機械学習で共有スペース利用状況の解析 - Qiita
きっかけ 2017/05/08に僕が勤務するgifteeオフィスが移転しました。 新しいオフィスではソファー席やファミレス席など、 いろいろなタイプの共有スペースが増えました。 https://www.wantedly.com/companies/giftee/post_articles/64703 そこで、どのタイプの共有スペースがどれくらい利用されているか把握したい との要望があがってきたため、利用状況の取得方法について検討することにしました。 検討 利用状況の把握に人感センサーや、感圧センサーなどの使用も候補にあがりましたが、 人感センサーでは人数まではとれなさそうなこと、 感圧センサーでは席ごとにセンサーが必要になってしまうため、 共有スペース毎に定期的に写真を撮影して、そこに写っている人数を計測する方法にしました。 人数解析方法 画像から人数の取得については機械学習フレームワーク
[Android] GPUImage for Android で超爆速画像フィルターを作成しよう！ | アドカレ2013 : SP #13 | DevelopersIO
[Android] GPUImage for Android で超爆速画像フィルターを作成しよう！ | アドカレ2013 : SP #13 超爆速で画像を加工！ アドベントカレンダー13日目は GPUImage for Android という画像加工ライブラリのご紹介です。 GPUImage for Android はその名の通り GPU で画像加工を処理するライブラリです。 同じ名前の GPUImage という iOS 用のライブラリがありますが、GPUImage for Android はこのライブラリの Android 移植版です。CyberAgent さんの github で公開されており、Apache License 2.0 でライセンスされています。 CPU で処理する場合と比べ物にならないほど超爆速で処理できるのが最大の特長です。また、各フィルタークラスが Photoshop
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