Python で画像フィルタパラメータを blackbox 最適化で探索してみるメモ - Qiita

背景 対象の関数(問題)がブラックボックス的なものですと, そのパラメータを求めるのは blackbox 最適化や, 機械学習の分野では hyperparameter 最適化(探索)と呼ばれているようですね. 画像処理でも blackbox 最適化をしたい要求がよくあります. たとえば, ターゲットとなるオシャンティな画像(インスタ映え画像)に見た目を合わせて, 自分のとったちょっとイマイチな写真でもオシャンティな画像にしたいとか. この場合, 明るさとか, セピア調/フィルム調フィルタとかのフィルタパラメータを探索します. (手動で見つけるだと無限に時間が溶けてしまいつらい) 今回はもう少し問題を単純化して, ImageMagick でブラーをかけた画像で, そのブラーのパラメータを推定してみます. 画像の誤差にはとりあえず RMSE を使ってみます (一致するほど値が低くなる) Pyt