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SIFT (Scale-Invariant Feature Transform, スケール不変の特徴変換)の紹介¶ 理論¶ 参考: 藤吉氏によるSIFTの紹介が分かりやすい これまでの章で、Harrisの手法などのコーナー検出の方法を学んだ。これらの手法は回転不変であった。つまり、画像が回転していても、同じコーナーを見つけられる手法であった。画像が回転してもコーナーはコーナーのまま、というのは明らかである。しかし、スケール(拡大縮小)についてはどうであろうか。画像が拡大縮小されたら、コーナーはコーナーでなくなってしまわないだろうか。例えば下の画像を見てみよう。左の画像にある小さなウィンドゥの中のコーナーが右図のように拡大されている。ここで右図の画像を同じサイズのウィンドゥでつぎつぎ取り出して見ていくと、もはやコーナーはなくなっている。このことから明らかなように、Harrisの方法はスケール
このチュートリアルでは大局的閾値処理,適応的閾値処理,大津の二値化などを学ぶ. 次の関数の使い方を学ぶ : cv2.threshold,cv2.adaptiveThreshold 単純な閾値処理¶ 閾値処理の方法は単純: 画素値が閾値より大きければある値(白色)を割り当て,そうでなければ別の値(黒色)を割り当てる。使われる関数は cv2.threshold(img, thresh, maxVal, type) で、第1引数imgは入力画像で グレースケール画像でなければならない .第2引数threshは閾値で,画素を分類するのに使われ、第3引数maxValは閾値以上(指定により閾値以下のこともある)の値を持つ画素に対して割り当てられる値である.OpenCVは何通りかの閾値処理を用意しており,第4引数typeにて指定する.以下がtypeの値の一覧である: import cv2 import
目的¶ このチュートリアルでは テンプレートマッチングを使った画像中の物体検出について学ぶ. 次の関数の使い方を学ぶ : cv2.matchTemplate(), cv2.minMaxLoc() 理論¶ テンプレートマッチングとは画像中に存在するテンプレート画像の位置を発見する方法である.OpenCvは cv2.matchTemplate() 関数を用意している.この関数はテンプレート画像を入力画像全体にスライド(2D convolutionと同様に)させ,テンプレート画像と画像の注目領域とを比較する.OpenCVではテンプレートと注目領域を比較する方法を幾つか用意している(詳細についてはドキュメントを参照すること).出力は各画素がテンプレート画像と注目画素の近傍領域の類似度を表すグレースケール画像になる. 入力画像のサイズが (W x H) ,テンプレート画像のサイズが (w x h)
Using Python 機械学習や深層学習を実践するには、プログラミング言語が必要です。 caffeなどはCやC++で書いてありますが、Pythonがお薦めです。 PythonについてはPythonのページを 参照してください。なお、 Introduction to Python and Numpyのtar+gz版 (元ネタは Python Numpy Tutorial (Stanford Lecture))も参照のこと 機械学習: Scikit-learnの利用 Python-Scikitの紹介 Dlib: 機械学習、特に顔認識のモジュールが優秀(本来C++ライブラリであるが、Pythonモジュールあり) 深層学習とその周辺 深層学習 メモリ型深層学習アーキテクチャ 2017年のディープラーニング論文100選 An Interactive Node-Link Visualization
講義スケジュール 第1回目(9月22日): Rの基礎(1) (2013年10月2日作成, 同年9月25日改訂, 2015年10月1日改訂): 基本演算、代入、ベクトル、関数定義 注意: Rではコメントの始まり記号は # です。(プログラミング言語Cとは異なり)//ではありません(エラーになります) 第2回目(9月29日): Rの基礎(2) (2013年10月2日作成、同年 10月2日改訂、2015年10月7日改訂, 2016/9/29訂正) データ型、制御構造、基本データ構造 第3回目(10月6日): Rの基礎(3) (2013年10月3日作成, 同年 10月14日、2015年10月13日, 2016年10月6日改訂) データフレーム、入出力、簡単グラフィックス 第4回目(10月13日): Rの基礎(4) (2013年10月7日作成, 同年10月14日改訂, 2015年10月15日改訂)
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