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
OpenCVを使って誰の顔なのかを推定する（Eigenface, Fisherface, LBPH） - Qiita
OpenCVを使った顔推定 前回は、Haar-like特徴分類器を使って顔領域を抽出しました（OpenCVを使った顔認識（Haar-like特徴分類器））。今回は、応用として、Haar-like特徴分類器で抽出した顔画像をOpenCVの顔推定器（Eigenface, Fisherface, LBPH）に学習させ、表情の違い、変装、ライトの当たり具合の違いがある中で、未学習の顔が誰の顔なのかを推測させてみます。 OpenCVが搭載している顔推定アルゴリズムは以下になります。（詳細はこちら） Eigenface（固有顔） 顔画像を固有顔に変換する、主成分分析（PCA）の処理過程は次のようになります。 訓練用の画像（同じ照明条件、目や鼻の位置でスケーリング、同解像度）を準備します。 訓練用画像の平均を求め、平均画像を各画像から減算します。 減算した画像の共分散行列を計算します。 共分散行列から、
OpenCV 3とPython 3で特徴量マッチング（A-KAZE, KNN） - Qiita
OpenCVで特徴量マッチング 特徴量マッチングとは、異なる画像でそれぞれ抽出した特徴量の対応付けのことです。 パノラマ画像の作成 物体検知 動体追跡 で登場する技術です。 OpenCVには、以下のライブラリが用意されています。 特徴量抽出 特徴量マッチング マッチング結果の表示 今回は、OpenCV 3 + Python 3 を使って、下記のような、回転、ズームした画像の特徴量マッチングをしてみます。 マッチング結果を描画 OpenCVとは OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。 ■ OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code
OpenCV3とPython3で特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob, SIFT） - Qiita
OpenCV3とPython3で特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob, SIFT）Python画像処理OpenCV はじめに OpenCV(Open Source Computer Vision Library)はBSDライセンスの映像/画像処理ライブラリ集です。画像のフィルタ処理、テンプレートマッチング、物体認識、映像解析、機械学習などのアルゴリズムが多数用意されています。 ● OpenCVを使った動体追跡の例 (OpenCV Google Summer of Code 2015) https://www.youtube.com/watch?v=OUbUFn71S4s ● インストールと簡単な使い方はこちら OpenCV 3（core + contrib）をPython 3
python/OpenCVでレシートみたいな四角いものを見つけてトリミングする - Blanktar
pythonでOpenCV使ってレシートとかメモとかその他諸々の四角い領域を発見、そいつを切り抜く。そんな感じのプログラムを書きました。 書きましたって言ってもだいぶ前に書いたやつなのですが、リクエストがあったので公開します。 とりあえずソースコード。大雑把な解説は下に。 Copy #!/usr/bin/python3 import cv2 import numpy def transform_by4(img, points): """ 4点を指定してトリミングする。 """ points = sorted(points, key=lambda x:x[1]) # yが小さいもの順に並び替え。 top = sorted(points[:2], key=lambda x:x[0]) # 前半二つは四角形の上。xで並び替えると左右も分かる。 bottom = sorted(points[2:]
ホワイトボードの画像からポストイットを検出する - Qiita
こんばんわ。mixiグループ Advent Calendar 2015 14日目の記事です！ 実は Diverse Advent Calendar 2015 にもちゃっかり登録させてもらっています。 重複登録は出来ないようでしたm(_ _)m よろしくお願いします。 背景 突然ですが、みなさんホワイトボードは使っていますか？ ミクシィグループでは、開発手法にスクラムを取り入れている部署もあり、多くでホワイトボード+ポストイットがタスク管理の一端を担っています。 IT時代のIT企業でも部分的とはいえタスク管理にアナログな方法が使われているのは喜べないことかもしれませんが、デジタルとアナログ、それぞれの良い所を上手く使うことが大切ですね。 さて、私もそんなIT企業に勤める人間なので、当然自宅にもホワイトボードがあります(↓自宅のホワイトボードの図)。 (汚かったので頑張って掃除しました) それ
Image Thresholding — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation
In this tutorial, you will learn Simple thresholding, Adaptive thresholding, Otsu’s thresholding etc. You will learn these functions : cv2.threshold, cv2.adaptiveThreshold etc. Simple Thresholding¶ Here, the matter is straight forward. If pixel value is greater than a threshold value, it is assigned one value (may be white), else it is assigned another value (may be black). The function used is cv
Fabric デプロイツールのPythonicな書き方 - Ian Lewis
Fabric は指定したコマンドを各ホストで実行する実行モデルです。この場合は特にホストの指定がなかったので、全部ローカルで、一回実行することになります。 これは結構つまんないので、本当の例を見ましょう。これは最近、仕事で作ったコマンドです。 nginx サーバーでメンテ画面を出すようなコマンドです。 各ロードバランサーで実行します。 from fabric.api import run, cd, abort, require, sudo, env from fabric.decorators import runs_once, roles from fabric.contrib.console import confirm ... @roles('loadbalancers') def start_maintenance(): """ メンテナンス画面に切り替える """ _produc
Fabric – Wrappers and more error handling
I wrote about Fabric’s error handling in this post and there task execution errors were handled like this: env.warn_only=True def cmd(cmd): if run(cmd).failed: sudo(cmd) What if the task is a bit more complex and has multilple parts that can go wrong? You might want to abort the execution and do some kind of rollback action. The task could be aborted by just using env.warn_only=False but then then
fabric でエラー時のロールバック処理をする - Qiita
ところで先日、ぼくの投稿を友人に見てもらう機会があったのですが、 「キモイ、写真がキモイ。ほんとキモイよ？今まで誰も指摘してくれなかったの？」 との絶賛コメントをいただきました。 fabric はシンプルでいて、とても強力なツールです。 しかし、それは使い方によっては危険なツールでもあるということです。 特にぼくのような、キモイ人間のクズが使うときには細心の注意を払う必要があります。 今日もぼくが本番環境に妙なものをデプロイしないか、 奇妙な人たち(上司ほか)が手錠をジャラジャラいわせながら監視しています。 気をつけないと。 ただ、どんなに気をつけていてもエラーというやつは起こるわけで、 だから色々ぶっ壊さないようにエラーハンドリングはちゃんとしてあげないといけません。 設定ファイルを編集した後にどこかでエラーが出たら、 ファイルだけ変えてるせいで2度とデーモンが起動しなくなった、とか、
28.7. contextlib — Utilities for with-statement contexts — Python 2.7.18 documentation
This document is for an old version of Python that is no longer supported. You should upgrade and read the Python documentation for the current stable release. Source code: Lib/contextlib.py This module provides utilities for common tasks involving the with statement. For more information see also Context Manager Types and With Statement Context Managers. Functions provided: contextlib.contextmana
with構文を簡単に作る - Qiita
背景 「準備→作業→後始末」、準備と後始末は共通の手続き、作業はいろいろ。 try ... finallyは何となく見栄えがよくないような？ openやfabricのcdのような、with構文を作りたい。 __enter__とか、__exit__とか、難しそう・・・。 rubyのブロック付きメソッドとyieldのような感じで簡単つくれないかなぁ。 解法 contextmanagerデコレータを使うことで、比較的簡単に、また、rubyのブロックに近い感覚で書くことができる。 参考リンクのままの例だが from contextlib import contextmanager @contextmanager def tag(name): print "<%s>" % name yield print "</%s>" % name >>> with tag("h1"): ... print "f
with構文とは何なのか - 年中アイス
Pythonをやっていて、with構文って何だろ？となって、理解できたので整理してみます。細かいところが違うかもしれませんが、動きはつかめるかなと思います。 Python3.3で動作確認しています。 with構文とは with構文は、ある機能の利用者が、より安全、簡潔にその機能を使えるようにする構文です。既知の定形終了処理であれば、機能作成側でそれをあらかじめ定義し、利用者はwith構文を使うだけで、安全に機能を使うことが出来ます。 with構文を使っていないファイル書き込み例 wfp = open('msg.log', 'w') wfp.write('need call close, if do not use with statement.') wfp.close() with構文を使ったファイル書き込み例 with open('msg.log', 'w') as wfp: wfp.w
Pythonのwithステートメントのまとめ - $ cat /var/log/shin
Pythonを使う上で、withステートメントは、やはり見逃せない機能の１つであると思います。 Python2.5〜3.xまで網羅しているようにしたつもりです。 基本 まず、一番身近なファイル操作の例を載せておきます。 with open("...") as f: print(f.read()) これは、以下と同等です。 f = open("...") print(f.read()) f.close() withステートメントを使うと、withを抜けた時に、自動的にf.closeされます。 asは必須ではありません。 f = open("...") with f: print(f.read()) これも先ほどのコードと同等です。 withに対応したクラスを作る 使うだけでは理解も深まらないので、作る方も見てみましょう。 withに渡すのは__enter__と__exit__の2つのメソッド
Review Board - It's a bright day for code review!
It's a bright day for code review! Still on pull requests? See why organizations upgrade to Review Board: Code review, document review, and image review, all in one place Your code and data stays private, secure, and in your control (Review Board won't mine your data for AI training or other purposes) Works with what you use today (such as Git, Mercurial, Perforce, ClearCase, Cliosoft SOS, or Azur
Overview of Bulbs, a Python Framework for Graph Databases like Neo4j | Bulbflow
Bulbs is an open-source Python persistence framework for graph databases and the first piece of a larger Web-development toolkit that will be released in the upcoming weeks. It’s like an ORM for graphs, but instead of SQL, you use the graph-traveral language Gremlin to query the database. Bulbs supports pluggable backends, and you can use it to connect to either Neo4j Server or Rexster. Neo4j Serv
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