
前回は「最近のカメラだったら出来て当然」のお顔検出。今回も「できて当然」機能です。複数枚の写真を繋ぎあわせて「パノラマ画像」を作るような操作。Image Stitchingと唱えるようです。前々回でやったような画像特徴点を取り出して「同じ」とみなせる点を重ねていくみたいです。でもHELP例がエラーになるのよ。 “手習ひデジタル信号処理(156) Scilab、{IPCV}、stitching、画像連結” の続きを読む
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
前回は「最近のカメラだったら出来て当然」のお顔検出。今回も「できて当然」機能です。複数枚の写真を繋ぎあわせて「パノラマ画像」を作るような操作。Image Stitchingと唱えるようです。前々回でやったような画像特徴点を取り出して「同じ」とみなせる点を重ねていくみたいです。でもHELP例がエラーになるのよ。 “手習ひデジタル信号処理(156) Scilab、{IPCV}、stitching、画像連結” の続きを読む
Common Lispの系譜を継ぐマイコン上のuLispをラズパイPico2上で練習中。今回は巡り巡ってリスト関係の関数に戻ってまいりました。uLispは「マイクロ」なので関数の数は少ないですが、この辺の関数どもの挙動にはCommon LispとuLispの差は見えませぬ。あったら困るか?さっさと練習して次へ。 “Lispと一緒(19) ラズパイPico2でもuLisp、list関連関数” の続きを読む
前回はダイバージェンス(div)、今回はローテーションです。遥かな太古、お惚け老人が学校でベクトル解析を習ったとき、rot (rotation)というお名前で習いました。rotでなく、curl とお書きになる流儀もあるみたい。Maxima様はどうも curl 流であるようです。rotと書いたらエラーになりましたぜ。 “忘却の微分方程式(172) Maxima、{vect}、ベクトル解析、ローテーション” の続きを読む
前回は、剛体の回転運動モデルに任意のトルク波形を与えて回転させるようにしてみました。回転のアニメーション表示はするし、角速度も表示できるのですが、いくつか表示項目を増やしたい希望があります。まずは回転の運動エネルギー[J]ですかね。計算式そのものは単純、ブロックをいくつか追加するだけ。
前回は画像特徴点の抽出関数どもを使用。交通標識の識別を試みました。今回も「古典的」な画像認識の手法です。Haar Cascadeとな。画像の中から「お顔」に見えるような領域を検出するのに向いたカスケード構造の分類器らしいです。最近のカメラだったら出来て当然?の機能か。その昔デモ見たときはビクッリしたもんだが。
ことさらにMOVなど転送命令を避けて今回に至ります。流石にこの辺で悪名高い x86 のセグメンテーションについて説明しておく必要を認めました。そこで今回はリアルモードのセグメンテーションの図解といたします。まあセグメンテーションといいつつ、そのうちやるつもりのプロテクテッド・モードのそれに比べりゃ可愛いもんだけれども。
“ぐだぐだ低レベルプログラミング(188)x86(16bit)、セグメンテーションその1” の続きを読む
前回は、スカラー場からベクトル(勾配)を求めるグラディエント(grad)を計算してみました。プロットもなんとかなる感じ?今回はベクトル場から発散(ダイバージェンス)を求めるdiv()関数を試用してみます。こんこんとベクトルが湧いてくるのよ?でも、お惚け老人には3次元空間ベクトル場の表現はムツカシイのでいつもの2次元ね。 “忘却の微分方程式(171) Maxima、{vect}、ベクトル解析、ダイバージェンス” の続きを読む