Python+Op... KAZE記述子 SVM:サポートベクタマシン . JupyterNotebookで、順番通りに実行することをおすすめします。 Python＋OpenCVを使って間違い探し画像の間違い部分に枠を付けるプログラムを作ってみた。 画像処理に関してシロウトなので正しいアプローチでできているかのよく分かりませんが、かなり高い確率で検出できているのでいいよね。 # -*- coding: utf-8 -*-, # "python main.py"として実行された時だけ動く様にするおまじない処理, # importされると"__main__"は入らないので，実行かimportかを判断できる．, # bitwise_andで元画像にマスクをかける -> マスクされた部分の色だけ残る, # BGR画像 AND BGR画像 なので，自分自身とのANDは何も変化しない ->マスクだけ効かせる, #print("(x,y)=%d,%d (w,h)=%d,%d s=%d (mx,my)=%d,%d"%(x, y, w, h, s, mx, my) ), #cv2.putText(out_image, "%d,%d"%(mx,my), (x-15, y+h+15), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 255, 0)), OpenCV - connectedComponents() で連結成分のラベリング, 上下前後左右の移動キーで，顔が連続して認識できる位置(安全な位置)までTelloを手動操作する．, you can read useful information later efficiently. ゲインが1.0だと，かなりピーキーです．Telloが左右に振動してしまう場合は，0.1ずつ減らして調整しましょう． ・トラックバーの作成, ・トラックバーの位置を取得 参考：色相 とは言っても，本当のHSV画像は色空間が異なるだけでRGB画像と全く同じものです． #!/usr/bin/env python Python+OpenCV|HoG特徴量...betashort-lab.com2018.11.16, SVM:サポートベクタマシン と書いて削除した結果を自分自身に代入し直しています．. Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, HoG特徴量 追... Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, https://medium.com/@madhawavidanapathirana/https-medium-com-madhawavidanapathirana-real-time-human-detection-in-computer-vision-part-1-2acb851f4e55. ついでに，四角い枠と面積を描いています．, まずはflagをチェックして，Telloの制御のOn/Offを確認しています．Offの時は何もしません．なお，このflagはキーボード入力1と2で変更できるようになっています．, a,b,c,dはrcコマンドで送信するスティック入力量を格納する変数です．デフォルトでは動かないのでゼロにしておきます．, 今回は左右に旋回するだけなので，画面中心(240,180)のX軸方向240にだけ注目します．, として，制御式を作っています． OpenCV - connectedComponents() で連結成分のラベリング Help us understand the problem. 2キーでOFF(無効)になります．, Tello SDKのrcコマンドを使って操作しているので，機体が流れ始めた際に止めるのは手動操作だけです．（移動コマンドは応答が遅いので使っていません）, 離陸して，追跡させる物体を検出していることを確認したら，1キーを押して自動制御させます． 久しぶりに、最近気になっていることを書きます。 私事ですが、転職することにしまし ... PythonでUSBカメラの映像を取り込み、ヒストグラム（RGB）をリアルタイムに表示する方法. Python+OpenCVを利用したラベリング処理 ガウシアンフィルタは、平均0、標準偏差σのガウス分布を近傍画素値に重み付けを行います。 一般的なラベリングでは，値が0の画素は無視します．しかし，OpenCVのこの関数では１個目かつ最大面積のラベルは「背景全体」になるのです．(小さな親切・大きなお世話な機能), この「背景全体」の情報は不要です．したがって，検出したラベル数を１つ減らし，stats,centerなどのリストから1番目の要素を削除する処理が絶対必要です． サポートベクターマシン(SVM)のメモ ... アニメ画像の顔検出+顔抽出|Python+OpenCV . OpenCVが作ったウィンドウでESCキーを押して終了するのが良いでしょう．, 下図の様に，２枚の画像が表示されれば成功です． 同じ値を持つ隣り合った画素の塊を数えるので，「connectedComponents＝連結コンポーネント」と言う呼び方になっていますが，少なくとも日本では「ラベリング」と言ったほうが通じます．, プログラムはHSV二値化とほぼ同じですが，ラベリング処理と処理結果表示を追加しました．, ラベリングcv2.connectedComponentsWithStats関数には，cv2.inRangeが出力した二値画像(今回の変数名はbin_image)を入れます． stats = np.delete(stats, 0, 0) obj=0,axis=0で削除 そのため(R,G,B)=(255,255,255)すなわち白色に近い方の色が抜け落ちています．, ウィンドウの下に追加されているトラックバー(スライダー)を操作して，色の範囲を変えてみましょう．, この様に，自分が狙った色だけを抽出する際の最小値・最大値を決めるために，このプログラムを使います．, HSVへの変換や，cv2.inRangeによる範囲指定は既にやりましたから，少し変更するだけで対応が可能です．, RGB用だったトラックバーを，色相(Hue)・彩度(Saturation)・明度(Value)用に変更しただけです．ただし，Hueは0〜179までの値しか取りません．, やっている事はRGBの時と大差ありませんが，HSV色空間を使うと目的の色を指定しやすいのが特徴です．, というのは，Hueは色相ですから，色相環をぐるっと一周回れば全ての色が表現できるわけです．つまり，Hueだけで色がほぼ特定できることになります． 2018.11.16. 物体検知プログラム（SSD）でC1608コンデンサを検知させた様子 今回は物体検出技術について紹介します。 Pythonの高度なプログラミングスキルは不要です。 簡単な画像分類プログラムの … １次微分フィルタ 簡単な画像分類プログラムのソースコードが読めるレベルなら問題なく理解できると思います。, 画面（または画像）に映った物体の位置推定とクラス分類（種類分け）が同時にできる技術です。, 物体検出では、物体の「クラス（種類）」と同時に「位置情報」を学習させる必要があります。, これは、ベースネットワーク（ここではVGG16）と追加ネットワーク（Extra Feature Layers）を結合したネットワークです。, 次に、作成した推論モデルを使って画面（または画像）に映った物体の位置とクラス（種類）を検出します。, 物体をバインディングボックスと呼ばれる枠で囲い、左上にクラス（種類）と推論確率（1.00は100%）を示しています。, １番と２番は非常に丁寧に説明されており、ソースコードもシンプルで分かりやすく書かれています。, 2番目の本は、keras の生みの親 Francois Chollet（フランソワ・ショレ）氏が書いた本です。, プログラミングの習得には、ソースコードを自分で入力して実行させてみることが大事です。, ほとんどは入力ミスが原因で、インデント（字下げ）の位置が間違っていたり、単語の間違いがほとんどです。, 気づきの感度を上げることは、プログラミングだけでなく普段の生活や仕事の面でも役に立ちます。, なお、1番と2番の本を勉強すれば画像分類のプログラムなら作成できるようになると思います。, それは、画像に複数の物体が映っていると、分類して欲しい物体をうまく見分けて分類することができないというものです。, プログラムを若干工夫すれば複数物体でも分類できると思いますが、それなら物体検出プログラムを作ればよいことになるので、単純に物体分類プログラムの進化版が物体検出プログラムだと考えればよいと思います。, 代表的な物体検出プログラムは、YOLO（You only look once）とSSD（Single Shot MultiBox Detector）です。, なお、余談ですがサイズが異なるものや変色、変形等があった場合はバツ印（×）を表示させたり、バインディングボックスの色を変えたり、異常を声でお知らせすることも可能です。, SSDによる物体検出プログラムは物体分類プログラムに比べ計算負荷が大きく複雑です。, 物体検出させるだけでなく、そこから得られた情報（位置データや出現回数、クラス分類情報等）をプログラム内部で次のタスクに利用することも想定されます。, このため、計算負荷に耐える高性能なパソコンと実行速度を上げるためのソースコードの最適化が必要になります。, 計算負荷が大きいということは、CPUの発熱はもとより、計算時間にもの凄く影響を及ぼします。, 一般的に、推論精度の高いモデルを作成する場合、転移学習などによりモデルを何度も作り直します。, 学習させる画像の最適化（枚数や物体の大きさ等）はもとより、計算パラメータを微調整したり、学習率を変えて何千回も繰り返し計算させます。, 学習時の計算時間はマシンスペックにも依りますが、数十分～数時間、場合によっては数日かかることもあります。, このため、推論精度の高いモデルを短時間で作成する場合、ある程度のマシンスペックが必要になります。, すでに推論モデルが出来上がっており推論するだけであれば、ここまでのマシンスペックは必要ないと思います。, もちろん、これらの数値データを画面に表示させるだけではなく、次のタスクに利用することもできます。, プログラムの知識や経験も浅かったため、画像データがプログラム内部でどのように扱われているのか分かっていなかったことが原因でした。. メディアンフィルタは、画像内の周囲と大きく異なる画素を取り除くことができる。 ・cv2.bitwise_andで，二値化で255になった画像をマスクに使い，元画像の色を抽出, 下図の様なウィンドウが表示されれば成功です． メニューのカテゴリページは改装中, PyTorchのDataloader -samplerとclass_weightなども-. 【Python/OpenCV】最大面積のブロブ解析（座標・大きさなど）, 具体的には，OpenCV3から導入されたcv2.connectedComponentsWithStats関数を使います． 参考：[Python]Numpyの参照、抽出、結合/列を抽出する, 最大面積を持つ要素番号max_indexを求め，その行のx,y,w,h,s,mx,myを取り出しています． 例えば，ロボカップ・サッカーでは，昔は「オレンジ色のボール」「青色・黄色のゴール」「ロボットは黒色ベースでシアン・マゼンダのゼッケン」など色の制約を設けて，画像認識させていました． ... PythonによるOpenCVで顔検出と抽出 Why not register and get more from Qiita? この削除作業を忘れると，「一番大きな(=最大面積を持つ)ラベルを探す」という処理をすると，絶対に背景ラベルが１番になるという罠に陥ります(^^;; 次は，人間が見るためのイメージ(out_image)に，四角を描いたり，重心位置や面積を書き込みます． ゴマ塩ノイズを除去できる PyTorchによる発展ディープラーニング（（株）マイナビ出版）, SSDによる物体検出プログラムでリアルタイムに物体の位置と種類を判別することができる。. メモ記事が増殖中 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 論文 Pythonの画像処理パッケージ「OpenCV」を利用して、人の画像から、顔を検出し、抽出していきます。 そうではなく，HSVのデータを無理やりRGBデータとして表示させて見るという荒業です(^^, 書き加えの手間を省くなら，以下のコードをコピー＆ペーストするか， 画像の輪郭は、画素値の変化が大きいため、微分値が大きい箇所が輪郭となります。... メディアンフィルタとは By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. KAZEでは、AOS(additive operator splitting)と可変コンダクタンス拡散（variable conductance d... ガウシアンフィルタとは Python+OpenCVでラベリング 画像処理で物体検出，といえば「二値化・ラベリング・面積＆重心計算」が古くから定番です．, 最近はそんなレガシー(伝統的・遺産的)な前処理なんか省いて，ディープ・ラーニングで検出してしまう「Semantic Segmentation」の方が流行しています．性能もすごいし．．．, 参考(動画を再生)：http://mprg.jp/research/segmentation_e, とはいえ，コンピュータビジョン入門・ロボットビジョン入門として，レガシー前処理の学習も欠かせません．, 「色」をトリガーにして画像処理を行うことは基本です． Pythonを作った人 作者：Guido van Rossum ていう人。 名前 ... 備忘録として便利帳を作成しました。 Pythonで使える比較演算子 No比較演算 ... 画像分割のやり方 以下のプログラムを実行してください。 なお、フォルダ名や画像フ ... アルゴリズムとは 問題を解く手順のことです。 簡単に言うと、はじめにAして、その ... PythonとOpenCVを使ってWebカメラ映像にリアルタイムで日本語を表示させる方法. PythonでSemantic Segmentation(セマンティックセグメンテーション)のプログラムを作って、ちょっと改造してみた話, 物体検出プログラム(SSD)で小さい物体を検出するプログラムを作ったのでソースコードを解説します, Pythonで画面に文字を表示させる方法。PillowとOpenCVの使い方を紹介, 物体検出プログラム(SSD)で小さい物体を検出する方法を考えたので、ひなまつりチロルチョコで検証してみた話, Samsung SSD 1TB 970 EVO Plus M.2 Type2280 PCIe3.0×4 NVMe1.3, つくりながら学ぶ! 検出したラベルの個数に合わせて，forループを回しています．, 興味がある人は，print文のコメントを外して，テキスト表示も見てみると良いでしょう．, また，カラーコーンのエッジ部分に現れた細かいゴミ(面積が1〜5程度)も検出してしまっています．本来このようなゴミは，膨張・収縮・孤立点除去などの前処理で落とすべきですね．, プログラム本体であるmain_control.pyは，スケルトンプログラムに書き加える形で作成しました．, 前章のラベリング処理では，検出した複数ラベル全てを表示して四角で囲い，座標や面積を表示していました．しかし今回は，最も大きな（面積最大の）ラベルだけを追いかけるので，for文は使いません．, 最大の面積を持つインデックスを探したいので，NumPyのargmax関数を使って探します． 4列目に対してargmaxをかけたいので，書式はmax_index = np.argmax(stats[:,4])となるわけです．
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