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はじめに 私はAtom派です。 今現在入れてるパッケージ一覧です。 以前はSublime Textでした。 その前はEclipseでした。 面倒くさいとviやmiやサクラエディタで書きます。 この中で一番好きなパッケージはregex-railroad-diagramです。理由はなんか図の見た目がかっこいいからです。 二週間くらいパソコンから離れた生活をしてきます。（投稿を一時止めます） Atomとは GitHub製のエディタです。 良いところはSublime Text調なところ。 気になるところはたまにフリーズしたり、エラーがでるところ。 ショートカットとか使いこなしていないです。 パッケージ 全般 show-ideographic-space 全角スペースを可視化してくれます。 regex-railroad-diagram 正規表現を図式にしてくれます。 project-manager

はじめに ちょっと前に機械学習をもっと知りたくて、まずはAPIを触ったので、メモ書き程度に書きたいと思います。 前提 ディープラーニングを本格的に研究している代表的な企業が以下。 Google Microsoft IBM Amazon Docomo APIの優劣 企業によってAPIの精度が異なるみたいで色々な方の意見を踏まえると、 こんな感じらしいです。 画像情報抽出・分類 Microsoft > Google,IBM... 文字認識（OCR） Google > Microsoft,IBM... API Microsoft Computer Vision 今回画像ということで、一番精度の良いと噂のMicrosoft社のComputer Vision APIを使ってみることにしました。 Analyze Image また、その中でもAnalyze Imageというものを使ってみることにしました

はじめに こちらで顔の検出と抽出を行いましたが、あまり何も考えることなくコピペで実現できたのと、 今度は顔以外の物体の検出をやってみたくなったので、色々知識がないながらも見よう見まねで作ってみました。 TensorFlowを使ってDir en greyの顔分類器を作ってみた - ④顔抽出編 参考 opencv チュートリアル チャレンジ９ OpenCVにおける輪郭(領域) 環境 こちらをご覧ください。 TensorFlowを使ってDir en greyの顔分類器を作ってみた - ②環境構築編 使用する画像 あぽーです。 結果 以下の３つが検出されます。 以下の３つの矩形画像が出力されます。 ソースコード # !/usr/local/bin/python # ! -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 指定した画像(path