CyberAgent Developers Advent Calendar 2017の14日目の記事です。 本日はOpenCVを利用して動画（カメラ）から動体検知をする方法について紹介したいと思います。 みなさんこんにちは。全社システム本部のエンジニア李俊浩と申します。 全社システム本部はサイバーエージェント本体や、グループ会社の各種事業に対する技術支援など幅広い領域に手掛けることができる部署です。 今回の記事は全社システム本部で色々積んできた業務経験の内、一つの業務経験を元にして記事にしました。みなさんの役に立ったらいいですね。 はじめに 今回のプロジェクトでは、カメラから画像情報を取り出し加工して空き状況を分析するというお仕事にアサインされたので、OpenCVを使いながら色々学んだ情報を共有したいと思います。 本記事はOpenCVについての概要と開発環境の説明そして大まかな流れ説明して
import cv2 # 画像ファイルの読み込み img = cv2.imread('img.jpg') # ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) detector = cv2.ORB_create() # 特徴検出 keypoints = detector.detect(img) # 画像への特徴点の書き込み out = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None) # 表示 cv2.imshow("keypoints", out) 実行結果 ORBで特徴点を抽出し、特徴点を画像に重ね合わせると以下のようになりました。 人間の目では、手前の道路に立っている人が特徴点なのかと思ってしまいますが、コンピュータの目では、道路に立っている人はそれほど特徴的とは思っていないようでした。 ORB AKAZEで特徴点を抽出し、特徴
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