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PythonでOpenCV基礎と衛星データ解析を学べる無料講座が公開 | Ledge.ai
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OpenCVでフーリエ変換（dft）２ 表示編 - 完全に実力不足な理系大学生からの成長ブログ
こんにちは、よりです。 今日は下記の記事で紹介したフーリエ変換をした後の画像の表示方法を紹介したいと思います。 yori1029.hatenablog.com とはいえ手探りで頑張ってるので私のメモ程度のレベルです。 今回はさくさく行きましょう、表示するだけやし。 前回の記事を参照してもらうとわかるんですけど dft 後のデータって２チャンネルになってるし虚部があるから扱いにくいよなーって感じです。 それを何とかして、よく見るフーリエ変換後の画像にしていきたいと思います。 全体の流れとしては フーリエ変換したデータを実部と虚部に分ける すべて実数にする（二乗して平方根） 表示用に対数に変換する 表示位置を変更する（よく見るフーリエ変換後の画像にする） って感じです。 今回フーリエ変換する画像はこちら。 正直全然大したことないので参考にしたサイトのURLとコードを載せます。 下記のサイトの関
膨張差分法とキャニー法による線画の比較 - test.py
アニメや漫画を線画にする際、白を膨張させてグレースケールとの差分を取る方法（以下、膨張差分法と呼ぶ）が多く用いられている。 しかし、実写に膨張差分法を適用したところ、実写の描写の細かさが影響してノイズが残りやすいことが分かった。 そこで膨張差分法とは別に、キャニー法という一般的なエッジ検出を適用して線画を生成し、両者の比較を行った。 処理コード 膨張差分法による線画生成をimage_2_linedraw_4_anime()、キャニー法による線画生成をimage_2_linedraw_4_photo()に実装。 前者は前述や参考文献でも述べられている通り、白を膨張させてグレースケールとの差分を取っている。 後者はブラーをかけたあとキャニー法を適用している。 main()を実行すると、画像ディレクトリーに入っているすべての画像に対して、２種類の手法で線画を生成する。 # coding: utf
OpenCVでイメージウィンドウを閉じられるようにする - 需要のないページ
能書き OpenCVでイメージを表示した際に、面倒な落とし穴がある。 クローズボタンを押してしまうと処理がハングアップする場合があることだ。 上記回答ではプロパティを確認する方法が紹介されている。 ただ、毎度似たような処理を書くのは面倒に思える。 記事の目的 ウィンドウの可視性プロパティを取得する際の挙動を追うこと もっと簡単かつ安全にウィンドウを表示する方法がないか検討すること ドキュメントにはどのように書いてある？ この手の問題は普通はドキュメントに明記してあるものだ。 OpenCV: getWindowProperty() Provides parameters of a window. The function getWindowProperty returns properties of a window. Parameters ... See also setWindowPro
iOSと機械学習 - その後のその後
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
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