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
全自動機械学習で実現する、現場のためのワンクリックデータ予測 - Qiita
機械学習も含めた、データの活用は現場主体のほうが上手くいくという実感があります。大体、トップダウンで行うようなものは以下のような感じになるためです。 そうすると・・・ じんこうちのうコンサルタント(自称)があらわれた！ 「機械学習を使うには、業務の分析が欠かせません。ひいては、まずコンサルティング契約(x百万)を結んでいただきそのあとに・・・」 じんこうちのうサービス(自称)があらわれた！ 「弊社のサービスを使えば簡単ですよ！噂のディープラーニングで高精度な画像認識、音声認識を約束します！え、データは画像でも音声でもない？大丈夫です！なんといっても汎用ですから！」 アイ・オー・ティー・ロボットがあらわれた！ 「モクヒョウにセンサーをつけてブンセキ・・・モクヒョウにセンサーをつけてブンセキ・・・モクヒョウにセンサーをつけてブンセキ・・・」 しかも・・・ しゃちょうは、じんこうちのうにあやつら
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