Python 3 | K-TechLaboゼミ用学習ノート
Python3入門のためのPDFテキストを配布しています． 本書はフリーソフトウェアの書籍です．出典明記していただければ自由に使っていただいて結構です．（印刷，再配布も可） ●書籍情報 「Python3入門 － KivyによるGUIアプリケーション開発，サウンド入出力，ウェブスクレイピング」, 中村勝則, IDEJ出版, 2024年, ISBN978-4-9910291-3-4 C3004 「Python3入門」 （ミラーサイト１）（ミラーサイト２） 公開しているテキストに関する質問やメッセージお待ちしています． 「Python3 ライブラリブック」 （ミラーサイト１）（ミラーサイト２） 【Python3入門の目次】 1 はじめに — 1 1.1 Pythonでできること — 1 1.2 本書の内容 — 1 1.3 本書の読み方 — 1 1.4 処理系の導入（インストール）と起動の方法 —
初心者向けTellus学習コース
初心者向けTellus学習コース 本教材は2020年度に提供した教材のため、Tellusの画面やAPIが現在の仕様と異なっている部分がありますのでご注意ください。 2018年度にリリースした衛星データをクラウド上で分析できる日本発の衛星データプラットフォーム「Tellus」は、2019年度にTellusをより多くの方にご活用いただけるようeラーニング講座を応募者への抽選登録制で提供してまいりましたが、2020年3月から、プログラミングと機械学習の基礎が学習できる「Tellus Trainer」と「初心者向け Tellus 学習コース」の2つのeラーニング講座を公開制限なしで提供することとなりました。 本教材「Tellus初心者向け学習コース」では、Python初心者向け教材となる基礎編と、Pythonで学ぶ実践的な衛星データ解析となる地理空間情報解析編（応用編）に分かれます。 基礎編では、
画像処理100本ノックを「Google Colaboratory」で楽々学習 - Qiita
画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 （リンク切れ） 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使
Average Face : OpenCV ( C++ / Python ) Tutorial | LearnOpenCV #
In this tutorial we will learn how to create an average face using OpenCV ( C++ / Python ). Most people would agree that the woman in Figure 1 is pretty. Can you guess her ethnicity ? Why is her skin flawless ? Well, she is not real. She is In this tutorial we will learn how to create an average face using OpenCV ( C++ / Python ). Most people would agree that the woman in Figure 1 is pretty. Can y
糸が紡ぎ出す明暗 | POSTD
少し前、私は Petros Vrellis が作り出した芸術作品に出会いました。それを見て、私の中のエンジニア魂が叫びました。「自動化だ！」下の画像で分かるように、Petrosは丸い織機を使って糸で肖像画を作ります。しかし、これにはかなりの根気が必要です。これから、私がざっとこのプロセスを自動化するステップをやってみます。しかし、もちろん、称賛されるべきは、この驚くべきアイディアを思い付くきっかけとなったアーティスト本人です。最終的に出来上がるのは、糸だけを使って画像をハーフトーンで表現したものです。 この主なアイデアは、3つのステップに分かれます。ステップ1で、様々な入力画像に対して、糸で作品を表現するためにちょっとした前処理を行います。ステップ2で、最善の画像表現とするために製作者が長い糸をどのように配置していくのか決める処理をPythonで行います。ステップ3では、私の場合、この重労
電子工作と画像処理でVR用の3Dスキャナーを自作する！ - CARTA TECH BLOG
はじめまして。VOYAGE GROUP VR室長の @jujunjun110 です！ いきなりですが、VOYAGE GROUPでは10月からVR室を立ち上げ、VRという新領域に取り組みはじめました。 また、それに伴いVR室ブログも立ち上げました。 こちらは毎週水曜日更新ですので、ぜひチェックしてみて下さい！ vr-lab.voyagegroup.com ...さて、以上で私の言いたいことは120%言い終わったのですが、これだけで更新するのも申し訳ないので、今回はVRアプリケーションで使うための3Dスキャナーを自作したときの話を寄稿させていただきます！ 非エンジニアにもかかわらずこの場に書かせていただけて大変光栄です！ 目次 目次 今回作る3Dスキャナーの仕組み Multiple View Geometryについて Let's 電子工作！ 連続回転サーボ制御による回転テーブル作成 フォトカプ
OpenCVとPythonでHigh Dynamic Range Image (HDR)を作ってみる（Mertens, Robertson, Debevec） - Qiita
はじめに スマホやデジカメで、夕暮れ、夜景、逆光、外光が差し込む暗い室内など、コントラストが強い環境で撮影すると、明るい部分が白くつぶれてしまったり、逆に、暗い部分が黒くつぶれてしまったりして、がっかりした経験はありませんか？ これは、明るい部分や暗い部分の階調が足りなくなってしまうためにおこる現象です。 今回は、明るい画像と暗い画像をいいとこどりで合成して、High Dynamic Range Imageを作ってみます。 環境 OpenCV: 3.1.0 Python: 3.5.2 これから環境構築をこちらを参考にしてください。 OpenCV 3とPython 3の環境構築 処理前の画像 露出を２段階づつ変えて撮影したJPEG画像が３枚。 綺麗に合成させるためには、カメラを固定して、絞りを同じにし、露光時間だけを変化させて、連続撮影するとよいです。 HDR処理後 OpenCVで処理した画
OpenCV3とPython3で特徴点を抽出する（AgastFeature, FAST, GFTT, MSER, AKAZE, BRISK, KAZE, ORB, SimpleBlob, SIFT） - Qiita
import cv2 # 画像ファイルの読み込み img = cv2.imread('img.jpg') # ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) detector = cv2.ORB_create() # 特徴検出 keypoints = detector.detect(img) # 画像への特徴点の書き込み out = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None) # 表示 cv2.imshow("keypoints", out) 実行結果 ORBで特徴点を抽出し、特徴点を画像に重ね合わせると以下のようになりました。 人間の目では、手前の道路に立っている人が特徴点なのかと思ってしまいますが、コンピュータの目では、道路に立っている人はそれほど特徴的とは思っていないようでした。 ORB AKAZEで特徴点を抽出し、特徴
画像処理におけるフーリエ変換④〜pythonによるフィルタ設計〜
周波数とは振動数と同じで、単位時間にどのくらい振動しているかを表す指標です。単位は[Hz]で表されます。電力でよく60Hzとか50Hzとか聞くと思いますが、これは一秒間に信号が60回、50回振動しているという意味です。 上で述べた内容は1次元的な信号の場合ですが、画像のような2次元的な信号でも周波数を考えることができます。1ピクセル動いたときに、どのくらい画素が変化するかによって周波数を考えることができるのです。画素値の変化が大きいところは周波数大で画素値の変化が小さいところは周波数小です。
OpenCVでの物体検出器作成 - kivantium活動日記
OpenCVのオブジェクト検出器作成方法についての解説です。 学習データの作成 まず最初にオブジェクト検出器の学習に使う教師データを用意する必要があります。そのためにまずGUIでオブジェクトの位置を指定するGUIツールを作りました。 PythonのOpenCVを使います。 #!/usr/bin/env python #! -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import sys drawing = False sx, sy = 0, 0 gx, gy = 0, 0 rectangles = [] ok = False def draw_circle(event,x,y,flags,param): global sx, sy, gx, gy, drawing if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN
OpenCV: OpenCV-Python Tutorials
Introduction to OpenCV Learn how to setup OpenCV-Python on your computer! Gui Features in OpenCV Here you will learn how to display and save images and videos, control mouse events and create trackbar. Core Operations In this section you will learn basic operations on image like pixel editing, geometric transformations, code optimization, some mathematical tools etc. Image Processing in OpenCV In
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
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
必見「OpenCV-Python Tutorials」 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「OpenCV-Python チュートリアル文書」 のサイトが立ち上がっています。 [OpenCV-Python チュートリアル文書のページへようこそ!] (http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/index.html) まとまった訳を読むためには、上記のサイトをご利用ください。 以下の訳は、訳として不十分であり、関連するpythonのライブラリとの比較をした部分に独自性がある程度の代物です。 OpenCV3.2のOpenCV-Python Tutor
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OpenCVをPythonで文字の場所をレシートから取得する - Qiita
GitHub - yoyoyo-yo/Gasyori100knock: image processing codes to understand algorithm
http://www.mathgram.xyz/
Client Challenge
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[Python]PythonでOpenCVを使う (Edge Detection編) - Qiita![[Python]PythonでOpenCVを使う (Edge Detection編) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ea4b8539272ed58e74e35053d0ec4fc2c2d8fc6/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTAwNTIzJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNDczNzA4MTIwP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz1jOGJhYTlmNzI4MzM0MzVmOTgxMDczYTFiOTk3OWViYQ%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D079163262c157ad7522d31f30d9ffd81%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEUHl0aG9uJUUzJTgxJUE3T3BlbkNWJUUzJTgyJTkyJUU0JUJEJUJGJUUzJTgxJTg2JTIwJTI4RWRnZSUyMERldGVjdGlvbiVFNyVCNyVBOCUyOSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTdlYjlmNDQxNjQ1MTBhOWJkMmM1ZDA1MmU3YjZlM2Fh%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTllZGIzOTQ1YThjNDUxMjIwMWZhYTU3YjM2MTYwODI5%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dbb5860a4b4c60b7beffb784cdb12a1c3)
