引き続きOpenCVでの物体検出について述べよう． ポジティブサンプルを作成したら，次はいよいよトレーニング．haartraining.exe -data classifier/test -vec vec/positive.vec -bg bg/negative.txt -npos 100 -nneg 100 -mem 2000 -minhitrate 0.90 -maxfalsealarm 0.01 -nstages 3 -w 24 -h 24 "-data"引数には作成するカスケード識別器名を記述する．ここではclassifierディレクトリの下のtestディレクトリとして作成される．testディレクトリの下に，トレーニング後の各ステージのパラメータがテキストとして保存される． "-vec"引数には
2.1 SIFTのアルゴリズム 2.2 SIFTの高精度化(PCA-SIFT, GLOH) 2.3 SIFTの高速化(SURF) 2.4 SIFT以降のアプローチ(FAST, BRIEF,
opencv(日本語ドキュメント)と、perlから利用するためのモジュールImage::ObjectDetectを使って独自の画像を認識させる方法のメモ。 まず、Uopencvはシステム→システム管理→Synapticで,編集→検索から"opencv”と入力する。libcv-dev、libcv1などが表示されるので、ダブルクリックで選択して、適用ボタンを押すと、関連するパッケージ一式が/usr/share/opencv以下あたりにインストールされます。 次にperlからopencvを使うためのImage::ObjectDetectは、 sudo cpan Image::ObjectDetect Imageropencvがインストールされていないと、エラーが出るので、順番はopencv→Image::ObjectDetectの順で。 顔認識 OpenCVを使って画
なんとか自前でトレーニングしてテストできる環境になったので，忘れる前に書いておこう． ディレクトリの初期構造は以下の通り．各exeファイルはOpenCVのインストールディレクトリから取ってこよう（ひょっとするとビルドし直さないといけないかも？）． bg/ negative.txt classifier/ positive_samples/ pos_1.jpg pos_2.jpg ... pos_100.jpg negative_samples/ neg_1.jpg neg_2.jpg ... neg_100.jpg test/ lena.jpg test.txt vec/ xml/ aining.exe perfitive.txt OpenCVの顔検出プログ
3日で作る高速特定物体認識システム 黄瀬浩一，岩村雅一 （大阪府立大学） １．システム構成 ２．システムの作成 ２．１ 特徴抽出モジュール 利用するプログラム A C implementation of SIFT by Rob Hess 環境設定 OpenCV 全体のページ インストールの方法： 例えばこのページ． Visual Studio(2005, or 2008) 設定の方法： 例えばこのページ． 参考文献 藤吉先生による日本語の解説： 分かりやすい． Wikipedia： リンクが豊富． Lowe教授のページ： 本家．手軽に試せるプログラムもある．Matlabバージョンは非常に簡単． ２．２ 物体モデル 物体モデルといっても特別な仕掛けがあるわけではなく， <物体ID> <特徴ベクトル（128個の数字)> が特徴ベクトルの個数だけ並んだ１つのファイルです． x行目は，特徴ベクトル
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Object Detection with OpenCV - (3/3) - SVM Training
Object Detection with OpenCV - (1/3) - Integral Histograms
