画像処理
D415やD435でrealsenseSDK2を使い距離と画像を同時取得しようと別々に処理かけると座標と見える領域にズレが生じます。 距離情報と画像情報を使って処理させるにはこのズレを一致させないといけません。 環境 ubuntu16.04 kernel 4.4.0-130-generic opencv3.…
検索してもあんまり出てこなかったりして、右往左往してなんとか書きました。 でももっと効率の良い書き方があると思いますので知っていたら教えてください、、、 環境 ubuntu16.04 opencv3.4 python3.5 プログラム import cv2 import numpy as np frame = c…
距離を自由に扱いたいので、まず任意の場所の距離を取得したいと思います。 今回は画像の真ん中の座標の距離を取得します。 #include <stdio.h> #include <librealsense2/rs.hpp> // Include RealSense Cross Platform API #include <opencv2/opencv.hpp> // Include OpenCV API int main(int argc, char * argv[</opencv2/opencv.hpp></librealsense2/rs.hpp></stdio.h>…
RealSenseSDK2のサンプルを引っこ抜いて自分用に改造するためにした作業です。 環境 ubuntu16.04 kernel 4.4.0-130-generic opencv3.4 開発パッケージ入手とインストール GitHub - IntelRealSense/librealsense: Intel® RealSense™ SDK ここからダウンロード…
Intel® RealSense™ Depth Camera D435を買ったので動かすまでのメモ https://click.intel.com/intelr-realsensetm-depth-camera-d435.html [環境] ubuntu16.04 kernel 4.4.0-130-generic Realsenseインストール作業 自分の環境の確認 github.com とにかくこ…
Yolov3を多クラス学習したときのメモ。 といっても、サイトに手順書いてあるし、前回のyolov2とほぼ同じ。 前回のyolov2学習 darknetでマルチクラス学習と画像認識 - ロボット、電子工作、IoT、AIなどの開発記録 Darknetサイト YOLO: Real-Time Object Detec…
今までtensorflowなどでYoLoV2をしてきましたが、今回は複数の物体判別ができるようにdarknetで多クラスの学習をしようと思います。参考にしたのは以下の2つのHPです。貴重な情報ありがとうございます。 YOLOv2を使って自前のデータを学習させて認識させるま…
github等でYOLO、YOLOv2、darknetでよく用意されている学習データをそのまま適用したときに 判別できる種類の一覧は、以下の全80種類になります。 人 自転車 車 バイク 飛行機 バス 列車 トラック ボート 信号機 消火栓 一時停止標識 パーキングメーター ベ…
今までChainerやTensorflowなどで記述された物体認識・物体判別をしてきましたが 今回はYoloV2の制作者がC言語製作したdarknetをwindowsPCにインストールして試してみました。[環境] windows7 64bit python3.5.2 VisualStudio2015 OpenCV3.2 [OpenCVインスト…
前回ChainerでYOLOv2をやったという記事にアクセスがまぁまぁあったので、 下書きのままだったYOLOv2の訓練/学習編を書いていきます。（メモ程度ですがご容赦ください）YOLOv2の訓練手順(製作者様)↓ YOLOv2/YOLOv2_animal_train.md at master · leetenki/YOL…
![はてなブックマーク - ChainerでYOLOv2をやってみる [訓練/学習編]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://weekendproject9.hatenablog.com/entry/2017/10/23/155058)
前回、前々回でやっているtensorflowでYolov2なのですが、 参考にしているものがもう一つありましたので動作させるところまで書きます。 ↓github↓ github.com [環境] win7 64bit GTX 960 python3.5 tensolfolw 1.2.1 [動作手順] １．先ほどのリンクに行きソ…
前回はYolov2の準備をして画像から物体認識をさせました。 今回は動画を読み込み物体認識をさせようと思います。 また、解析した動画は保存するようにしました。[結果] まずは結果から ↓切り抜き画像↓ [処理] 元のソースは画像系をPILで処理していました。 …
![はてなブックマーク - tensorflowで物体認識(YOLOv2)をやってみる[動画解析編]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://weekendproject9.hatenablog.com/entry/2017/09/21/224919)
以前chainer版は試しました。 今回はtensorflowで実装されたYOLOv2をやってみたいと思います。･･････････････････････････････････････････････････････････ [追記] 今回はkeras中心の構成になっており、tensorflowの実装は 後日記述したこちらを参考にして…
2017年7月ごろに一度YOLOv2でwebカメラから物体認識をさせたのですが、 今回違う環境で動かそうとしたところエラーが出たので対処しました。････････････････････････････････････ [2017/10/23追記] 自前データでの学習を載せました ChainerでYOLOv2をやって…
![はてなブックマーク - chainerでYOLOv2をやってみる [訓練済みモデル実行編]](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://weekendproject9.hatenablog.com/entry/2017/09/13/185026)
