A Year in Computer Vision
A Year in Computer Vision Edited for The M Tank by Benjamin F. Duffy & Daniel R. Flynn The M Tank Also on Medium: Part 1, Part 2, Part 3, Part 4 Introduction Computer Vision typically refers to the scientific discipline of giving machines the ability of sight, or perhaps more colourfully, enabling machines to visually analyse their environments and the stimuli within them. This process typically i
[Python]PythonでOpenCVを使う (基本編) - Qiita
インストール(Anaconda) Anacondaで２０１６年２月現在最新のOpenCV3.1をインストールするには、下記のサイトから取ってくるようにする。
![[Python]PythonでOpenCVを使う (基本編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8078cff304bcfc73a74bab9bd526359944341d97/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEUHl0aG9uJUUzJTgxJUE3T3BlbkNWJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg2JTIwJTI4JUU1JTlGJUJBJUU2JTlDJUFDJUU3JUI3JUE4JTI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1hODVlYmY3YWM1MzNiYmEzZDE4MTQ0ZmFlYzk3M2YyMw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NDM4YTY0ZDdkYWRmMTQxNDhkYTFiMzYzY2M5NjlkNjA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De4d5ca6b334a91f551fa7da4da5d524c)
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
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
CNN による画像分類で使われる前処理・テスト時処理まとめ - iwiwi 備忘録
とりあえず ImageNet 系の論文で、目に入ったものから順々にまとめていきます。情報・ツッコミ歓迎。 前処理・Data Augmentation Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。[103.939, 116.779, 123.68] を各ピクセルから引く。VGG はこれ。 Per-pixel Mean Subtraction 入力画像から平均を引く。ピクセル・チャンネルごとに計算された平均を引く。即ち、224x224x3 個の値について個別に平均を計算し用いる。AlexNet 論文から使われており、ResNet もこれ。 Random Crop 256x256 ピクセルに画像をリサイズし、そこから 224x224 のパッチをランダムに取り出す。AlexNet 論文で使われていた。ちなみに Chainer の ImageNet サンプルはこれと Horizonta
Machine Learning is Fun! Part 4: Modern Face Recognition with Deep Learning
Update: This article is part of a series. Check out the full series: Part 1, Part 2, Part 3, Part 4, Part 5, Part 6, Part 7 and Part 8! You can also read this article in 普通话, Русский, 한국어, Português, Tiếng Việt, فارسی or Italiano. Giant update: I’ve written a new book based on these articles! It not only expands and updates all my articles, but it has tons of brand new content and lots of hands-on
CNN Discriminative Localization and Saliency - MIT
Learning Deep Features for Discriminative Localization Bolei Zhou Aditya Khosla Agata Lapedriza Aude Oliva Antonio Torralba Massachusetts Institute of Technology In this work, we revisit the global average pooling layer and shed light on how it explicitly enables the convolutional neural network to have remarkable localization ability despite being trained on image-level labels. While this techniq
深層畳み込みニューラルネットワークを用いた画像スケーリング | POSTD
この夏、私はカリフォルニア州パロアルトにあるFlipboardでインターンとして仕事をしました。私はそこで機械学習関係の問題に取り組んだのですが、その一つが画像のアップスケーリングでした。この記事では予備的結果を紹介し、また私たちのモデルとFlipboard製品への応用の仕方について議論していきたいと思います。 Flipboardのデザイン言語では、上質で印刷物のような仕上がりにすることが重要とされています。コンテンツ全体を通して、ユーザには安定感と美しさを楽しんでほしいと思っています。まるで自分専用に印刷された雑誌を手に持っているかのような体験を提供したいのです。このような体験を一貫して提供するというのは難しいことです。画像の質などといった様々な要素が、表示するコンテンツ全体の品質に大きく影響するのです。画像の質は、その画像のソースによって大きく変化します。フルブリード形式の、ページ全体
ディープラーニングを使わない顔認識 - ニートがプログラミングするブログ（はてな出張所）
2016 - 06 - 24 ディープラーニングを使わない顔認識 最近は様々なところで ディープラーニング が使われています。 ここで書く顔認識の分野でも主流となっています。 しかし、この記事ではあえてそれを使わない方法を説明します。 というか単に ディープラーニング がうまく扱えなくて、自己流で顔認識技術を改良して言っただけですが……。 ちなみにここでは、画像中から人の顔を見つけるのが顔”検出”、その顔が誰であるかを特定するのが顔”認識”ということにしておきます。 一昔前の顔認識ではeigen face、fisher faceやLBPなどが使われていました。 これらは OpenCV に実装されているので、簡単に利用することが出来ます。 しかし実際に試してみたところ、これらは精度があまり高くない気がしました。 他に良い方法がないか探していたら、ぱろすけさんがAV女優の顔認識に関する論文を書
Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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定量生物学の会チュートリアル 画像情報学研究者は何をやっているのか？
【WebDBフォーラム2017】Sansanにおける 名刺画像データ化フローと 機械学習の取り組み
deepy/elastic_distortion.py at master · zomux/deepy · GitHub
https://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~ashino/pdf/sci03rev.pdf