この記事についてJetson NanoにGPU(CUDA)が有効なOpenCVをインストールPythonでOpenCVのCUDA関数を使って、画像処理(リサイズ)を行うC++でOpenCVのC…
ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord("q"):break 画像キャプチャ キーボードのcボタンで画像キャプチャを取得して、現在時刻をファイル名に設定し、画像保存ができます。 ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord("c"):time=datetime.datetime.now()timestr=time.strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S")print(str(time...
いくつかのパラメータが必要です。1つ目は画像、2つ目はFacesベクトルを使用して取得したポイント(x,y)、次のパラメーターは長方形の 2 番目のポイントです。 次の2つのパラメータは、色と厚さです。 importcv2 F_C=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")window.adpushup...
error: OpenCV(4.1.2) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\resize.cpp:3720: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize' 該当するソースコード error Traceback (most recent call last) <ipython-input-71-3191039fcd97> in <module> 28 # 画像デー...
つまり、画像処理とは内部的には「数値の配列の操作」という演算処理に他なりません。 次に、例えば ①「A(画像データ)→B(Aの結果)→C(Bの結果)」という関数の処理がある場合を考えます。よく使う流れなら、これらを 1 つで処理できる ②「D(画像データ)」という関数を用意した方が楽...
画像処理に使えそうなパッケージは以下のようなものがあります。OpenCV Pillow NumPy PyTorch TensorFlowONNXランタイムはありませんでした。残念。Pydroid3でOpenCVを使う際の注意点Pydroid3上でも、OpenCVの色々な機能が使えるようになっていますが、OpenCVで表示する際によく使用する cv2.imshow() は...
Cannyの閾値やdilate, erodeのイテレーション回数、カーネルサイズを動かすことで切り取り方をすこしかえることができます。 (ここをフォルダ内の画像すべてにうまい具合に適用する、というのがすごい難しそう。多分うまくいかない画像がたくさん出てくるので、よく観察しなければならない...
画像処理は多くの場合大規模な行列演算を実行して行われます。故に以前からOpenCVがGPU上で実行出来ればサイズの大きな画像の処理を高速化出来るのではないかと思っていました。この仮説検証は後程試すとして,まずはGPU上で実行出来るOpenCVをAnaconda上にインストールしました。その行程は気の遠くな...
OpenCV2のオブジェクト・トラッキングに関する記事です。ウェブサイトに公開されている実装コードに、任意の動画ファイルを食わせたところ、__複数の公開コード__に__共通する「コードの修正ポイン…
では、ようやくCVATフォーマットからTFRecordフォーマット(.tfrecord)へ変換してみます。 下記のコマンドを実行します。 (cd ../..でcvatフォルダへ戻ってから実行します。) </path/to/cvat/xml>と</path/to/images>と</path/to/output/directory>を自身の環境に合わせて変更してから実行し...