OpenCVで顔認識をしてみた - Qiita
OpenCVは画像処理に使えるオープンソースのライブラリです。これはPythonでも使うことができるので機械学習でも使うことができます。今回はこのOpenCVを利用して顔認識をやってみようと思います。 今回の動作環境 Ubuntu 14.04 Python 3.6.1 OpenCV 3.1.0 今回やること 画像を読み込み、画像の中に顔を認識したら顔の座標と大きさを表示させます。その後、認識した顔を赤い四角形で表示させます。OpenCVには顔認識に使える特徴データのファイル（カスケードファイル）がいくつか用意されています。今回は正面を向いた時の顔を認識するデータファイルとして、haarcascade_frontalface_alt.xmlを使用します。なお、今回は以下の画像を使用して認識をします(ソースコード上ではbefore.jpgとしています)。 参照元：https://www.pak
Google Colaboratoryでcv2.imshowを擬似的に利用する方法 - Qiita
画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習を利用して、画像処理100本ノックをやってみようということでColabを起動してTutorialの通りに打ち込んでみました。 import cv2 img = cv2.imread("imori.jpg") cv2.imshow("imori", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() --------------------------------------------------------------------------- DisabledFunctionError Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-d690a3c68444> in <module>() ----> 1 cv2.imsh
DeepLab v3+（意訳） - Qiita
Googleによるセマンティックイメージセグメンテーションの最新版（2018/07時点）である「DeepLab v3+」の論文「Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation」を、なるべくわかりやすく意訳してみます。 一応、Googleの説明記事も参考にします。 ※Google翻訳をふんだんに使用しています セマンティックイメージセグメンテーションのためのAtrous畳み込み分解を有するエンコーダ-デコーダ Liang-Chieh Chen、Yukun Zhu、George Papandreou、Florian Schroff、Hartwig Adam Google社 要旨 空間ピラミッドプーリングモジュールまたはエンコード-デコード構造は、セマンティックセグメンテーションタ
アジャイル・スクラムイベント準備会 (2019/04/17 19:00〜)
お知らせ ソーシャル認証に頼らず安全にログインしていただくため、すべてのユーザーに対してパスワードの設定を必須といたしました。まだパスワードを設定されていない方は、パスワード設定画面よりご設定をお願い申し上げます。 機能改善 領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。 詳しくはこちらをご覧ください。 新機能 参加者によるオンライン出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュース や 特集ページ をご確認ください。
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