1) PythonによるOpenCVで顔検出 の実験(RasPi)
4) win10+Python3+OpenCV3による目の追跡
*動画
6)特徴検出による顔識別
(美女三人を夫々別人として識別する)
7) Region of Interest Tracking : 関心領域の追跡
8) 人の入退場数のカウント
11)DL+ OpenCVによる画風変換
i) 風景画の変換
原画
ゴッホ
北斎
ムンク
ii) ライブビデオの画風変換
12) DL+ OpenCVによる画像内の区分け
(Semantic segmentation)
13) GIF(Graphics Interchange Format)
(Create animated GIFs using OpenCV, Python, and ImageMagick)
14) YOLOとOpenCVによる対象物の識別
18) Kerasを利用して二つのラベル(スタイル、色)を識別する
(Multi-label classification with Kras)
(1) 6スタイルのサンプルを各々400個程度収集し
datasetを作成
(2)その約2,400個のデータを機械学習
(DeapLanning)させる
⇒ GPU無しPC処理で約5時間かかった!
<処理結果>
(3)7種類のサンプル毎に色とスタイルをKerasで識別
させる
<識別結果>
19) OpenCVとDeep Learning 利用してCaffeモデルでモノクロをカラーに
変換する
処理プロセスの概要:
1) すべてのトレーニング画像をRGBカラースペースから
Labカラースペースに変換します。
L:明度のみをエンコードします
a:緑 - 赤色をエンコードします
b:青 - 黄色をエンコードします
2) Lチャネルをネットワークへの入力として使用し、
ネットワークをトレーニングしてabチャネルを予測します。
3) 入力Lチャンネルと予測されたabチャンネルを組み合わせます
4)Lab画像をRGBに戻します
architecture for colorization of black and white images with deep learning
This is an image of Albert Einstein.
20) Video classification with Keras
and Deep Learning
(1)下記三種類のスポーツの画像を大量に機械トレーニングさせる
Weightlifting: 577 images
Football (i.e., soccer): 799 images
Tennis: 718 images
(2)下記三種類のビデオを読込ませる
Weightlifting Video
Football Video
Tennis
Simple Blur
Pixel Anonymize
23) OpenCVとPython でマーカー検出
i) バーコード:既に貼ってある物も多いので、貼り付けコストなしで、商品を確実に1個1個確認していく
ii) QRコード:1つずつのコードを、スピードを気にせずに読む場合は、気軽にスマホから読めるので、扱いやすい
iii) ArUco:パターン数が少ない物の位置などを、一回の撮影で何百個と同時に認識できる
(2) 4つのArUcoマーカーで作った枠内に動画を張り
付ける
(OpenCV_Video_Augument_Reality)
プログラム#1
プログラム#2
24) OpenCVとscikit-imageを利用して
写真画像のヒストグラムを合わせる
25) OpenCV利用で炎ビデオの温度測定
Thermalカメラが無いのRGMVision ThermalCAMか
ら抽出されたサンプル ビデオ シーケンスデータ
を使用する。
26) OpenCV利用で顔面ビデオの温度測定
Thermalカメラが無いのRGMVision ThermalCAMから抽出
された
サンプル ビデオ シーケンスデータを使用する。
27) 参考資料
i) Computer vision using GoPro and Raspberry Pi
ii) OpenCV + Python using Raspberry Pi by
(python scription from https://github.com/alduxvm/rpi-opencv)
iii) Face recognition with OpenCV, Python, Deep
Learning (Dr.Adrian Rosebrock/Pyimagesearch)