機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
ソースコードで理解するクリーンアーキテクチャ - Sansan Tech Blog
はじめに こんにちは。プロダクト開発部の荒川です。 これまで最年少を謳っていましたが、ついに新卒の子にその座を奪われてしまいました。とても残念です。 さて今回のテーマは、皆さんお馴染みクリーンアーキテクチャ（Clean Architecture）です。 クリーンアーキテクチャは一時期流行し、その流れに乗って私もある程度の理解はしていました。 しかし、それはあくまでも感覚的な理解であって、他人に説明や良さを語れるレベルまで自分の中で落としこめていませんでした。 そこでより具体性のあるソースコードを読み込むことで、アーキテクチャへの理解を深めたいと思います。 クリーンアーキテクチャとは？ クリーンアーキテクチャの定義や解説に関しては、ネット上にいくらでも公開されているので、このエントリでは詳しく話しません。 私自身が勉強に使った書籍やサイトを記事末尾の「参照」に掲載しているので、そちらを参考に
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