クラスタリングツールbayonとOpenCVを使って、画像からbag-of-keypointsを特徴量として抽出する手順について書きたいと思います。bag-of-keypointsは自然言語処理でよく使用されるbag-of-words(文章を単語の集合で表現したもの)と同じようなもので、画像中の局所的な特徴量(keypoint)の集合で画像の特徴を表します。bag-of-wordsと同じ形式ですので言語処理と同じように、bag-of-keypointsデータを使ってクラスタリングツールに適用したり、転置インデックスに載せたりといったことが可能になります。 今回は画像からbag-of-keypointsを取り出し、そのデータを使ってbayonで画像集合をクラスタリングするところまでやってみます。ちなみに画像処理は完全に素人で、この記事もニワカ知識で書いているので、間違っている箇所やもっと効率
写真撮影においては主要被写体にピンポイントでフォーカスを合わせて撮影するのが普通ですね。特に大口径の明るいレンズでは絞りを開いて背景をボカし、メインの被写体を背景から浮き上がらせることができます。 でも風景写真などでは近距離~遠距離(∞)の範囲すべてにピントを合わせたい事もありますし、スナップ写真などを撮る場合でも、AF(オートフォーカス)に頼らず目測で撮影したいケースもあります。 このような場合、例えばNikon D5600で28mmレンズを使用して絞りをF3.6以上(F4など)にセットし、レンズの距離リングを10mにしておけば、5m~∞の範囲をくっきり写すことができるのです。 上の絵では、10mの距離にある家にピントを合せておけば、5mの位置にある鉢から山まで全てにピントが合います。 このように近距離~遠距離(∞)の範囲すべてにピントを合わせた撮影を「パンフォーカス撮影」といいます。
現在、デジタル一眼の大半はAPS-Cサイズという撮像素子(CCDやCMOS)を持つモデルです。 よく、デジタル一眼レフカメラのカタログ記事で、フォーサーズ機とAPS-Cサイズ機、フルサイズ機を一緒くたに紹介しているのを見ますが、あれでは初心者はどれも同じ「デジタル一眼レフカメラ」と勘違いしてしまうでしょう。 フォーサーズ機は、オリンパスが提唱しているデジタル一眼レフカメラの統一規格ですが、現時点ではオリンパス以外ではパナソニックしか出していません。 一般的な(APS-Cサイズ)一眼レフの撮像素子は、メーカーや機種によって多少のばらつきがありますが、概ね23mm×17mm程度(約390平方mm)です。これはフルサイズ撮像素子(36mm×24mm=864平方mm)の半分弱の面積に相当します。 これに対して、フォーサーズの撮像素子は17.3mm×13.0mm(=224.9平方mm)で、APS-C
Martin C. Rinard Dr. Rinard is a Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Massachusetts Institute of Technology and a member of the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory. His research focuses on software systems and related topics, including computer security, program analysis and compilation, machine learning and programming, approximate
2009年9月、パナソニックからマイクロフォーサーズ規格第3弾として、Lumix GF1が発売された。 7月に発売されたオリンパスペンE−P1が欲しかったが、ファインダーが無いということでパスしていたので、外付けながらファインダーのオプション設定があるGF1を我慢することが出来なかった。私としては珍しく実機を見ないうちに注文してしまったのである。 私にとってオリンパスE−P1に対して、GF1の最大のアドバンテージは外付けのLVFである。古いレンズをいろいろ取り付けて遊びたいので、背面液晶でのマニュアルのピント合わせはつらい。やはり目をしっかり付けられるファインダーがどうしても欲しいのだ。 小型化の制約があって20万ドットなので、144万ドットだったルミックスG1に比べると、非力であるのはやむを得ないが、使ってみると意外によく見える。十分に使えると思った。背面の液晶も46万ドットとE−
Lars Vogel (c) 2008 - 2024 vogella GmbH version 5.6, 08.01.2021
The Reaction Framework Reaction is a flexible asynchronous programming framework which may be used to implement complex event-driven applications. It is heavily influenced by the Twisted programming framework developed by TwistedMatrix Labs for the Python programming language. The focus of the Reaction library is on the concurrency and callback model and as such it is application neutral. Use it t
NAGOMIYAさんのブログテーマ、「古民家再生」の記事一覧ページです。
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く