シーン認識の実装
シーン認識エンジンを実装してみる。 作成手順に付いては、このサイトが詳しい。具体的な処理を書き下ろすと以下のようになる。 局所特徴量の抽出 Visual Wordの作成 ヒストグラムの作成 SVMの作成 予測器の作成 学習型アルゴリズムであるので、大量の画像を用意しておく必要がある。今回使用した画像セットはLSP15である。15個のカテゴリに分類された室内・室外画像である。各カテゴリには、縦横200から300ピクセル程度の画像が200から300枚ほど含まれている。今回は、15個のカテゴリを室内と室外の2カテゴリに分類し直し、室内・室外を判定する認識エンジンを考察した。実装に当たっては、opencv2など既存のライブラリを最大限利用することとした。 局所特徴量の抽出 opencv2にはDescriptorExtractorなるクラスが用意されている。このクラスは静的メソッドcreateを持ち
Keynoteで吐き出した画像ファイルをepsに一括変換するスクリプト - big-eyed-hamster’s diary
画像をKeynote で作ると、論文用に作った画像を発表にもそのまま利用できてお得. Keynote からはき出せるファイル形式は tiff, png, jpeg のみなので、これを LaTex で認識できるよう eps 形式に変換してやる必要がある. UNIX 系のOS では、ImageMagick という画像変換パッケージがあり、この中に入っている convert コマンドを利用すると画像ファイルを eps に変換できる*1. Mac OS X の場合、ImageMagick は MacPorts を通してインストールできる. port install ImageMagick使い方は convert a.tiff a.eps # a.tiff が入力ファイル, a.eps が出力ファイルが、Keynote から吐き出した画像ファイルを毎回コマンド打って変換するのはなんだか面倒. Key
DERiVE - DERiVEはコンピュータビジョン(Computer Vision)に関するブログです。コンピュータビジョンとは、画像動画を使った人間の視覚をコンピュータで再現する技術全般を指す
1. When you know that somebody is attempting to hurt you, the primary thing you should state is “Stop”. Allow me to sit unbothered. Try not to contact me.“ You need to state this in an uproarious, commanding way. View your face that matches the steadiness in your voice. You can rehearse this before the mirror at home, yet you might need to ensure no one is around so they don’t start to scrutinize
フリーで使える商用可能な写真の効率的な5段階の探し方: 世界中の１％の人々へ
"Yawning wolf" Photo Credit:Tambako the Jaguar パブリックドメインのライブラリで写真を探し回るのは時間の無駄。Wikimedia Commonsから探すといい! 3月26日に発売される『Movable Type 5実践テクニック』には、商用利用可能なテーマが3本専用サイトからダウンロードできるようになっているのだけど、制作過程で一番苦労したのは、IAでもデザインでもなくて、コンテンツを埋めることと再配布可能な画像を探すことだった。 これたのテーマで利用した写真のほとんどはパブリックドメイン（Public Domain）の写真を使いましたが、かなりの時間を費やして写真を探した結果、パブリックドメインのライブラリを順番に探していくのはあまりにも非効率的であることに気づいた。まず多くの画像ライブラリはUIが酷すぎる。検索結果にサムネールがでないライブ
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ＲＰＧツクール素材支部|臼井の会
今度こそフリーの画像編集ソフト『GIMP』をマスターしようという人の為のまとめ*ホームページを作る人のネタ帳
