コントラストの強いポートレートが撮りたくなり、Godoxのストロボとコマンダーを購入した。 今回テストしたのは、次の要素を組み合わせた30パターン。 アンブレラ：バウンス／トランスルーセント 左右：45度／90度／135度／180度 高さ：水平／上方 1灯／2灯 この中で印象に残ったのは、冒頭の写真の「トランスルーセント・右90度・水平」と、下の写真の「バウンス・左90度・上方」だった。 真横からライトを当てるとコントラストが強くなる。シャドウを弱くする場合は、45度からメインライトを当てて、反対の90度か135度からフィルインライトを当てると良さそうだ。 アンブレラやライトスタンドは持ち運べるので、人を撮る場合はレンタルルームやレンタルスタジオを使おうと思う。もう少し経験を積んだらブログでも募るので、SNSのプロフィール写真などが欲しい方は是非。 撮影カメラ FUJIFILM X-T2（

やりたいこと Depthセンサで取得したデータをOpen3Dで自由自在に操りたい 教科書 Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing — Open3D 0.1 dev documentation Colored point cloud registration Point to Point ICPでは幾何的な平面は揃うが、平面の三角形の模様などはズレてしまう. しかし、Colored point cloud registrationでは色情報から、模様などからフィッティングできる. Colored Point Cloud Registration Revisited, ICCV 2017 の実装👇 Downsample with a voxel size. Estimate normal. Applying colored point

Introduction こんにちは。阿豆らいち（@AzuLitchi）です。 二進法を使えば5本の指で31まで数えられる…というのは割とご存じの方も多いと思います。しかし実際にやってみると… とうじょうじんぶつ 阿豆らいち： フリーランスのマルチメディア野郎。薄っぺらなプログラム知識。 ｉ（アイ）： らいちの娘。中学生。今は義務教育で二進法って習わないのな。 片手だけで31まで数える方法【二進法】 らいちが得意気にアイに教えます。 さらに続けていくと・・・ 指の形が意外と難しい 二進法を使えば5本の指で31まで数えられるというけれど「4」で中指立てる様は「大丈夫か？！」と思ってしまいます。 「8」の薬指だけ立てる様もビジュアル的に危険です。 指を全部開く「31」に至るまでは何度も指がつりそうになります。 （指を全部開いた状態を「0」として、グーになると「31」と、指を折って数える方法もあ

やりたいこと Depthセンサで取得したデータをOpen3Dで自由自在に操りたい 教科書 Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing — Open3D 0.1 dev documentation Rgbd Odometry [Park2017] : Park, Q.-Y. Zhou, and V. Koltun, Colored Point Cloud Registration Revisited, ICCV, 2017. : https://pdfs.semanticscholar.org/e668/cdf876884106948c7151601785023f04ed40.pdf の実装が option = OdometryOption() odo_init = np.identity(4) print(option) [success

2歳から子役を務め、芸歴34年を迎える女優・安達祐実。ドラマ「家なき子」という話題作により幼くして日本を代表する役者となったが、20代の頃は過去の作品のイメージに引っ張られたり、顔と年齢のギャップに悩まされたりすることもあったという。 2016年にインターネット上に開設されたオフィシャルフォトギャラリーでは、現在の夫でありカメラマンである桑島智輝が全て撮影をおこない、プライベート感のある「飾らない姿」を捉えた。サイトは一時ダウンしたほど、大きな話題を集めた。安達はそんな、飾らずにいられるようになった自分について、「夫による影響が大きい」と話す。

OSC2018東京 春での入門セッション

Autoencoderの実験！MNISTで試してみよう。 180221-autoencoder.ipynb - Google ドライブ 28x28の画像 x をencoder（ニューラルネット）で2次元データ z にまで圧縮し、その2次元データから元の画像をdecoder（別のニューラルネット）で復元する。ただし、一度情報を圧縮してしまうので完全に元の画像には戻らず再構成した画像 xhat は入力画像の近似となる。 さっそくやってみよう。まずはいつもの。 import os import numpy as np import torch import torchvision from torch import nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import DataLoader from torchvi

こんにちは、ほけきよです。 冬季オリンピック、今日で閉会式ですね。*1 連日、各国選手の美しいプレーには感動しています。 データによれば、 日本は獲得メダル数過去最高らしいです！ そこで、ふと気になることがありました。 「冬季オリンピックって、どういう国がメダルをたくさんもらっているのだろう？？」 今回は、過去のオリンピックのデータを用いて、冬季オリンピックの強い国の条件を大雑把に分析してみます！ 考えられる要因のリストアップ 気温 GDP 人口 開催地からの距離 分析 手順 重回帰分析とは 結果 : どの要素が一番強いのか？ メダルポイントの式 精度はどうなの？ まとめ 考えられる要因のリストアップ 今回、冬季オリンピックに強い国になりうる理由を、4つ考えてみました 気温 やはり、寒い国が勝つのは、直感的にも正しそうですよね？ 赤道直下じゃ雪なんか降らないですものね。 今回は簡単に、各国

結論から言えば「全部買ってほしい」 2月も最終週ですが、学校説明会では、学用品の販売が行われるケースも多いのではないでしょうか。 そこでたまに聞くのが、「学用品は本当にこのマークがついているものを全部買う必要があるのですか？」という質問。ここで買わなくても似たようなものをAmazonで買えば安く上がるのに…という気持ち、わかります。 でも、金銭的には安く上がっても、違うコストを払うことになるかもしれません。 小学校に入学したばかりの子どもたちに、一から何もかも教える担任 私、１年生の担任をしたことがないので、あまり詳しく書けないのですが、本当に１年生の担任の先生はすごい。幼稚園や保育園に通っていた子は基本的な集団生活が身についていますが、ご家庭で過ごした子は始めての集団生活。げた箱の使い方、トイレの使い方、あいさつのしかた、などなど、全部一から指導します。 そしてその時、最大で1対35です

はじめに GPUのメモリを必要な分だけ利用 GPU、CPU 、numpyとの変換 eagerモードでのGPU利用とCPU利用 tf.Tensorとnumpy 基本的な演算 四則演算 論理演算 商以下の最大整数と余剰 （偏）微分関数 学習で用いる微分関数 最後に はじめに 前提として以下のimport文を書いているものとします。 また対話的に実行をするためにeagerモードを用います。 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.eager as GPUのメモリを必要な分だけ利用 GPU利用時に以下のコードでTensorFlowは必要な分のメモリを逐次利用していくようになります。このように明記しない場合には、TensorFlowはeager modeであろうがなかろうが、GPUのメモリを可能な限りほとんど全て専有してしまいます。 con