現場とデータを融合！ スマート化する土木工事
土木分野では、これまで独自に発展してきた情報化施工や3Dモデルによる設計、3Dレーザースキャナー、UAV（無人飛行体）が、データによって統合されつつある。現場を高精度に計測した3Dデータを施工計画に生かし、再び現場での施工に生かすというシームレスなデータ活用によって、土木工事の生産性はいよいよ高まりそうだ。 土木分野では、約10年前から導入されてきた情報化施工に加えて、ここ数年はCIM（コンストラクション・インフォメーション・モデリング）や3Dレーザースキャナー、そしてUAV（無人飛行体）など、IT活用の幅がどんどん広がっている。 これらの機器やソフトの間では、共通データ形式などを通じて少しずつデータ交換が行えるようになってきた。 そして最近、これらの機器やシステムで使われる3Dモデルなどのデータを、クラウドプラットフォームで共有し、現場での測量から設計、施工、そして維持管理までシームレス
Matplotlib Animation Tutorial | Pythonic Perambulations
Matplotlib version 1.1 added some tools for creating animations which are really slick. You can find some good example animations on the matplotlib examples page. I thought I'd share here some of the things I've learned when playing around with these tools. Basic Animation The animation tools center around the matplotlib.animation.Animation base class, which provides a framework around which the a
高次局所自己相関特徴 HLAC - nosyan's blog
はじめに 通称：HLAC特徴 性質：位置不変性，加法性などなど HLAC特徴とは HLAC特徴は位置不変性，加法性などの性質があります． HLAC特徴は画像全体に対する積分によって計算されるので， 対象物の切り出しというものが必要なります． 一般的に 実際にHLAC特徴は一般的に２次までしか使わないです． しかし，それでは２５次元しか抽出できないので， マスクパターンのステップ幅を１，２，３，４や１，２，４，８などとして， ７５次元や１００次元程度を抽出するようにします． このステップ幅は経験則ｗ サンプルコード ステップ幅は1で固定． デバッグをちゃんとしていないので使う際は自己責任で． void HLACExtractClass::featureExtract(IplImage* input_image, CvMat* feature_mat) const { int h = inpu
HLAC: 高次局所自己相関特徴 – Rest Term
今回は画像特徴量の1つである高次局所自己相関特徴 (HLAC: Higher-order Local AutoCorrelation)について。 HLACは画像認識に対する基本的な要望としての位置不変性および加法性を満たすものであり、一次にとどまらない高次の相関に基づく統計的特徴量になっています。現在では様々なHLACの発展系が生まれていますが、今回はその基本となるアルゴリズムについて整理したいと思います。 基本アルゴリズム 自己相関関数を高次に拡張したN次の自己相関関数は、対象となる画像領域内の位置 r=(x, y) における画素値を f(r) とすると、その周りのN個の変位 a1, a2, …, aN に対して次式で定義されます。 基本的なHLAC特徴はこの関数に基づいた画像特徴で、実際には相関の次数を二次まで(3点相関)、変位も局所領域(3×3など)に限定して利用します。そのため変位
Python Is Now the Most Popular Introductory Teaching Language at Top U.S. Universities
Here are the edits made to this table after its initial publication on 2014-07-07, thanks to reader-submitted corrections: Added Columbia ENGI E1006 (Python), since a current student emailed me about it. Here's an excerpt: "Very few people are required to take the Matlab course [1005] (mostly just a few specific engineering majors), whereas all CS majors, and all engineers in general have to take
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