iOSと機械学習 - その後のその後
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
vImageで領域分割／セグメント化／輪郭抽出／ラベリング - その後のその後
人間から見て"納得感"のある画像処理をしようと思うと、領域分割（セグメント化）をしたくなる場合が多々あります。 たとえば、人物と背景とを別々に処理したい、とか、人の肌の部分だけに処理をしたい、とか。 OpenCVではそういった「領域分割」を行ってくれる関数が何種類か用意されていますが、vImageでもそういう機能があるのかないのか、調べてみました。 OpenCVにある領域分割系の関数 vImageのドキュメントを調べる前に、メソッド名とか説明にあるキーワードを見逃さないように、まずOpenCVでの画像領域分割系関数を洗い出してみました。 画像ピラミッドを用いた領域分割： cvPyrSegmentation 平均値シフト法による領域分割： cvPyrMeanShiftFiltering Watershedアルゴリズムによる画像の領域分割： cvWatershed 輪郭の検出と描画： cvFi
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