Python+OpenCVで特徴点抽出・使えるアルゴリズムまとめ OpenCV2.4.9と3.0 alpha - whoopsidaisies's diary
軽量プログラミング言語が苦手なので敬遠していたが，世間ではPythonからOpenCVを呼ぶのが流行っているようなので，練習がてらOpenCVで使える特徴点抽出アルゴリズムをまとめてみる． OpenCV2.4.9とOpenCV3.0 alphaについてまとめる．3.0 betaはなぜか動かなかったのでいつか暇があれば調査． 環境 WindowsでOpenCV公式サイトのダウンロードページから2.4.9および3.0 alphaのビルド済みバイナリをダウンロードしてきて解凍したものを使う． PythonからのOpenCVの呼び出し方はこことかを参照． 特徴点抽出の使い方 OpenCVで実装されている特徴点抽出のアルゴリズムはいくつかあるが，FeatureDetectorという共通インターフェースを使うことでどのアルゴリズムでも同様の記述で使える．使い方は以下． # 画像読み込み img = c
Analyzing 50k fonts using deep neural networks
Analyzing 50k fonts using deep neural networks 2016-01-21 For some reason I decided one night I wanted to get a bunch of fonts. A lot of them. An hour later I had a bunch of scrapy scripts pulling down fonts and a few days later I had more than 50k fonts on my computer. I then decided to convert it to bitmaps. It turns out this is a bit trickier than it might seem like. You need to crop in such a
dive-into-machine-learning
Skip to the content. SupportUkraineNow.org — “Real ways you can help Ukraine” Initiatives Before we dive in, here are some notable projects and initiatives that might interest you as well. Related to machine learning AlgorithmWatch — newsletter — “a non-profit research and advocacy organization that is committed to watch, unpack and analyze automated decision-making (ADM) systems and their impact
パターン認識 第10章 決定木
4. 分類の考え方 分類の考え方 例えば、ある商品を購入するか否かを最も良く説明する分類を作成す るとする。この時、分類されたデータが買う、買わないできれいに分け られれば、それは「純粋である」とされる。 分類により、純化していく作業が決定木 4 5. 決定木の手法 CART(Classification And Regression Trees) 不純度を表すGINI係数を基準に分割 ノードを分岐させることによって、不純度が減少する（＝分岐 後のそれぞれのノードの純度が増す）ような分岐点を探す 「純度が増す」＝「バラツキが少なくなる」 C4.5(C5.0) エントロピーに基づくゲイン比という基準で分割 5 6. 木の構築コスト 木の構造T、m番目のターミナルノード𝑅 𝑚 、 𝑅 𝑚 中の例題数 𝑛𝑚 𝑅 𝑚 において、ラベルがgにな
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