【画像あり】割と本気だしてAV女優分類したんだが・・・ Tweet 1：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/03/23(土) 01:07:40.07 ID:E/m6OQFi0 どの程度あってるのか全くわからない エロい人評価ｵﾅｼｬｽ 分類図（人気女優353人のみ） 各クラスの女優一覧 クラス１ クラス２ http://imgur.com/hXiWC8N クラス３ クラス４ クラス５ クラス６ クラス８ クラス９ クラス１０ 3：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/03/23(土) 01:08:35.88 ID:N7sGT2dT0 どういう分け方 4：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2013/03/23(土) 01:09:06.29 ID:E/m6OQFi0 >>3 ・DMMのAV女優名鑑から7092人の画像を収集 ・画像をゴニョ
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
更新日:11月 29, 2011現在のバージョン:0.9.0Android 要件:2.2 以上カテゴリ:ライフスタイルサイズ:6.2M価格:無料コンテンツのレーティング:ユーザー成熟度 - 低 「今日の出会いを、覚えておこう。」いつ、どこで、誰と会ったかを記憶するアプリです。 カメラを向けた相手を自動的に識別して、そのFacebook情報を表示するので、簡単に記録できます。Key features: 1.顔認識 face.com、およびOpenCVの最新顔認識技術で、カメラを向けた相手の70%を正確に認識します。2.Facebook連携 相手のFacebook情報を表示するだけでなく、いつ、どこで会ったかをfacebookに投稿することが出来ます。remembAR website: http://remembar.me/
手っ取り早くOpenCVをLinuxで利用するための日本語リファレンス 環境構築 情報 ● yahooのOpenCVグループ 英語です．非常に有用です．メンバになりましょう． インストール 以下のページに，非常に分かりやすく書かれています． VineLinux2.6にインストールする場合には，アップグレードする必要のある プログラムがいくつかあります．./configureの結果をよく読みましょう． VineLinux3.1だと結構すんなりインストールできます． ● IPL, OpenCVを使った画像処理プログラミング ● Linux + OpenCV + 1394カメラ HOWTO 画像のキャプチャ Video4Linux（V4L）を用いてIPL画像に格納します． NTSCカメラとキャプチャボードを使います． 私はVineLinux2.6を使っていますが，V4Lは特に設定する必要が
Installation Of OpenCV 2.1 on Ubuntu Gijs Molenaar has build OpenCV 2.1 packages for Ubuntu Lucid and Karmic. You don't need to compile OpenCV anymore if you use these packages, except for when you want something special like enable IPP. Jaunty packages are also available but not updated anymore. To install OpenCV 2.1 on Ubuntu run these commands: $ sudo add-apt-repository ppa:gijzelaar/opencv2 $
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iPhoneでopencvを動かしたいと言う事で、調べてみると色々と情報が出てくるんですが、それでもハマったのでメモ書きです。先日作成したヒストグラム表示サンプルをiPhoneのシミュレータと実機で動かしてみました。 iphoneでopenCV 参考ページ iPhoneでOpenCVを使う方法 手順 基本的には参考ページ様様で書かれている通りなのですが、行う手順は以下のようになります。 iPhone用のライブラリを作成 Xcodeに外部ライブラリの設定 プログラム作成 1. iPhone用のライブラリを作成 シミュレータ用(x86)と実機用(arm)にそれぞれライブラリをコンパイルします。参考ページの「OpenCVのライブラリをソースからビルドする」の節の手順を行って下さい。面倒な場合は先ほどのページでダウンロードできるサンプルの中からコピーしても良いと思います。 2. Xcodeに外部ラ
OpenCVはIntelが開発したコンピュータビジョンのライブラリで、例えば顔検出などを簡単に行うことができます。 覚え書きとして、OpenCVをiOS SDKをつかってiPhone上やiPadで使う方法を、ビルドスクリプトとデモアプリケーションつきでメモしておきます。 これらのサムネイルはデモアプリケーションのスクリーンショットです。 最新のOpenCVとiOS SDKに対応 プロジェクトをOpenCV 2.2.0、iOS SDK 4.3、Xcode4に対応しました (2011/4/17更新)。 ひとまず使ってみる すべてのソースコードとリソースはgithubのレポジトリに公開されています。 簡単に使えるように、事前にコンパイルしたOpenCVのライブラリとヘッダファイルを入れてあります。 すでにgitがあるなら、githubからレポジトリをcloneしてください。ない場合は、githu
During writing commercial iPhone app for one of my customers i noticed really strange slowdown in Surf descriptors. Cutting a long story shorter - while matching two frames usign SURF algorithm more than half of overall time (4, FOUR seconds!) was spent in cvRound function! Read more to know what it was and how did i fixed it. Yes, i did it! Now with XCode 4 and iOS 4.3 support. OpenCV Build Scri
New Labs Blogpost - iDevice Screens Investigated (14/06/2011) Lucas Kanade Optical Flow for the iPhone has been published! (09/04/2011) Success's 2nd Blog Post has been published. (28/01/2011)FAST V2.0 is out! (09/01/2011) Success App Design Store opened! (08/12/2010) Touch Me! app released on AppStore! (05/09/2010) FAST Corner Detection is an algorithm developed by Edward Rosten (Ed's resource-r
Hello everyone! Today i want to share my results in research of markerless augmented reality. The main idea - do fast and quality AR without those damn markers and give the ability to use real object as a target. Markerless augmented reality is very similar to marker-based systems like ARToolkit with one major difference - such technology use real object as a target for augmentation. It can be al
Sunday, 10 October 2010 Augmented reality on the iPhone with iOS4.0 A long time ago I did a blog post on how to do AR on the iPhone. The code was written pre iOS4.0 and used the UIGetScreenImage function. I've now updated the code to use the new 4.0 features. The code is available here With the advent of iOS4.0 we now have proper access to the real time camera stream and the use of UIGetScreenIm
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