ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか 〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
iTunes11のアルバム情報表示に使われるオシャレアルゴリズムを考える | fladdict
iTunes11がリリースされましたね。賛否両論を呼びそうな大変更。 このiTunes11、アルバム選択時の情報画面がもの凄く凝ってる。なんとアルバムジャケットにあわせて情報の色が変化するんよ！！ 何これオシャレ！ どういうアルゴリズムになっているのか、とっても気になる。 仮定としては、 ジャケットを16〜32色程度で減色、パレット抽出する。 四辺のエッジに含まれる色から、最多ピクセル色を背景に採用。 残りの色の中で、背景色と一定距離（RGB or 色相）がある最多ピクセル色を文字色1として採用。 残りの色の中で、背景色と一定距離（RGB or 色相）がある最多ピクセル色を文字色2として採用。 どうしても適切な色がない場合、白か黒を文字色に採用。 アルバムの四隅に対し、背景色でインナーシャドーをかける という感じかなと。多分これであってる。 アルゴリズムで文脈にあった綺麗な配色を作るってい
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
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