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中東情勢
kentapt.hatenablog.com
1. はじめに NeRF (Neural Radiance Field) とは、複雑なシーンに対して、任意の視点からの3次元的なシーンを画像から再構成する技術です。以下の動画にあるように、物体に対して、様々な角度から見たときのシーンをキレイに再現することができます。反射に関しても、それぞれの角度から見たときの見え方が反映されており、角度によって同じ場所でも微妙に違う反射特性を見て取ることができます。この手法を利用して、例えば、地点AとBで画像を取得した場合、その中間地点の任意の角度から対象物体を見たときのシーンを生成可能です。 この記事では、このNeRFと呼ばれる技術と、それを実行するにあたって必要な周辺の技術について簡単にまとめたいと思います。以下に示す、NeRFの論文と照らし合わせてながら解説を行います。しかし、本記事では、NeRFを実行するまでの流れを示すため、各要素技術に関しては詳
この記事は、MATLAB/Simulink Advent Calendar 2021(カレンダー2)の12日目の記事として書かれています。 qiita.com 本記事で紹介するネットワークで動画から姿勢推定をした時の結果の例 また、7日目や8日目(カレンダー1)でも記事を投稿していて、もしよろしければこちらもご覧いただけると幸いです。 kentapt.hatenablog.com kentapt.hatenablog.com この記事での取り組みは以下のような姿勢推定と呼ばれるものです。自動的に人間の腕や頭、足の情報を取得できていることがわかります。この手法について、私のほうで論文やコードを見ながら勉強したので、ここで、共有させていただきたいと思います。ここでは、姿勢推定のみを扱います。間違いや誤字などがあれば教えていただけますと幸いです。 この記事で紹介する手法を用いて、動画から姿勢推定
この記事では、exiftoolを用いて、動画や画像のメタ情報の閲覧や、編集を行う方法について述べます。 画像のメタ情報の例 Windowsで画像上を右クリックし、プロパティを表示させると、以下のように画像の情報(例:画像のピクセル数やカメラ名、カメラの焦点距離)が確認できます。より詳しい情報を知りたい場合や、それらの情報を更新したい場合にはexiftoolが便利です。このページでは、exiftoolsを用いて、画像のメタ情報を読み込み、さらに、その位置情報を更新する方法について述べます。 この記事で用いた画像やスクリプトは以下のgithubのページにアップロードしています。 github.com exiftoolのダウンロードについて 以下のページからexiftoolをダウンロードすることができます。 exiftool.org 私はWindowsを用いているので、赤枠で示される、Windo
0章:はじめに この記事では、主成分分析や統計に関して初心者の方でも直感的に、かつある程度数式も合わせて理解できるようになることを目指しています。 筆者の勝手な理解をベースに執筆しているため、一部、曖昧な/厳密でない 表現があるかもしれません。 筆者の理解に従い、自身で主成分分析を1からコーディングし、数値計算のソフトウェアによって主成分分析をした結果とおおむね結果が一致していることを確かめています。これにより筆者の理解が正しいか確認いたしました。 もし間違いなどあれば教えていただけると幸いです。 本記事の原稿のマークダウンファイルや、PDFファイルは以下のページにアップロードしています。文字化けがある場合や、何かのまとめに使いたい場合は以下からダウンロードしていただけますと幸いです。 github.com また、pythonによる主成分分析のお試しのコード(栄養データを対象)も用意してい
はじめに この記事は、MATLAB/Simulink Advent Calendar 2021(カレンダー2)の22日目の記事として書かれています。 qiita.com こちらの記事で用いたコードや画像、この記事の原稿ファイルはこちらにアップロードしています。勉強会やまとめ資料用、ゼミ活動など、何かの役に立てば嬉しいです。 github.com ここでは、低解像度の画像を高解像化する手法について勉強したため、そのまとめとして紹介します。詳細はもとの論文である、Kim et al (2016) [1]をご覧ください。以下の図は、そのイメージです。低解像度の画像を nearest neighborにより拡大したものと、今回紹介する手法によって高解像度化したものを重ねています。(深層学習を使わず、バイキュービック補間で拡大した場合でも、ある程度よい結果が得られます。)まだまだ勉強中で、誤った点や
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