3、OpenCVの活用

 1)顔の自動検出(face-detection)
・・・・・・👈動画はタイトルをクリック
                         (Click here ! to watch the Video of program execution.)

      PythonによるOpenCVで顔検出の実験(RasPi)
  
      facedetection
    

 
2) 色検出と追跡動画(青色) ・・・・・・・・・・・・👈動画はタイトルをクリック!
                          (Click here ! to watch the Video of program execution.)

      Blue Color Tracking

  3) 高速道路走行中の自動車追跡

               Car Tracking
                    RasPiによる処理 
・・・👈    NVIDIA TX2による処理 ・・・👈
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  4) win10+Python3+OpenCV3による目の追跡👈動画はタイトルをクリック

 
     eye tracking

  5)顔認証の実験
  
(Win10+Python+OpenCV+Deep Learning) ・・・・・・👈動画はタイトルをクリック
                                             (Click here ! to watch the Video of program execution.)

     Maltiple Persons    Multiple Photos
               同時三人顔認証                同一人物複数写真の顔認証・・・・・・ 👈動画!
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    *おまけ(動画)!
   (1) 田川寿美  (2) 浅丘ルリ子
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  6)特徴検出による顔識別  ・・・・・・・👈動画はタイトルをクリック
                    (Click here ! to watch the Video of program execution.)
  (美女三人を夫々別人として識別する)
      Face Identifiation

  7) Region of Interest Tracking :関心領域の追跡
   i) 100m Race  ・・・・・・・👈動画!
            (Click here ! to watch the Video of program execution.)
          100m Race

      ii) Horse Race ・・・・・・👈動画!
            (Click here ! to watch the Video of program execution.)
          Horse Race

     iii)
Car Race ・・・・・・・・👈動画!
           (Click here ! to watch the Video of program execution.)

          Car Race

      iv) Soccer (Multi ROI select)  ・・・・・・・・・👈動画!
               (Click here ! to watch the Video of program execution.)
   Multi ROI Select

  8) 人の入退場数のカウント ・・・・・・・・・・・・・・・👈動画
              (Click here ! to watch the Video of program execution.)
          People Counting

  9) 残像軌跡を付けた西瓜の追跡 ・・・・・・・・・・👈動画
              (Click here ! to watch the Video of program execution.)
     watermelon

  10) Image及びVideoからTextの検出 ・・・・・・・👈動画
             (Click here ! to watch the Video of program execution.)
   Text Detection

 11)DL+ OpenCVによる画風変換
 
       i) 風景画の変換

     原画
        
fuji
     ゴッホ
         Gogh
     北斎
         Hokusai
     ムンク
         Munch

       ii) ライブビデオの画風変換 ・・・・・・・・・・👈動画
                   (Click here ! to watch the Video of program execution.)
    
        Style Transfer

  12)
DL+ OpenCVによる画像内の区分け(Semantic segmentation)

          #01 #02

          #03 #04

  13) GIF(Graphics Interchange Format)動画/サングラスで変装出来るか?・・・・・・・👈動画
                            
(Click here ! to watch the Video of program execution.)
(Create animated GIFs using OpenCV, Python, and ImageMagick)     


    Graphics Interchange Format

  14) YOLOとOpenCVによる対象物の識別

        yolo
   i) 静止画像内の対象物 ・・・・・・・・👈動画
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    ii)動画内の対象物 ・・・・・・・・・・・・👈動画
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  15
背景ぼかし
       i) normal
       normal
       ii) blurred
       blurred

       *動画 ・・・・・・・・・・・・・・・・👈
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  16) 居眠り検出
       (OpenCV利用し目のアスペクト比を測定し0.3以下でアラーム起動)
    aspect

    >0.3 <0.3 

    *動画 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・👈
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   17)  Creating a Panorama of stitched image
         (OpenCV利用で3枚の写真を一枚のパノラマに変換)

    panorama

           *動画 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・👈
                         (Click here ! to watch the Video of program execution.)


   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!

      classify

               <処理結果>
       train

       
(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  
     sample
     <識別結果>
         result

 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

      Color

        architecture for colorization of black and white images with deep learning

         picture
              This is an image of Albert Einstein.


                  
*プログラム実行動画・・・・👈
                (Click here ! to watch the Video of program execution.)

   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

            WLifting

            Weightlifting Video

            Football
           
Football Video

            Tennis
           
Tennis

         (3)プログラムを実行しビデオ内のスポーツを認識させラベルを表示する‥‥👈プログラム実行動画
                                   (Click here ! to watch the Video of program execution.)

       LABEL

  
   21)
OpenCV + HTML利用で映像内の移動部を検出し赤枠で囲む ‥‥👈プログラム実行動画
                           (Click here ! to watch the Video of program execution.)

              Detect Picture Move

   22) OpenCVとPythonで顔をぼかして匿名化する ‥‥👈プログラム実行動画
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               blur   anony
                     Simple Blur                    Pixel Anonymize



   23) OpenCVとPython でマーカー検出

       1) マーカーには下記に示す様な物があるが、今回はArUcoマーカーを利用し
        ビデオカメラで同時に複数のマーカーを検出する実験です。

    

     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


         bar


      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


     QR


       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



      ArUco


           プログラム実行動画 ‥‥‥‥👈ここをクリックする!
                     (Click here ! to watch the Video of program execution.)


   2) 4つの
ArUcoマーカーで作った枠内に動画を張り付ける

        Tagawa
  

           
プログラム実行動画 ・・・・・・・・・👈ここをクリックする!
                          (Click here ! to watch the Video of program execution.)


   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

         histogram



   25)
参考資料

    i) Computer vision using GoPro and Raspberry Pi
   ii)
OpenCV + Python using Raspberry Pi by Dr.Aldo Vargas

       (python scription from https://github.com/alduxvm/rpi-opencv)
   iii) Face recognition with OpenCV, Python, Deep Learning
      (Dr.Adrian Rosebrock/Pyimagesearch)



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