インテルがオープンソース化している画像処理ライブラリ. 基本的なフィルタ処理は勿論のこと、オープンソース化した恩恵としてSnakesやら顔の認識やらオプティカルフローやらステレオマッチングやら様々な機能が追加されている。 画像を扱うにあたり、車輪の再発明を避けるためにも外部ライブラリの積極利用は必須となる。 ※サンプルソースは記載時のバージョンでのみ動作確認の行なっているため、現バージョンでは動かない可能性もあります。その際はコメントにその旨記入して下さい。
説明 cvGoodFeaturesToTrack のサンプル 特徴点を取り続けるのみ。トラッキングは行っていない。 スクリーンショット cvGoodFeaturesToTrack void cvGoodFeaturesToTrack( const CvArr* image, CvArr* eig_image, CvArr* temp_image, CvPoint2D32f* corners, int* corner_count, double quality_level, double min_distance, const CvArr* mask=NULL, int block_size=3, int use_harris=0, double k=0.04 ); image 入力画像. eig_image 一時的な処理用画像格納メモリ.32fで入力と同じサイズ. ex. cvCreate
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 448, 最終変更日時: 2008-12-24 00:28:23 +0900 (水, 24 12月 2008) 画像処理(Image Processing) 勾配,エッジ,コーナー(Gradients, Edges and Corners) サンプリング,補間,幾何変換(Sampling, Interpolation and Geometrical Transforms) モルフォロジー演算(Morphological Operations) フィルタと色変換(Filters and Color Conversion) ピラミッドとその応用(Pyramids and the Applications) 画像分割,領域結合,輪郭検出(Image Segmentation, Connected Components and Contour Ret
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 309, 最終変更日時: 2007-09-26 01:28:01 +0900 (水, 26 9月 2007) ■ 勾配,エッジ 画像の勾配(濃度勾配)とは,各画素値の変化の度合を示すものである. これは,画素の位置を変数とした場合の微分値であるので"微分画像"と呼ばれる. どのような場合に画素値の変化が大きくなるのかを考えると, オブジェクトやテクスチャの"端"において画素値が急激に変化することが多い. そのため,微分画像はエッジらしい個所を表す画像と見なされ,オブジェクト の検出や認識,輪郭追跡の前処理などにしばしば利用される. OpenCVでは,Sobel, Laplacian, Cannyによるエッジ検出のための関数を用意している. #include <cv.h> #include <highgui.h> int
作成者: 怡土順一, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 359, 最終変更日時: 2007-12-26 17:10:23 +0900 (水, 26 12月 2007) ■ 物体検出 OpenCVで用意されている物体検出は,(Haar-like特徴を利用した)ブーストされた弱分類器のカスケードを用いている. 細かいアルゴリズムに関しては,リファレンスおよびその他の参考文献に譲るが,分類器は大まかに以下のように構成されている. Haar-like特徴を入力にとる決定木を,基本分類器とする. ブースティング技法を用いて,いくつかの基本分類器を複合させてステージ分類器が構成される. ステージ分類器が数珠つなぎに連結され,最終的なカスケードが構成される. 認識時に入力される画像は,カスケードの各ステージにおいて評価され,途中で棄却されればその部分画像には物体がない,全てのステージをパス
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