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OpenCVライブラリは、C++で画像処理やコンピュータビジョンの機能を簡潔に実装できるツールです。 豊富な関数群により、画像変換、フィルタ処理、エッジ検出やオブジェクト認識など、多彩な用途に対応できる点が魅力です。 高速な処理性能と柔軟な

C++とOpenCVを用いたトラッキングは、映像内の対象の位置と動きを連続的に捉える仕組みです。 例えば、cv::TrackerKCFやcv::CamShiftなどのアルゴリズムで初期領域を指定した後、各フレームで対象の移動を追尾します。

C++で顔認識や機械学習を取り入れるならdlibが最有力です。 ソースを取得してCMakeでビルドし、生成されたdlib.libとヘッダをプロジェクトに追加するだけで高性能なアルゴリズムをすぐ使えます。 OpenCVと組み合わせれば画像読み

OpenCVとC++なら、顔など二枚の画像を滑らかに変形し合成するモーフィングを手軽に組めます。 DlibやOpenCVで特徴点を取得し、Delaunay三角形分割でメッシュを共有、各三角をcv::getAffineTransformとcv

C++とOpenCVを使ったモーション解析は、映像内の動きをリアルタイムに把握できる技術です。 Lucas-Kanade法やFarneback法で得られるオプティカルフローから、対象の動きの方向や速度をチェックでき、物体追跡にも役立ちます。

C++とOpenCVを組み合わせたモバイルアプリケーションは、スマートフォン上で高度な画像処理を実現する点が魅力です。 高速な処理と柔軟な設計により、直感的なユーザー体験を提供し、シンプルな実装で開発効率の向上にも貢献します。 C++とOp

C++とOpenCVを用いる背景モデリングは、動画の各フレームから動く物体を効果的に抽出できる技術です。 特にcv::BackgroundSubtractorMOG2などのアルゴリズムは、背景と前景を自動で識別するため、リアルタイムの処理が

C++とOpenCVを使うと、画像中のパターン認識が手軽に行えます。 局所二値パターンやSIFT、SURFなどの手法により、物体検出や特徴抽出が可能であり、直感的なコード設計で高速な画像処理が実現できるため、さまざまな用途に応用が期待できる

C++とOpenCVを使えば、画像をグレースケールで読み込み、cv::threshold関数で簡単に二値化できます。 適切な閾値を選ぶことで、画像を白黒のシンプルな形式に変換でき、後の画像処理がスムーズに進みます。 二値化の基本 二値化処理

OpenCVを用いた画像保存は、C++で簡単に実現できる機能です。 画像はcv::imreadで読み込み、cv::imwriteを利用して指定のフォーマットで保存されます。 JPEGやPNGの場合、それぞれcv::IMWRITE_JPEG_

C++とOpenCVを使うと、シンプルなカーネル設計とfilter2D関数で手軽にモーションブラー効果を実現できるです。 画像の各ピクセルに動きの軌跡を生み出す処理を加えることで、視覚的に印象的な演出が可能となり、直感的な操作で柔らかい動き

C++でtry-catchが効かない原因は、例外がそもそもthrowされていない、catchの型不一致、コンパイル時に例外機能が無効化されている、noexcept指定やスレッド境界で握り潰される、が大半です。 例外対応のオプションを有効にし

C++とOpenCVを使うことで、画像内のバーコードを迅速に検出・デコードできる環境が実現できます。 OpenCV 4.5以降のバーコード機能はシンプルな記述で利用でき、軽量かつ高速に動作するため、実用的なアプリケーションに最適です。 Op

OpenCVのdnnモジュールをC++で活用すると、事前学習済みモデル(ONNXやTensorFlow)の読み込みから前処理、推論、後処理までを効率的に実装できます。 cv::dnn::blobFromImageで入力を整え、cv::Mat

C++とOpenCVを組み合わせることで、画像や動画内の顔を自動で検出し、特徴量を抽出してディープラーニングモデルにより偽画像の疑いを判断できる仕組みが実現できます。 素早い処理によってリアルタイムな検出も可能で、実用性と柔軟性の高い手法と

C++とOpenCVを用いたディザリングは、画像の画素ごとに誤差を周囲に拡散する手法です。 たとえばフロイド・スタインバーグ法では、各画素の誤差を\( \frac{7}{16} \)、\( \frac{3}{16} \)、\( \frac{

C++ OpenCVを利用するテンプレートマッチングは、画像中から指定パターンを手軽に検出できる手法です。 対象画像とテンプレート画像間の類似度を算出し、最適な位置を抽出する処理を実現します。 関数cv::matchTemplateを用いる

画像の局所領域からLBPやグレーレベル共起行列で特徴量を抽出し、PCAで次元削減したあと、SVMなどの学習モデルでテクスチャを判定します。 OpenCVのcalcLBPやml::SVMを活用すると効率的です。 画像前処理 画像前処理は、テク

C++とOpenCVを組み合わせて、画像の読み込みや表示、色空間変換、リサイズ、クロッピング、保存などを手軽に行える方法を紹介します。 Visual StudioやCMakeでの初期設定から主要モジュールの使い方までをわかりやすくお伝えしま