日々のプログラミングでのささやかな思いを徒然に綴っています。07:00QRコード生成と読み取りemu2さんによる写真ACからの写真昔、JIS規格書を読みながらPure-JavaでQRコード生成プログラムを作成した。印刷ラベル用のもので、最良印刷品質が出せるように工夫していたりもした。オープンソース画像処理ライブラリOpenCVをビルドして、QRコードライブラリがリンクされていて、実装されていることが分かった。OpenCV4.2をビルドしてみる使ってみなえれば。12:00OpenMPについてひりゅうさんによる写真ACからの写真テンポよく、おもしろいおしゃべりのYoutuber吉田製作所さんの動画は良く見ていた。価格50万円で、すげー良くやっている!さすがYoutuber。AMDのマルチコア化の動きはすごい。PCの進化も周波数や熱処理の問題も頭打ちなのでマルチコアの方向なのだろう。4.2.0になっていた。これを機にバージョンアップしてみるかと思い立つ。今回はpythonには反映せず、C/C++系のみ使えるように。以前、3.4.3に一度コンパイルを行っていたが、今回は久々に行う。」バイナリパッケージでもいいかなとも思ったが、勉強がてらコンパイルすることにした。画像から直線とか円をハフ変換で検出できたから、もしかしたら楕円もあるか?と思ったが、さすがにそれは無かった。当たり前だろう膨大な計算量だ。輪郭から楕円を求める関数が画像処理ライブラリOpenCVに存在したのでそれを試してみたいと思います。楕円を描く式はあるから、回帰計算で求められるけれど、いやーあるものは使わねば。それをやっている手間で別のことが出来るし。作って頂いた方、ありがとうございます。ブロブ(粒子解析)考察」を書いて見たが内容がイマイチな感じがしたので、重要な処理であるため、あたらめて書いて見たいと思います。みなさんたくさん書いてらっしゃるので不要かとも思ったのですよ。ブロブ処理という言い方よりは、ラベリングという方が一般的かもしれませんがブロブと言っているのは、キーエンスXG画像検査装置の影響です。認識位置だが、うまく動いていない。執念で何とかしてみたいと思います。OpenCV3.4.1OpenCVの背景差分(BackgroundSubtractor)について、もう少し考察。できていると思うんだけれど、それぞれのアルゴリズムがどんな感じなのかどのように作用するのかを比較比較してみようかと思います。各ロジックについての説明はぐぐってください。読んだけれど検証・把握しきれませんでした。動画データは、NHKクリエイティブ・ライブラリーの新橋駅前フリー素材を使用します。3.4.1画像はNHKクリエイティブ・ライブラリーフリー素材の新橋駅前動画からの抜粋だ。初めにを知ったときNHKってこんなこともやっているのかとびっくりした。Subtraction)とは、映像中の移動体と背景を分離する映像処理アルゴリズムのことだ。測定,屋外カメラを使った交通流計測などに使われるそうだ。オプティカルフロー(2)本当は、こんな動画を処理したんだよぇ。(動画はNHKクリエイティブ・ライブラリー、この画像は、動画からの抜粋)サンプル画像でうまくいっても、実際のデータでやるとトラブル頻発。それしないと、なかなか画像処理ソフト作成の業務は務まらないわけで。Lucas-Kanade法を試してみたので、今度は、密なオプティカルフローというものがある。動画を処理するのは、読んで表示するとかカメラをライブ表示するくらいで、処理についてはあまりやったことが無いのでチャレンジしてみたい。オプティカルフローくらいから始めようか。Lucas-Kanade法OpenCVは処理を行うcv2.calcOpticalFlowPyrLK()という関数が用意されています。処理としては初回の1枚目の画像を撮影し,Shi-Tomasiでコーナーを検出。07:00画像のノイズ除去するエアを水に吹き付けて埃など空気浮遊物をとる。過去に作成して現在稼働中。この機器の製作中を撮った画像がかなりノイジーで、試しに何とかしようと思いついた。現実逃避的な空気清浄機の製作画像のノイズ除去本来光学環境を整えればいいのだが、なかなか条件に合わなかったりしたときノイズが画像に乗ってしまう。輪郭について、findContours()で輪郭取得後の処理をちょっと試してみます。実はOpenCVにmatchSHapes()という関数をみつけて、どんな動きするかなかまってみたい。ラベリングでも同様の機能はあるし、で取れる値もことなるけれどこれはこれで利用できると思うので試してみます。ラベリングの重心と、輪郭での重心比較は過去になっているのでご参照下さい。07:30画像の前景を分離する画像の背景と前景を分離するのは力仕事だ。ビジネス文章にしろ、コラージュなど作る。そんななか、それを軽減するアルゴリズムとOpenCVの関数を見つけた。人の手間を大幅に削減ができるものだ。07:00直線の検出いつのまにかPython2系終了のサポート終了していた。2020年1月1日で終了したんだが、当初の終了は2015年で5年延長して2020年となった。Python3の登場から10年以上かかったんだね。その魅力的なライブラリは数知れず。影響力の凄さを感じました。3直線の検出画像処理ではありきたりのテーマだけれど直線を検出してみたい。直線の検出ですぐに思い浮かぶのはハフ変換。読んでいてテクスチャ解析を試してみたいなと思っていろいろ書いてきましたが、いよいよ本体を書くこととなりました。テクスチャ解析というのは、材質を解析することで、具体的にはこれは石でできているだとか、木出てきているだとかそういうものを目指します。入門ができるようになった。FFT極座標変換し、半径と角度を求めようと思います。極座標変換するとテクスチャー(材質)解析などができるようになるし波の現象が解析できると世界がちょっと広がるかな。極座標変換のやり方パワースペクトルより、半径と角度を計算します。y=0より1ピクセルずつスキャンして、各ピクセルについて下記計算式で計算します。数学史上最も重要な著作の1つ『原論』(ユークリッド原論)の著者であり、「幾何学の父」と称される。07:00FFTフィルタリング松本城。この写真をFFTのフィルタリングで処理してみたいと思います。比較テストということをしたことが無いので、まあちょっと楽しみます。ソースコードを中心として、使い方を中心に見ていきます。一般的なので説明はいいかな。理論的な点についてはよそをご覧ください。入力画像グレイスケールとパワースペクトルグレイスケール化してパワースペクトルです。ここからいろいろ処理していきます。07:00フーリエ変換フーリエ記述子を使って、形状を滑らかにしたりなどしたり、S/N比を計算したりしたこともあったけれど、波形や画像など信号処理では、フーリエ変換は避けて通りにくいが、実は苦手であった。データのとり方で変わってしまったり、窓を設けて、データ取れとかいろいろ言われたが今一つピンと来ないところもあった。いうものなのだろうと、やっていた感じ。腑に落ちていない状態かな。07:00糸かけ曼荼羅(2)糸掛け曼荼羅は、インドとか仏教に関連するものではなく恐らく形状が似ているからマンダラと言われるようになったものと推察します。いえルドルフ・シュタイナーはインド文化にも通じていたので何とも言えないところですが。インド文化にヤントラという図形があり具体性が低い三角とか丸で構成される象徴性的で単純な図形があります。続きを見るユーザの参加テーマテーマ一覧テーマは同じ趣味や興味を持つブロガーが共通のテーマに集まることで繋がりができるメンバー参加型のコミュニティーです。テーマ一覧から参加したいテーマを選び、記事を投稿していただくことでテーマに参加できます。