#画像処理
論文解説 4M-21: An Any-to-Any Vision Modelfor Tens of Tasks and Modalities
ひとことまとめ
概要Any to Anyの研究は以前から行われていたが、使用されているモーダル数が少なく変換に制限があった。そこでSAMや4DHumansなどの疑似ラベルや画像のメタデータやカラーパレットなどのモダリティを追加した。既存のモデルよりも性能の低下なしに3倍多くのタスクやモダリティを解けることを示した
提案手法提案手法は4M(https://arxiv.org/pdf/2312.0
小さな物体の検出率UPのためにSAHIを試してみた
概要物体検出モデルが見逃しやすい小さな物体の検出力向上を目的としたライブラリSAHIを試してみました。
物体検出モデルにはYOLOv8sとYOLOv8xを使用しました。
YOLOのインスタンスセグメンテーションは未対応なようです。
SAHI (Slicing Aided Hyper Inference)入力画像を分割して物体検出モデルに入力し、その結果をマージしてくれるライブラリです。
G
顔、目、口を認識するためのOpenCVの使用法 - C++での実装
本記事では、OpenCVのHaar Cascadeを使用して画像中の顔と目を検出する方法について説明します。まず、Haar Cascadeについて簡単に紹介します。
Haar Cascadeの紹介
Haar Cascadeは、2001年にPaul ViolaとMichael Jonesによって導入された、コンピュータビジョンにおける物体検出のための広く使用されている手法です。この技術は、画像やビ
エール ―若き画像研究の旗手へ― 第3回 「物体指紋」で画像技術界をバズらせた石山塁博士―モノのタグなし認証技術―
序「物体指紋」の石山塁博士
ビジョン技術の実利用ワークショップ（ViEW2011）のIS会場ゾーン左手奥にて石山塁博士が，はにかみながら熱弁されていた。ViEW2014（機械部品の話題）の時だと本人はおっしゃるが，ViEW2011（メロンの話題）である。その様子が他にない強い印象であった。
初めてお声かけしたときの記憶は鮮明である。石山さんの所属は「NEC情報メディアプロセッシング研究所」であ
Ultralyticsの自動アノテーションを試してみた
概要ultralyticsライブラリのセグメンテーション向け自動アノテーション関数auto_annotateを試してみました。
YOLO形式での出力時に塞がれてしまう🍩の穴を復活させる方法を調査して試してみました。
実施内容Google ColabのCPU環境で試しました。
準備
ライブラリインストールとリポジトリのクローンします。
!pip install ultralytics!
Raspberry Piでやってみた３（画像処理）：YOLOv5を用いたリアルタイム物体検出
１．概要 Rasberry Pi×YOLOv5を用いてリアルタイムで物体検出をしてみます。前回の記事では静止画、動画、USBカメラでの利用は確認できました。今回は仮想環境下でカメラモジュールv3を用いてYOLOv5を動かしてみます。
結論としては「Rasberry Pi4では処理能力が足りないため、普通のPCかJetsonを使用した方が良い」ため、あくまで勉強用となります。
１－１．YOL
Raspberry Piでやってみた（画像処理）：OpenCVによる画像処理の実装
１．概要 Rasberry Piでできることの一つにカメラを用いた撮影があります。環境構築も完了してカメラ動作も確認出来たら次はAIで遊びたくなります。
今回はOpenCVが使えるように環境構築を実施していきたいと思います。
１－１．Rasberry Piの環境構築
１章の紹介記事をベースにOpenCV使用前にRasberry Piの環境構築を実施しておきます。概要は下記の通りであり詳
画像フィルタについてメモ
随時更新
2023/11/30 Canny Edge Detectorまで執筆
2023/12/01 エッジ保存スムージングの追加、先鋭化の追加
画像フィルタ画像処理分野において、画像に対して何かしらの処理、雑音を除去したり、ある特徴を抽出したり、検出したりなどを行うある処理の事を画像フィルタという。
大きく、空間フィルタと周波数フィルタの2種類が存在する。
これらは、空間領域に対して処理する
人間工学会で学会発表を行いました
令和5年12月1日（金）日本人間工学会九州・沖縄支部会 第44回大会で学会発表を行いました。
タイトル：画像処理を活用した水波紋インタラクティブ音響システム
URL：
https://www.ergonomics.jp/local-branch/kyushu-okinawa/ErgoKO44_4.pdf
抄録：
発表用資料：
動画：
【Computer Vision(4)】 Key technologies of Medical Image Diagnosis
前回の記事では、顔画像解析に焦点を当て、特に肌測定と顔認識に特化したアルゴリズム（Viola-Jones、Fisherfaces、ローカルバイナリパターン（LBP）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）など）について詳しく掘り下げました。その記事へのリンクはこちらです。
In our previous article, we delved into facial image analysis,