画像認識の初歩に立ち返ってテンプレートマッチング処理をpythonとOpenCVで実装しました。今回テンプレートマッチには麻雀牌を選びました。中間特徴量を画像化してみたくなったので、前に紹介した学習モデルを改良しました。ネットワーク内の各層の入力と出力は配列になっています。適当なサイズで二次元にしてあげれば画像になります。USBカメラで数字を認識するデモ動画を紹介しました。qstairs.hatenablog.comそこで、今回はその処理のソースを紹介します。画像認識これまで、Caffeの環境構築とMNISTの学習とテストについて紹介してきました。結果は以下の動画のようになってます。今日はOpenCVを使って最近購入したUSBカメラの映像を取得してみます。#ここをご覧ください。画像認識OpenCVで入力した画像の指定画素の画素値を取得する方法を紹介します。開発環境の構築方法はここをご参考ください。CommunityでOpenCVを使う方法を解説します。全体の流れは大きく4つに分かれています。OpenCV前回の続きです。画像認識OpenCV3.1.0のライブラリの作成について解説します。3系になって、OpenCVを使うハードルが高くなった(めんどくさくなった)気がします...ここからダウンロードします。CommunityでOpenCVを使う方法を解説します。全体の流れは大きく4つに分かれています。CommunityでOpenCVを使う方法を解説します。全体の流れは大きく4つに分かれています。CommunityでOpenCVを使う方法を解説します。全体の流れは大きく4つに分かれています。OpenCVを使った簡単な画像認識のプログラムを実行するまで解説していきます。V100はCUDA9.0以上しか対応していない。Tensorflow1.5を使おう。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。