end0tknr's kipple - 新web写経開発

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SIFT特徴点検出結果の対応点探索 (python)

正規化相互相関を用いた Harrisコーナー検出結果の対応点探索 (python) - end0tknr's kipple - 新web写経開発 画像処理 - vlfeatによるSIFT特徴点検出 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 上記のエントリの続きです。 最も一致する特徴点への距離の比を双…

正規化相互相関を用いた Harrisコーナー検出結果の対応点探索 (python)

前回と以前のエントリの続き。というか、これまで理解不足で、さかのぼっていた感じ Harrisコーナー検出(再び)と、pythonによる実装 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 自己相関と相互相関の違いや、正規化相互相関 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 …

Harrisコーナー検出(再び)と、pythonによる実装

先日までのエントリで「Harrisコーナー検出は理解できた」と思い 実践コンピュータビジョンのサンプルプログラムを写経しようとしたら、 理解度が不十分だった為、やり直し。 テイラー/マクローリン展開からのHarrisコーナー検出 (その1) - end0tknr's kippl…

自己相関と相互相関の違いや、正規化相互相関

2画像をHarrisコーナー検知し、対応点のマッチングしようとしたら、 正規化相互相関する必要があった為。 どれも、同じと言えば同じだし、違うと言えば違う 基本のピアソン相関係数 http://end0tknr.hateblo.jp/entry/20131206/1386283015 こちらはこれまで…

ベクトル偏微分演算子 : ∇ (ナブラ)

「何? この逆三角形な記号」と思った。過去、使用していたことすら忘れてた。 参考 URL http://www.iwata-system-support.com/CAE_HomePage/vector/vectana1/vectana1.html http://www.iwata-system-support.com/CAE_HomePage/vector/vectana11/vectana11.ht…

画像処理 - vlfeatによるSIFT特徴点検出

先日のHarrisコーナー検出をその後、試してみましたが、どうも検出精度がイマイチ。 どうやら Harrisコーナー検出は拡大縮小のスケール変化に弱いらしい。 テイラー/マクローリン展開からのHarrisコーナー検出 (その2) - end0tknr's kipple - 新web写経開発 …

画像処理 - エッジ抽出フィルタ(sobel, prewitt)と、平滑化フィルタ(gaussian)

先日のHarrisコーナー検出から、SIFT特徴量へ移りたかったのですが、 画像の微分やガウス関数を理解できていないようなので、寄り道。 参考URL 前処理フィルタについて | 画像処理.com | キーエンス 【画像処理】ガウシアンフィルタの原理・特徴・計算式 フ…

DHTMLX Libraries (DHX) - JavaScript/HTML5 UI Components Library

jsによるgrid表示やガントチャート作成に有効かもしれないので、メモ dhtmlx.com

テイラー/マクローリン展開からのHarrisコーナー検出 (その2)

で、Harrisコーナー検出の理論編。 以下に書いてはみたものの、十分には理解できていない印象です。 参考url コーナー検出法 - Wikipedia 画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita Harrisコーナー検出の定義式 Harrisコーナー検出とは、 …

テイラー/マクローリン展開からのHarrisコーナー検出 (その1)

画像処理のコーナー検出手法であるHarrisコーナー検出を行おうとしていますが、 内部でテイラー展開を使用しているので、そこから振り返り。 今回の「その1」は、「テイラー/マクローリン展開の振り返り」まで 参考url EMANの物理学・物理数学・テイラー…

pythonでのk近傍法( k-nearest neighbor algorithm, k-NN )

O'Reilly Japan - 実践 コンピュータビジョン 実践コンピュータビジョン サンプルプログラム 相変わらずの上記urlの写経。 k近傍法とは? 次のurlが視覚的にもとっても分かりやすいです qiita.com 教師データとテストデータの作成 …といっても、中身は同じで…

データの永続化(serialize)において pickle for python ≒ Storable for perl

そんな気がします #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import pickle def main(): test_vals = {"hoge":"hoge_val","foo":2} print test_vals # バイナリ書込みmodeでopen # 他modeには以下があり. # r:読み, w:書き, a:追記, +:読書き両方 t:…

PIL / Pillow , numpy による画像処理入門 その3 - 平板化(1次元化)と主成分分析(principal component analysis; PCA)

www.oreilly.co.jp 更に↑こちらで提供されているサンプルコードのまんま 実行はできましたが、算出結果の正しさは確認していません #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import numpy import os def main(): # 指定dir以下のjp…

pylab for python による画像処理入門 その2

www.oreilly.co.jp またも↑こちらで提供されているサンプルコードのまんま 画像に対し、点や線、文字列の描画 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # from PIL import Image # import numpy # #from pylab import * import matplotlib matplotlib.use…

PIL / Pillow for python による画像処理入門

www.oreilly.co.jp と言っても、↑こちらで提供されているサンプルコードのまんま #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image # グレースケール変換 pil_im = Image.open('empire.jpg').convert('L') # 拡張子に応じた形式で保存 pil_…

固有値、固有ベクトルからの主成分分析 オレオレ入門 (PCA: Principal Component Analysis)

主成分分析は、算出された固有値、固有ベクトルを優先度付けすることで、 多次元の行列を次元削減する為のものですが、口では上手く説明できなかったのでメモ。 固有値、固有ベクトル の算出方法? end0tknr.hateblo.jp 以前のエントリに記載している通りです…

Χ(カイ)2乗値と、カイ2乗検定

Χ(カイ)2乗値の定義 ただし、x:実測値(観測値)、m:期待値 Χ(カイ)2乗分布表と、グラフ 上側有意確立(p)と自由度(k)に対応するΧ(カイ)2乗値一覧 自由度 p=0.90 p=0.50 p=0.10 p=0.05 p=0.01 1 0.016 0.455 2.710 3.840 6.630 2 0.211 1.386 4.610 5.990 9.210…

/usr/bin/make -j

のように「-j」オプションで、make が早くなるだなんて、知りませんでした。 $ make --help Usage: make [options] [target] ... Options: -b, -m Ignored for compatibility. -B, --always-make Unconditionally make all targets. -C DIRECTORY, --directo…

国土交通省にあるGISデータをPostGISへインポート(2017年版)

先程のエントリの続きです。 postgisの動作確認の為、gisデータをimportし、画像ファイルとして表示します。 mac osx 10.6.3にpostgis, mapserverをinstall - end0tknr's kipple - 新web写経開発 国土交通省にあるGISデータをPostGISへインポート(改訂版) - …

install postgres 9.6 & postgis 2.3 & mapserver & mapserver 7.0

5~6年ぶりに postgres と postgis をinstall. mapserverがcmakeに対応した点以外では、 しばらく使ってなかった割に変化点は多くありませんでした。 PostgreSQL: The world's most advanced open source database PostGIS — Spatial and Geographic Objects…

headless browser(画面なしブラウザ)のphantomjsによる spider & scraping

これまでの「wget –mirror」では、うまくとれないページがあまりに増えてきた為。 PhantomJS | PhantomJS API | PhantomJS install unzip するだけ、ただ、font installは必要 $ su - # sudo yum -y install gcc gcc-c++ make flex bison gperf ruby \ opens…

␣ 空白記号 → Unicode:U+2423 文字参照:␣ or ␣

知りませんでした。「何? この記号?」と思いました。 open boxとも言うらしい。 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A9%BA%E7%99%BD%E8%A8%98%E5%8F%B7

xlrd for python で excel (xlsx) を読む

またも、以前のperlでのentryのpython化 Spreadsheet::ParseExcelでlinuxのperlからexcelファイルを読む - end0tknr's kipple - 新web写経開発 Mike Blackwell / Spreadsheet-XLSX - search.cpan.org Douglas Wilson / Spreadsheet-ParseExcel - search.cpan…

python urllib による http getと yahoo ジオコーダapiで、住所→座標(緯度経度)変換

pythonにおけるhttpやjsonの練習の為、以前、perlで書いたentryをpython化 geocoding (住所→座標(緯度経度))変換は、google map apiより Yahoo!ジオコーダAPIがよさそ - end0tknr's kipple - 新web写経開発 YOLP(地図):Yahoo!ジオコーダAPI - Yahoo!デベロッ…

scikit-learn for python による k-means 分類(クラスタリング)

基本的なクラスタリング法ですが、その内容を理解できていない為 k-meansのアルゴリズム https://ja.wikipedia.org/wiki/K%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%B3%95 wikipediaに記載されている通り N個のデータに対し、ランダムにK個のクラスタを割り振る 各クラスタの重…

apache access_log にあるuser agentからブラウザを判定

昔のエントリのオマージュ。 HTTP User Agentによるブラウザ、OS判定(判別?)なら user-agent-string.info - end0tknr's kipple - 新web写経開発 ssl decryptを行っているロードバランサ(ELB)の配下で 動いているapacheに対し、アクセスしてくるclientのSSL/T…

python srcのオレオレ 雛形(テンプレート)

たまにしか使わず、忘れるので、これからも追記してくであろうメモ 1枚script #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import getopt import sys def main(): img_file_path = sys.argv[1] # 引数受取り # 文字列出力 print 'バイト文字列で出力' …

potrace による raster (bitmap) to vector

http://potrace.sourceforge.net/ install $ wget http://potrace.sourceforge.net/download/1.15/potrace-1.15.tar.gz $ tar -zxvf potrace-1.15.tar.gz $ cd potrace-1.15 $ ./configure $ make $ su # make install usage 例えば、以下はインターネットに…

pythonでのラプラス変換は sympy の laplace_transform()

微分/積分による計算量を、掛け算/割り算に軽減したかったので、探してみた。 で、pythonであれば、sympyにありました。 http://docs.sympy.org/latest/modules/integrals/integrals.html#sympy.integrals.transforms.laplace_transform

部分積分の導出(証明)と、利用方法

以前の上記エントリとも関連しますが、この手の内容は「部分積分」という名前しか記憶にないので… end0tknr.hateblo.jp 部分積分の公式 ※ただし、 導出 積の微分の公式から変形して行きます 上記を積分 左辺/右辺を移項 最後に、前述の式1に を適用し、完了 …