pythonを使って簡単な画像分類を実現する - stMind
yhatでpythonを使って簡単な画像分類をするエントリがあったので紹介します。 画像分類のステップ 画像分類を実現するステップは以下の通りです。 学習画像を集める 画像を特徴量に変換する 識別器を学習, モデルを評価する 1. 学習画像を集める 分類器を学習するための画像を取得します。Bingの画像検索結果のHTMLを解析して、学習画像を保存します。上記のエントリでは、check（小切手）か運転免許証かを分類する例になってましたが、ここではarchitecture（建物）かfood（食べ物）を分類するようにしてみます。（SNS向けに撮った写真は建物か食べ物が多いので） スクリプトは大体同じですが、queryをハードコードせずに引数として与えるようにしました。 #-*- encoding: utf-8 -*- """ Usage: query_bing_images.py <query>
GIF アニメ生成は本当に GraphicsMagick で行うべきか？ | GREE Engineering
具体的には以下のように使い分けると良いでしょう。 手早く GIF アニメを作りたい > GraphicsMagick Web のバックエンドで動かしたい > YoyaMagick YoyaMagick が使える環境ではない > ImageMagick 自分が今まで耳にした誤解を元に、ポイントを列挙します。 まず、ImageMagick の GIF アニメ生成に時間がかかる場合、その処理の大半は減色処理です。 ImageMagick の減色は主に減色専用のデータ構造を用いる為、Q8, Q16 (*2)による性能の違いは殆どありません。 実は、GIF アニメ最適化の差分フレーム抽出は、減色やGIF エンコードの時間に比べて殆ど時間が掛かりません。 差分フレームが小さい程、２枚目以降の GIF 画像が小さくなり、むしろ全体として処理時間が短くなります。 ImageMagick に比べて、Grap
PNG軽量化の減色と圧縮について | GREE Engineering
このテーブルの番号は 1 Byte になっているため、0-255 の 256 個しか登録できません。そのため、画像で使用されている色が 256 個より多い場合は、なんとかして 256 個にしなくてはいけません。 この「なんとかして 256 色にする」というのが減色処理で、なるべく元の画像からの変化を分からないようにしながら色を減らしていくためのアルゴリズム実装です。（この記事では減色アルゴリズムについての説明は省略します。） テーブルを作成したら、画像のそれぞれのピクセルを RGB 形式からテーブルの何番目の色を使うかに置き換えます。 上図のように、1 ピクセルあたり 24bit 必要だった画像が 1 ピクセルあたり 8bit になったので、データサイズは大体 1/3 になります。 （パレットのデータに最大 3 Byte * 256 = 768 Byte 必要とか、同じように圧縮されないと
オンラインカジノの主な特徴と魅力
オンラインカジノは、リアルにあるカジノの世界を、ネット上でエンジョイする事が出来る、ギャンブルゲームです。 現実の上でのカジノと変わらず、インターネット上と言いましても、リアルマネーをかけることが可能となっています。 したがって、ギャンブルを満喫する事が行なえるので、とてもスリリングな世界観を満喫できます。 そして、オンラインカジノについては、賞金額もかなり高いのが持ち味だと言えます。 オーソドックスなギャンブルとして市民権を得ている、パチンコやスロットのケースでは、稼ぐことができたとしても、1日あたり数十万円ぐらいになります。 しかしながら、オンラインカジノについては、1日あたり数千万の高額当選も想定でき、具体的に1億円を的中させたプレイヤーもいます。 ひと晩で億万長者になれることが望めるギャンブルとなっています。 そして、オンラインカジノについては、好きな時間に好きな場所で満喫する事が
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