標準画像データベース[神奈川工大 信号処理応用研究室]
神奈川工科大学 情報学部 情報工学科 信号処理応用研究室 (Signal Processing Application Laboratory) [www.ess.ic.kanagawa-it.ac.jp] 標準画像／サンプルデータ(Standard Image/Sample Data) → 画像ダウンロード (Image Download) PSRN計算プログラム ACPI による Bayer パターンからカラー画像を生成するプログラム その他プログラム 標準画像／サンプルデータStandard Image / Sample Data 種々の画像処理手法の性能を比較するには，同じ画像に対して行う必要があります． そこで以下のような画像を標準として用い，種々の画像処理との比較検討に使っています．
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
これから先10年、フロントエンドに関する予言 - mizchi's blog
これは怪文書です ここから10年はWASMがDOMのGCインテグレーションを果たしてJSを置き換えるか、JSがWASMに追いつかれる前にまともな言語として進化しきれるかのチキンレースになる ES Modules のブラウザ実装が枯れた頃に先鋭化したフロントエンドツールセット群は一旦そこで破棄され、シンプル化への揺り戻しが起こる 仮想DOMはブラウザエンジンの何らかの処理で更新が隠蔽されるか専用のDOM更新APIができ、Reactのような実装の手を離れる WASMで git, vim, bashなどが porting されるにつれ、再びWebOSのようなものが試みられる TC39でJSの型アノテーションの構文だけだけ決めよう => V8 が型アノテーションを元にランタイムを最適化したぜ！ => 気づいたら標準化みたいな流れがある IE11のサポートは延長されず、MSがなんらかの強攻策に出る
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
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macOS Sierra でOpenCVがインストールできない - Qiita
OpenCV入門【3.0対応】