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

2) 色検出と追跡動画(青色)　・・・・・・・・・・・・👈動画はタイトルをクリック！
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  3) 高速道路走行中の自動車追跡

     　　　　　　　　　
                    RasPiによる処理 

 
    

  5)顔認証の実験
　　

👈動画はタイトルをクリック
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               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
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　　（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
　　　i) 100m Race  ・・・・・・・👈動画！
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      ii) Horse Race　・・・・・・👈動画！
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     iii) Car Race　・・・・・・・・👈動画！
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      iv) Soccer (Multi ROI select)  ・・・・・・・・・👈動画！
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  ８）　人の入退場数のカウント ・・・・・・・・・・・・・・・👈動画
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  ９）　残像軌跡を付けた西瓜の追跡　・・・・・・・・・・👈動画
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  １０）　Image及びVideoからTextの検出　・・・・・・・👈動画
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　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 ・・・・・・・・・・👈動画
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  １２）

)

         

         

  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)　　　　　


　　　　

  14) YOLOとOpenCVによる対象物の識別

       
　　　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
      
       ii) 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）
　　　　

　　　　 　

　　　　＊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）

　　　　

        　 　＊動画　・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・👈
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   １８） Kerasを利用して二つのラベル（スタイル、色）を識別する

       (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＞
　　　　　　　

       

　
　　　　　
　　　　　＜識別結果＞
　　　　　　　　　

　19)

 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

      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。

        architecture for colorization of black and white images with deep learning

        
              This is an image of Albert Einstein.

        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

         (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
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‥‥👈プログラム実行動画
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　　　　 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

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

            プログラム＃１の実行動画　・・・・・・・・・👈ここをクリックする！
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   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

データ
　　　　を使用する。
　　　　
　　　　   

         ＃プログラムの実行動画

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データ
　　　　を使用する。
         

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