2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
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
『OpenCV 3.0 on iOS』 #yidev 第19回勉強会 - その後のその後
第19回 yidev（横浜iPhone開発者勉強会）にて、『OpenCV 3.0 on iOS』という発表をさせていただきました。 OpenCV 3.0 on iOS from Shuichi Tsutsumi 概要 OpenCV 3.0 の話、というよりは、最新版の3.0をベースとしつつ、「Core Image や vImage や GPUImage という便利で高速な画像処理ライブラリが存在する昨今においても OpenCV も依然として魅力的ですよ 」というのが発表の主題です。 なぜ今OpenCVか？ スライド内では、理由として以下の3つを提示しています。 圧倒的に機能が豊富 この点については、正直なところ Core Image、vImage、GPUImage は目じゃないかと。「2500以上のアルゴリズム・機能」と言われてもピンと来ないと思うので、具体的に「Core Image 等に
FF10の雷除けを自動化した話 - panchiga's blog
これはAizu Advent Calender 2014の9日目の記事です! Aizu Advent Calender 2014 前の人: @MiZuKi_Sonoko mizukindevelop: Hackathonに参加しよう {Aizu Advent Calendar 2014 [８]日目} 次の人: @a_r_g_v はじめに FF10はみんな知ってるよね? FF10には七曜の武器っていう伝説の武器みたいなものがあって、入手方法がゲーム中のミニゲームをなんかすごいやるみたいな感じ。 例) サブイベントの「とれとれチョコボ」をタイム0:0:0でクリアする(ティーダ) サブイベントの「サボテンダーの里」をクリアする(リュック) 召喚獣バトルに全部勝利する(ユウナ) その中で巨乳おっぱいさんルールーの「雷平原のサブイベント・雷除けを200回連続で成功する」というものがある。 おっぱいさ
最近のAndroid事情に対応した「OutOfMemoryErrorを知る」発表スライドを公開しました - ひつじのにっき
横浜Android and モバイルOS プラットフォーム部で発表した資料です。 資料はAndroidアプリ開発者をターゲットにまとめました。OutofMemoryErrorの発生原理とメモリ管理について最新事情を加味してまとめました(新版、なのはAndroid 1.xのころの発表が古いのにまだ参照されていたりで、さすがに最新事情に合わせて更新したかったのです)。 Androidアプリにおけるメモリ事情は(初期に比べたら)改善していますが、OpenCVなど画像処理の需要、高解像度対応を踏まえると依然として十分とは言いがたいユースケースもあります。そんな中でメモリ資源をうまく使うための指標となれば幸いです。 資料にもある通り書きかけの状態ですのでコメントやmentionなど「こんな情報があるから書き加えて」「ここ調べて」「こういうのがおすすめ」「ここ間違えてる！」というご意見いただければ嬉し
JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
さくらVPSにOpenCVをインストールしてPythonから使う – Rest Term
OpenCV2.2をさくらVPS(CentOS 5.5)にインストールして、 PythonバインディングをWSGIアプリケーション(mod_wsgi)から使ってみます。 構築手順はOpenCV – 2.x – Tech Noteに書いておいたので参考までに。 OpenCV2.2からはNumPyを利用したPythonインタフェースを利用できるようになりました。 画像データを通常のNumPy配列(numpy.ndarray)として扱えるので大変便利です。 Pythonバインディング (NumPy利用) $ python Python 2.7.1 (r271:86832, Feb 18 2011, 03:06:36) [GCC 4.4.0 20090514 (Red Hat 4.4.0-6)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "l
OpenCV2.1のインストール：Windows(windows:32bit, 64bit, VIsual Studio) | OpenCV.jp
■安定版をインストール（バイナリから） 1.インストーラ付き実行ファイル（OpenCV-2.1.0-win32-vs2008.exe）をダウンロードします． 配布場所：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ 2.インストーラを実行してインストールを行います． インストール時に，環境変数PATHに追加するか否かを聞かれるので，問題ない場合は追加してください． ■安定版をインストール（ソースから） 1. ソースコード（OpenCV-2.1.0-win.zip）をダウンロードします． 配布場所：http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/ ダウンロードしたファイルは，任意の場所に展開します．ここでは，展開場所を “D:/OpenCV-2.1.0/” とします． 2. TB
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
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