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C++とOpenCVによる深層学習環境は、学習済みモデルを柔軟に活用できる点が魅力です。 C++のコード内でcv::dnn::readNetFromXXXを用い、画像データを前処理しながらネットワークに投入する仕組みで、画像認識や物体検出な

このC++とOpenCVを使った目検出プログラムは、画像をグレースケールに変換しヒストグラム均等化を実施した後、顔領域を抽出しその内部でHaarカスケード分類器により目を検出します。 シンプルながらも高精度な処理が可能なため、実用的な目検出

C++とOpenCVを使うとリアルタイムで高精度な物体分類が手軽に実装できます。 CNNモデルをONNXやTensorRTで読み込み、画像をcv::dnn::blobFromImageで前処理して推論し、ラベルと信頼度を取得して描画するだけ

OpenCVの顔カスケードと笑顔カスケードを組み合わせ、Webカメラから取得したフレームをグレースケール化し顔領域を抽出、そのROI内で笑顔を検出し矩形を描画する流れです。 リアルタイム処理でもCPU負荷が抑えやすく、カジュアルなUX改善に

C++とOpenCVを使うと、画像全体や一部の色調を柔軟に補正できる方法が実現できます。 例えば、HSV色空間に変換して特定の色を抽出したり、3D LUTを用いて全体の色調変換を行ったりする手法が挙げられます。 シンプルなコード実装で、手軽

C++とOpenCVを利用して顔と目を検出し、Dlibなどで取得した目周りのランドマークから目のアスペクト比$\text{EAR}=\frac{\text{垂直距離}}{\text{水平距離}}$を算出し、一定の閾値以下であれば閉じた状

C++とOpenCVを活用すると、画像から特定の色のみを抽出でき、処理が効率的になります。 まず画像をBGR形式からHSV形式へ変換し、$\mathrm{色}\mathrm{相}$、$\mathrm{彩}\mathrm{度}$、$\mathrm{明}\mathrm{度}$の各パラメータで抽出対象の色範囲を設定します。 その後、設定した

C++とOpenCVを組み合わせた色空間変換は、画像のBGR形式を任意の色空間に変更できる便利な機能です。 特にcv::cvtColorでHSVやグレースケールなどへの変換が行えるため、画像処理の幅が広がり用途に合わせた特徴抽出やフィルタリ

OpenCVとC++を活用することで、カムシフトやMeanShiftなどの手法により、動画像中の対象物をリアルタイムで追跡できるようになります。 対象物の色や動きを分析し、背景との差分を利用して安定した追跡性能を実現するため、シンプルなコー

C++とOpenCVを使った畳み込みは、画像のフィルタ処理に特化した「cv::filter2D」を用いる方法です。 任意のカーネルを設定することで、ガウシアンブラーやエッジ抽出など、多様な効果を実現できるため、シンプルな記述で高速な画像処理

C++とOpenCVを使えば既存のカスケード分類器やDNNモデルを読み込むだけでリアルタイム顔認識が可能です。 Webカメラ画像をcv::VideoCaptureで取得し、detectMultiScaleやnet.forwardで顔位置を抽

C++とOpenCVで顔特徴抽出を行う際は、カスケード分類器やDNNで顔を検出し、座標を使って表情分析やAR合成、リアルタイムトラッキングに即活用できるのがポイントです。 ランドマーク抽出ワークフロー 顔の特徴点、いわゆるランドマークを抽出

C++とOpenCVを組み合わせることで、顔検出とランドマーク抽出がシンプルに実装できます。 CascadeClassifierで顔領域を抽出し、FacemarkLBFなどのモジュールを利用して各顔の特徴点を認識する手法は、プロジェクトにす

C++とOpenCVで実装すると、画像の読み込みから変換まで各機能を手軽に利用できるため、高効率な画像処理が可能になります。 例えば、cv::cvtColorで色空間を変更し、cv::getRotationMatrix2Dとcv::warp

C++とOpenCVを使うと、平均化、ガウシアン、中央値、バイラテラルなどの各フィルタで画像の平滑化が実現でき、ノイズを抑えながら柔らかいぼかし効果が得られるため、直感的に画像処理を楽しむことができます。 平均化フィルタ アルゴリズムの概要

C++とOpenCVは機械学習で画像認識の処理をスムーズに実現できるため、画像分類や物体検出などのタスクに利用されることが多いです。 ニューラルネットワークの学習済みモデルを活用し、推論処理を行うことで、システムの高精度な認識性能を引き出す

C++とOpenCVを用いることで、画像のリサイズ、回転、平行移動、反転、アフィン変換、射影変換など多彩な幾何変換が可能です。 直感的な関数呼び出しで処理が行えるため、画像の位置調整や補正がシンプルに実装でき、プロジェクトの効率向上につなが

C++とOpenCVを使った画像分割は、画像内のオブジェクトをそれぞれの領域に分ける処理であり、WatershedやK-means、GrabCutなどの手法が活用されます。 各手法は、色や形、テクスチャーに基づきピクセルをグループ化するため

C++ と OpenCV を使う画像比較は、差分抽出や SSIM により画像の細かい違いを把握できる機能です。 画像サイズやチャンネル数の一致が前提となり、簡潔なコードで類似性の評価が可能な点が魅力です。 効率的な処理により、様々な用途に応