OpenCV実践ガイド：画像処理の基礎から応用まで
開発環境
Ubuntu 19.04
Visual Studio Code 1.37.0
OpenCV 3.4.7
CMake 3.13.4
OpenCV学習の道のりとして、まず基本的な画像処理から始めましょう。
画像の読み込みと表示
基本的な画像操作は次のようになります：
Mat inputImage = imread("画像ファイルパス");
namedWindow("表示ウィンドウ");
imshow("表示ウィンドウ", inputImage);
...
8月13日 01:36 投稿
エッジコンピューティング環境における農作物病害検出AIシステムのオフライン構築と最適化
農業現場における病害虫の早期発見は、収量と品質を維持する上で不可欠です。しかし、圃場やビニールハウスなどの環境では通信インフラが脆弱であり、クラウド依存の画像解析APIはレイテンシや接続断のリスクを抱えています。本稿では、PyTorchとDockerを活用し、ネットワーク接続を前提としないエッジデバイス上で動作する農作物病害検出システムの実装と最適化手法につい ...
8月5日 12:33 投稿
QtとOpenCVによる基本的な画像描画
コンピュータビジョンや画像処理の分野では、OpenCVは強力なライブラリとして知られています。豊富な機能とアルゴリズムを提供しており、QtはクロスプラットフォームのC++ GUIアプリケーション開発フレームワークです。これにより、モダンなデスクトップアプリケーションを作成するためのすべての機能が備わっています。これらを組み合わせることで、強力な画像処理アプリ ...
7月29日 05:36 投稿
コンピュータビジョンにおけるグラフモデル：構造と応用
目次
序論
10.1 条件独立性
基本概念
コードによる条件独立性の検証
実行結果
10.2 有向グラフモデル
基本概念
10.2.1 例1：単純な有向グラフ（雨→外出→傘）
10.2.2 例2：コンピュータビジョン応用 —— 画像分類における有向グラフ
10.2.3 例3：有向グラフによる推論（結果から原因を推測）
10.2.4 まとめ
10.3 無向グラフモデル
基本概念
10.3.1 例1：単純な無向グラフ（画 ...
7月25日 21:33 投稿
Deepfake検出コンペティション入門：ベースラインモデルと改善戦略
コンペティション背景
グローバルDeepfake攻防チャレンジは、人工知能時代におけるデジタルセキュリティの課題に取り組む重要な競技です。近年、ディープラーニング技術の急速な進歩に伴い、Deepfake（ディープフェイク）技術は目覚ましい発展を遂げ、非常にリアルな偽の画像、動画、音声コンテンツを生成できるようになりました。この技術の進歩はクリエイティブなコンテ ...
7月16日 21:48 投稿
YOLOv13と産業用検査：CBAMモジュールの実践的チューニングガイド
スマート製造分野において、産業用検査は生産プロセスにおける重要な环节です。ディープラーニング技術の急速な進展に伴い、コンピュータビジョンに基づく自動欠陥検出システムが、従来の人的検査を徐々に置き換えつつあります。しかし、PCB基板のような精密製造シナリオにおける微小な欠陥、複雑な背景の干渉、そしてリアルタイム性の要求に対しては、従来の検出モデルは ...
6月15日 17:18 投稿
レジデュアルネットワーク（ResNet）の原理と実装
より深いネットワークを設計するにつれて、「新たに追加された層がニューラルネットワークの性能をどのように向上させるか」ということを深く理解することが重要になります。さらに重要なのは、そのようなネットワークを設計する能力であり、追加された層がネットワークをより表現力豊かなものにします。質的な飛躍を達成するためには、いくつかの数学的基礎知識が必要です ...
5月22日 22:32 投稿
DeepSORTをゼロから構築する：ハンガリーアルゴリズムとカルマンフィルタの協調メカニズムを解明する
DeepSORTアルゴリズムのアーキテクチャ解析
DeepSORTは、検出層、特徴抽出層、データ関連付け層の3層構造を採用しています。検出層ではYOLOやFaster R-CNNなどの検出器で境界ボックスを取得し、非最大値抑制（NMS）処理を行います。特徴抽出層ではResNetやMobileNetなどのディープラーニングモデルで128次元の特徴ベクトルを生成します。
ハンガリーアルゴリズムの応用
コ ...
5月18日 02:36 投稿