#OpenCV
ホモグラフィ変換を使って、選手の画像座標を2Dフィールド座標に変換
こんにちは前回はサッカーの選手動画にモザイク処理をかけました。
今回は
ホモグラフィ変換を使って、選手の画像座標を2Dフィールド座標に変換
にチャレンジします。
ホモグラフィ変換とはホモグラフィ変換は、カメラの視点が斜めになっている場合に必要です。これは、画像上で見えるフィールドが平行四辺形や台形のように歪んでいる場合に、実際のサッカー場の2D平面座標に変換するために使われます。ホモグラフィ
PYTHONでサッカープレイヤーをトラッキングしてモザイク処理をする
こんにちは
今回はPYTHONで動画の一部を切り取り
サッカープレイヤーをトラッキングして
さらに人物にモザイクをかける処理をしてみます。
特定の12秒間の動画にして保存Google Driveのマウント
google.colabのdriveモジュールを使って、Google DriveをColabにマウントします。
from google.colab import drivedrive.m
Linux/Ubuntu OpenCV
ROSやSLAM等で直接ビルドしたOpenCVを使用する事はマストです
構築方法は各サイトごとにコマンドをぶん投げる程度で構いませんが
以下サイトが非常に有用なので記載致します
https://www.kkaneko.jp/tools/ubuntu/opencv.html
又は下記を参照
上記は他にもかゆい所に手が届くので他技術紹介等もご覧頂きたく存じます
さて、近年においては依然よりOp
顔、目、口を認識するためのOpenCVの使用法 - C++での実装
本記事では、OpenCVのHaar Cascadeを使用して画像中の顔と目を検出する方法について説明します。まず、Haar Cascadeについて簡単に紹介します。
Haar Cascadeの紹介
Haar Cascadeは、2001年にPaul ViolaとMichael Jonesによって導入された、コンピュータビジョンにおける物体検出のための広く使用されている手法です。この技術は、画像やビ
Raspberry Piでやってみた（画像処理）：OpenCVによる画像処理の実装
１．概要 Rasberry Piでできることの一つにカメラを用いた撮影があります。環境構築も完了してカメラ動作も確認出来たら次はAIで遊びたくなります。
今回はOpenCVが使えるように環境構築を実施していきたいと思います。
１－１．Rasberry Piの環境構築
１章の紹介記事をベースにOpenCV使用前にRasberry Piの環境構築を実施しておきます。概要は下記の通りであり詳