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
Mac OS X で OpenCV + Python の開発環境を整備する方法 - ymyzk’s blog
Mac OS X で OpenCV + Python の開発環境を整備する方法をまとめます. 今回この方法で導入テストを行なった環境は以下の通りです. OS X 10.9.2 (13C1021) Homebrew Python 2.7.6 NumPy 1.8.1 OpenCV 2.4.8.2 Mac OS X で OpenCV 3 + Python 2/3 での環境構築についてはこちらをご覧下さい. Homebrew の導入 これについては多くの方が既に導入されていると思いますので省略します. 詳しくは Homebrew の公式サイトを参照してください. NumPy は homebrew-python, OpenCV は homebred-science に Formula があるので, それぞれ tap しておきます. brew tap homebrew/python brew tap
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