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

      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!

      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

  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

     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!

    *おまけ(動画)!
   (1) 田川寿美  (2) 浅丘ルリ子

  6)特徴検出による顔識別 👈動画はタイトルをクリック
  (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!
          100m Race

      ii) Horse Race 👈動画!
          Horse Race

     iii) Car Race 👈動画!
          Car Race

      iv) Soccer (Multi ROI select)  👈動画!
   Multi ROI Select

  8) 人の入退場数のカウント 👈動画
          People Counting

  9) 残像軌跡を付けた西瓜の追跡 👈動画
     watermelon

  10) Image及びVideoからTextの検出 👈動画
   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
    
        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
    (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

    ii)動画内の対象物 👈動画


  15
背景ぼかし
       i) normal
       normal
       ii) blurred
       blurred

       *動画・・・👈

  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 ・・・👈 

   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 ・・・👈


   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・・・👈


   20) 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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