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概要 カラー画像から線画を取る。 線画とはモノクロ画像のことで、2値化ではない(たぶん) OpenCVでしようと考えると、グレースケールで読み込み→adaptiveThresholdで2値化を思いつくんだけど、あんまりよくない。 ので、話題の方のコメントってどんな風にやるのか検証。 参考 初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。 - Qiita コメント 前提知識が無いとよくわからなかった miztiさんのツイート: "イラストに輪郭抽出した時に起こりがちな「輪郭の輪郭」の抽出を避けて、綺麗に線画を抽出できるようになった!(1枚目: オリジナル、2枚目: 普通の輪郭抽出、3枚目: 今回の方法) https://t.co/XJetLxsIc7" わかった気になった Python OpenCV3で画素の膨張処理(dilation)と収縮処理(erosion) (ちょっと解説も)
米国などの外資系と日本のIT企業では、法制度への対応の仕方が全く違うらしい。そのせいで日本企業には技術があってもビジネスの競争に負けてしまうという。なぜ違うのか、どう違うのか、日経コンピュータ2月2日号の特集「ITと法規制」でまとめた。 米国などの外資系企業と、日本企業の違いについて最初に指摘してもらったのは、元日本HPのチーフ・プライバシー・オフィサー(CPO)でオフィス四々十六(ししじゅうろく)代表の佐藤慶浩氏だ。その後いろいろな取材先に聞いても同じ意見だった。これらを基に、試しに図解してみたのが以下である。 手段と目的がすり替わる 佐藤氏は「日本企業は、そもそも法律ができた目的の確認が少しぶれている気がする」と話す。どういうことか。改正個人情報保護法を例に説明しよう。 あらゆる法制度には、目的と手段がある。改正個人情報保護法の目的は、簡単に言ってしまえば「個人のプライバシー保護」と「
オープンソースで最も認識精度が高いと言われている文字認識エンジン、Tesseractで数字を認識してみる。名刺の中の電話番号を認識する、という想定。OSはMac OS X. 画像の準備 名刺っぽいプリントアウトをスマホのカメラで撮影。 画像サイズは2592x1944. 人名や住所などは全くデタラメw tesseractのインストール tesseractをMacPortsでインストール。 sudo port install tesseract ソースコード 処理の流れとして、まず二値化を行い、次に文字認識を適用する。文字認識結果の出力とは別に、二値化の結果画像もtifファイルとして保存する。 文字認識では、数字といくつかの記号をホワイトリストとしている。なので、後に見るように、漢字やアルファベットなども無理やり数字として解釈してしまう。 認識結果の一文字ごとに確信度(confidence)が
結構IT業界に長く居座っておりますが、この雑誌は初めて購入しました。 Interface(インターフェース) 2017年 03 月号 よく見ると表紙のど真ん中にやや小さいフォントでTensorFlowと書かれているのがわかります。 この雑誌の6割(90ページ)ぐらいがTensorFlowの記事になっています 表紙にも大きくGoogle人工知能と別の表現で書かれているものの、ここまでTensorFlow三昧に仕上がっているとは思いませんでした。 立ち読みだけのつもりがつい購入してしまいましたので、軽く紹介させて頂きます。 尚、表示にはラズパイにON!と書かれていますが、それほどラズパイべったりな記事は多くありません。 目次を順に追ってみます 以下、Amazonの内容紹介をベースに一言加えさせて頂きました。 (斜体で記述してある部分は内容の補足です) 自宅でローカルAI作れる時代キタ! 小型ス
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