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https://w.atwiki.jp/cscd/pages/214.html
画像処理のライブラリ。C++、Pythonで使える。 インストール 公式のInstallGuide - OpenCV Wikiを参考に。 Linux(Ubuntu/Debian) 1.cmakeが入ってることを確認 which cmake 2.ソースを落としてきて、解凍しそのディレクトリに移動しcmake。 cmake . 3.make。 make Intel Atom 1.6GHzでは1時間以上かかった。 4.make install。 sudo make install とやったけどサンプルをビルドしようとしたらcv.hがないと言われました。どこにインストールされたのかわからないのでビルドしたやつのincludeディレクトリをLD_LIBRARY_PATHに入れた。あと、ビルドしたあと実行したらlibgtk2.0-devとpkg-configを入れろと言われた。 sudo apt-get install libgtk2.0-dev pkg-config
https://w.atwiki.jp/guru/pages/18.html
Visual Studio 2005でのインストール手順について。 http //sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ からWin用のバイナリをダウンロードしてインストール。 OpenCVで作成した実行ファイル(*.exe)を実行するには、OpenCVのライブラリ (*.dll) にパスを通す必要がある。インストール先がデフォルトの場合、 C \Program Files\OpenCV\bin にあるため、パスを通しておく（システムのプロパティから環境変数を設定する）。 それとは別に、コンパイラにヘッダとライブラリの位置を教えてやる。 「ツール」→「オプション」→「プロジェクトおよびソリューション」→「VC++ディレクトリ」を選択する。「ディレクトリを表示するプロジェクト」で、以下の項目を設定する。 「インクルードファイル」 C \Program Files\OpenCV\cv\include C \Program Files\OpenCV\cvaux\include C \Program Files\OpenCV\cxcore\include C \Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui 「ライブラリファイル」 C \Program Files\OpenCV\lib 注意事項 実行時には、プロジェクトを作るたびに cv.lib cxcore.lib cvaux.lib highgui.lib の4つのdllをリンクする必要がある。いちいちプロジェクトのプロパティからリンクするのは面倒なので、 #pragma comment( lib, "cv.lib" ) #pragma comment( lib, "cxcore.lib" ) #pragma comment( lib, "cvaux.lib" ) #pragma comment( lib, "highgui.lib" ) をコードに書いておく。
https://w.atwiki.jp/bambooflow/pages/148.html
USBカメラ認識 最近のUSBカメラで"USB Video Class(UVC)"対応というであれば、どうやらLinuxでも認識する可能性が高いらしい。 実際どうなのか試してみた。で、OpenCVでも使えるのか試してみた。 USBカメラ認識試したUSBカメラ UVCをいれる 画面表示xawtv 試したUSBカメラ とりあえず、USBカメラを買ってみた。 "Digio STICK CAM " by LOAS 130万画素 UVC対応。 UVCをいれる # apt-get install kernel-module-linux-uvc # depmod -a # modprobe uvcvideo それで、差してみた。 $ dmesg usb 3-2.2 new full speed USB device using uhci_hcd and address 5 usb 3-2.2 not running at top speed; connect to a high speed hub usb 3-2.2 no configuration chosen from 1 choice # /sbin/depmod -a 認識成功 Linux video capture interface v1.00 uvcvideo Found UVC 1.00 device USB 2.0 Camera (0ac8 0332) usbcore registered new driver uvcvideo USB Video Class driver (v0.1.0) usbcore registered new driver snd-usb-audio 認識失敗 # /sbin/depmod -a # /sbin/modprobe uvcvideo $ dmesg Linux video capture interface v1.00 usbcore registered new driver uvcvideo USB Video Class driver (v0.1.0) なぜかUSBハブを介したらダメだった。 って感じなら認識できてそう！！！ 画面表示 xawtv とりあえず、試してみた。 。。。だめだった。 なんか、カメラは認識されているみたいだけど、表示がうまくいかない。
https://w.atwiki.jp/tksbt/pages/9.html
概要 Intelが開発・公開しているオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ。 主に研究で顔認識に用いている。
https://w.atwiki.jp/nina_a/pages/39.html
OpenCVのインストール このページを編集 インストール まずOpenCV本体をダウンロードする。 OpenCVはSourceForge.netの OpenCV Library からダウンロード可能（1.1pre1ではなく1.0をダウンロードする）である。インストール自体はインストーラの指示に従っていけば完了する。 パスの設定 ※以下はVistaの場合であり、OSによって多少異なる。 スタートメニュー内の『コンピュータ』を右クリック→『プロパティ』を選択 左側のメニューから『システムの詳細設定』をクリック 『環境変数』ボタンをクリック システム環境変数内の変数名Pathを選択し、『編集』ボタンをクリック 『;C \Program Files\OpenCV\bin;』を末尾に追加する VisualStudioの設定 メニューバーから『ツール→オプション』を選択しオプションウィンドウを開く。 左側のツリーから『プロジェクトおよびソリューション→VC++ ディレクトリ』を選択 ディレクトリを表示するプロジェクトにインクルードファイルを選択 以下のディレクトリをリストに追加する。 C \Program Files\OpenCV\cv\includeC \Program Files\OpenCV\cvcore\includeC \Program Files\OpenCV\cvaux\includeC \Program Files\OpenCV\otherlibs\highgui 上記のVisual Studioの設定はあくまでライブラリのパスの設定のみで、どのライブラリを利用するかは別に（プロジェクトごとに）指定する必要がある。指定方法は以下の通り。 OpenCVを利用するプロジェクトを開く メニューバーから『プロジェクト→ プロジェクト名 のプロパティ』を選択 左側のツリーから『構成プロパティ→リンカ→入力』を選択 追加の依存ファイルに以下を追加cvcam.lib highgui.lib cxts.lib cv.lib cxcore.lib ml.lib cvaux.lib cvhaartraining.lib ※実際には使用するライブラリのみを追加の依存ファイルに記述すればよい。 ※文字コードに関する警告が出た場合、VidualStudioで一度開いてUnicodeで保存すればよい。 ※cvcam.libが無いというエラーが出てきた場合、ダウンロードしたバージョンが1.0であるかどうか確認する。 参考 OpenCV プログラミングブック OpenCV@Chihara-Lab. カテゴリ：OpenCV
https://w.atwiki.jp/kencyo/pages/24.html
事前に必要なライブラリ等 OpenCVバージョンの変更ダウンロード等 インストール 事前に必要なライブラリ等 例なので取捨選択お願いします。 参考ページ Linux に OpenCV バージョン 2.2.0 をビルドとインストール sudo apt-get install python sudo apt-get install libjpeg-dev sudo apt-get install libtiff-dev sudo apt-get install libjasper sudo apt-get install libjasper-dev sudo apt-get install libpng-dev sudo apt-get install zlib1g-dev sudo apt-get install v4l2ucp sudo apt-get install totem sudo apt-get install libunicapgtk2 sudo apt-get install libunicapgtk2-dev sudo apt-get install libunicap2 sudo apt-get install autoconf # ビデオ関係のパッケージ sudo apt-get install libxine-dev sudo apt-get install libunicap2-dev sudo apt-get install libv4l-dev sudo apt-get install libavc1394-dev libdc1394-22-dev # swig cd /tmp wget http //sourceforge.net/projects/swig/files/swig/swig-2.0.3/swig-2.0.3.tar.gz tar -xvzof swig-2.0.3.tar.gz cd swig-2.0.3 ./configure make sudo make install もしくは以下を貼りつけてインストールして下さい． （確認中) sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config libpng-dev libpng12-0 libpng12-dev libpng3 libpnglite-dev libpngwriter0-dev libpngwriter0c2 zlib1g-dbg zlib1g zlib1g-dev libjasper-dev libjasper-runtime libjasper1 libtiff-dev pngtools libtiff4-dev libtiff4 libtiffxx0c2 libtiff-tools libjpeg-dev libjpeg62-dev libgtk2.0-dev libswscale-dev libavcodec-dev libavcodec52 libavformat52 libavformat-dev libgstreamer0.10-0-dbg libgstreamer0.10-0 libgstreamer0.10-dev libxine1-ffmpeg libxine-dev libxine1-bin libunicapgtk2 libunicapgtk2-dev libunicap2 libunicap2-dev libavc1394-dev libdc1394-22-dev libdc1394-22 libdc1394-utils swig v4l2ucp libv4l-0 libv4l-dev python-numpy python libpython2.6 python-dev python2.6-dev totem autoconf OpenCVバージョンの変更 ダウンロード等 事前準備 欲しいバージョンのOpenCVをダウンロードと解凍 tar -jzvf OpenCV-2.3.0.tar.bz2 CMakeのインストール sudo apt-get install cmake-gui アプリケーション- プログラム- CMake でCMakeを起動 ダウンロードしたOpenCVのある場所を where is the source code (ダウンロードして展開した場所) where to build the binaries (ダウンロードして展開した場所) で指定. Configureボタンを押して赤の背景（または赤字？）で探されたものが出てくるので 下の項目を選択. BUILD_EXAMPLE BUILD_NEW_PYHTON_SUPPORT BUILD_SHARED_LIBS BUILD_TEST ENABLE_SEE ENABLE_SEE2 INSTALL_C_EXAMPLES INSTALL_PYTHON_EXAMPLES USE_FAST_MATH USE_O3 USE_OMIT_FRAME_POINTER WITH_1394 WITH_EIGEN2 WITH_FFMPEG WITH_GSTREAMER WITH_GTK WITH_JPEG WITH_OPENEXR WITH_PNG WITH_PVAPI WITH_TIFF WITH_V4L Generateボタンを押す. インストール OpenCVのディレクトリの中で make sudo make install とコマンドを実行すると必要な場所にコピーされる. コピーされたディレクトリまで行き (usr/local/share/opencv/sample/c など) sudo sh ./build_all.sh sudo ldconfig でビルドするとSampleが実行できるようになる.
https://w.atwiki.jp/20101709/pages/38.html
OpenCVとは、Intelによって開発された、画像認識に関連する機能のライブラリのことである。 OpenCVは、コンピュータビジョンと呼ばれる、画像認識・解析に関するコンピューティング技術が主な用途として想定されている。C言語、C++によって記述することが可能であり、WindowsやLinuxなど複数のプラットフォームに対応している。BSDライセンスに基づくオープンソースソフトウェア（OSS）として提供されているため、誰でも無償で利用することができる。 OpenCVを用いることによって、例えば物体の認識、パターン認識、動作の認識といった、コンピュータビジョンに関する高度な画像処理機能を容易に利用できるようになる。 OpenCVは米国のSourceForge.netなどでダウンロード可能である。日本ではopencv.jpのWebサイト上でリファレンスマニュアルの製作・公開が行われている。 参照リンク Open Source Computer Vision Library - （英文） opencv.jp IT用語辞典
https://w.atwiki.jp/monosepia/pages/11300.html
顔 / 顔ニューロン / マスク / マスクと子供 学童期の顔面マスクは、全体的な処理と顔面知覚を混乱させるhttps //t.co/xRUipHjKuk 顔認識能力の変化と部分的に隠された顔の処理の変化は、子どもの仲間との社会的相互作用や教育者との関係形成能力に大きな影響を与える可能性がある。 — Alzhacker (@Alzhacker) October 15, 2022 典型的な人間の顔知覚は、顔の特定の特徴に依存するのではなく、顔を全体として処理することを重視する全体論的処理によって特徴づけられる（Farah et al.）これまでの研究により、成人の顔認知能力と全体論的処理の程度との関係が示されている。 — Alzhacker (@Alzhacker) October 15, 2022 それにもかかわらず、顔知覚のメカニズムは、誕生時にすでに（少なくとも部分的に）存在し、記憶や注意といった顔知覚をサポートする認知要素の発達とともに、小児期を通じて成熟するという見解が出てきている。 — Alzhacker (@Alzhacker) October 15, 2022 .
https://w.atwiki.jp/nina_a/pages/38.html
カテゴリ「OpenCV」に属するページ一覧 OpenCV/インストール OpenCV/画像の合成
https://w.atwiki.jp/engineeringhowtos/pages/16.html
OpenCVについてのHOWTO集 リンク 公式サイト 公式Wiki リファレンス（日本語） サンプルコード（日本語） 目次 Linux版とWindows版の違い Intel Integrated Performance Primitives (IPP)をインストールする Intel Math Kernel Library (MKL)をインストールする 画像から特徴点を抽出する 行列の固有値，固有ベクトルを求める 同次線形方程式を解く 部分行列へのアクセス ラベリングを行う Linux版とWindows版の違い カメラからcvQueryFrame()またはcvRetrieveFrame()で取得した画像の座標系 Linux 画像に向かって左上角が原点，右方向がX軸正方向，下方向がY軸正方向 Windows 画像に向かって左下角が原点，右方向がX軸正方向，上方向がY軸正方向 OpenCV内部ではIplImageのメンバ変数originにより，上記の2種類の座標系が区別される． 例えばcvShowImage()で画像を描画するときに，ピクセルデータを参照する順序は， メンバ変数originにより決定される．originがピクセルデータの順序と一致していない 場合，上下反転した画像が描画される． Intel Integrated Performance Primitives (IPP)をインストールする IPP，MKLは非商用利用に関しては無償で提供されている．ただし， Intelの利用許諾条項によると学術利用は非商用利用に含まれていない． ( [http //www.intel.com/cd/software/products/asmo-na/eng/download/download/219771.htm] ) Intel Math Kernel Library (MKL)をインストールする 画像から特徴点を抽出する cvGoodFeaturesToTrack()を使う．Reference Manualに明記されていないが，呼び出しの時点で，引数corner_countには見つけたい特徴点の個数の最大値を格納していなければならない． 行列の固有値，固有ベクトルを求める 行列の種類 適用可能な関数 対称かつ正定 cvSVD() 対称 cvEigenVV() (3x3)以下のサイズ cvSolveCubic()とcvSVD()の併用 同次線形方程式を解く cvSolve()では同次線形方程式A*X = 0を解けないので， cvSVD()でAを特異値分解して，その結果を用いて求める．具体的には，ゼロである特異値に 対応する右特異ベクトル（複数ある場合はそれらの線形結合）が 同次方程式の解となる． 部分行列へのアクセス ある行列Mの部分行列にアクセスする（読み書きを行う）には次のようにする CvMat *M = cvCreateMat(4, 4, CV_32FC1); CvMat A; // [A | B] CvMat B; // M = [-----] CvMat C; // [C | D] CvMat D; // cvSetZero(M); cvGetSubRect(M, A, cvRect(0, 0, 2, 2)); // cvCreateMat()と異なり列-行の順で記す cvGetSubRect(M, B, cvRect(2, 0, 2, 2)); cvGetSubRect(M, C, cvRect(0, 2, 2, 2)); cvGetSubRect(M, D, cvRect(2, 2, 2, 2)); // Aの内容を変更すると，Mの内容も変更される（AとMが同じデータを参照しているため） cvmSet( A, 0, 0, 1); // [1 2 0 0] cvmSet( A, 0, 1, 2); //A = [1 2] M = [3 4 0 0] cvmSet( A, 1, 0, 3); // [3 4] [0 0 0 0] cvmSet( A, 1, 1, 4); // [0 0 0 0] ラベリングを行う cvblobslibを使う（OpenCVに含まれていない）． 実装に誤りあり．BlobExtraction.cppの以下の行 delete Transition; delete ThisRegion; delete LastRegion; は，正しくは， delete[] Transition; delete[] ThisRegion; delete[] LastRegion; 誤ったdeleteの実行結果は不定（予期しない箇所でのSEGVなど）．