install apache 2.4.27 & mod_perl 2.0.10 ...なぜなら、Apache httpd 2.2.34 Released End-of-Life 2017-07-11 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 先日の↑こちらは perl-5.18.4 + apache-2.4.29 の環境に対しての installでしたが、 今回、amazon linux …

以前も同様のエントリを記載していますが、 その際、参考にさせて頂いた hinata.in が閉鎖されているようですので、再考。 javascriptで、zip圧縮&解凍 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 zipファイルをhttp getし、zip解凍後、プレビュー表示 - end0tknr…

2層ニューラルネットワークに対する誤差 逆伝播法 - python - end0tknr's kipple - 新web写経開発 github.com 先日のエントリの続きであり、o'reilly「ゼロから作る Deep Learning」7章の写経. 今回の写経で、CNNの概要や基本的な実装方法は理解できました。…

xlrd for python で excel (xlsx) を読む - end0tknr's kipple - 新web写経開発 以前のエントリに関連します。 xlsファイルのparseの際、SUM()による算出値を取得できなかったので、 pyexcel for python で xls → xlsx 変換してみました。 使い方は、以下の…

先日のエントリの続きであり、o'reilly「ゼロから作る Deep Learning」5章の写経. end0tknr.hateblo.jp github.com 誤差 逆伝播法 による 2層ニューラルネットワーク モデル pythonコードだけでは分かりづらいので、図示してみました 層ニューラルネットワー…

github.com またも、 o'reilly「ゼロから作る Deep Learning」4章にある勾配降下法の写経. 今回は、2層ニューラルネットワークに対して実行します。 mnist, ミニバッチ, 数値微分, 勾配降下, 損失関数 等、 ディープラーニングに関する基本が揃っています。 …

って、過去に探した範囲では、厚生労働省の「調達情報一覧」が 豊富で、具体的かと思います。 www.mhlw.go.jp 日本年金機構 間接業務システム 運用保守業務一式調達仕様書（案） http://www.mhlw.go.jp/sinsei/chotatu/chotatu/shiyousho-an/dl/090422-1a.pd…

先程のエントリの続きで、 o'reilly「ゼロから作る Deep Learning」4章にある勾配降下法を写経. github.com ざっくり、勾配降下法とは 「ニュートン法...?」のような印象です。 上記のように、x0, x1 を上書きしながら、近似値解を求めます。 η(エータ)は学…

勾配降下法に向け、o'reilly「ゼロから作る Deep Learning」の4章を写経. github.com 以下のscriptは を のように数値微分しています #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch # ht…

今回は上手く行きませんでしたが、今後の為にメモ 以下は参考url gihyo.jp STEP1 正解画像と、画像listの準備 ↑こちらのような引違い窓のpng(80×44 ～ 15×137)を10コ作成し、 これらの一覧を img_ok_list.txt に記載しました。 画像listには「file名、物体数…

opencvでは基本のlena検出ですが、 opencv3 + python のセットでは実施たことがなかった為 #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 def main(): image_path = "lena.jpg" # グレースケールとして、file読込み image_gray = cv2.imread(…

残念ですが、次のurlの通りのようです。 https://www.researchgate.net/post/Is_HOG_cascade_classifier_not_supported_in_OpenCV_30

テンプレートマッチングは、様々なurlで紹介されていますが、 私の場合、次のurlを参考にさせて頂きました。 Pythonでテンプレートマッチング、OpenCVサンプルコードと解説 : ネットサーフィンの壺 詳細は以下で、w1800の引違い窓の画像をテンプレートとし、…

opencv.findContours() による 画像の境界(輪郭)探索 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 先日のエントリの続き。詳細は、以下参照。 #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import cv2 from datetime import datetime i…

opencv.findContours() による 画像の境界(輪郭)探索 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 ↑このエントリのおまけ、というか、記載漏れ #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import cv2 from datetime import datetime …

opencv.findContours() による 画像の境界(輪郭)探索 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 先程のエントリでは、建物の間取り図のみが記載された画像の輪郭を抽出しましたが、 外構も描かれたケースを考えてみた。 抽出方法と結果は、以下の script の通り…

以下、記載の通り。 外壁面のみ、描画したかったのですが、それは今後 #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import cv2 from datetime import datetime import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyla…

medianBlur() による中央値フィルタ、erode() / dilate() による膨張/収縮 の関連。 今回はopencv.morphologyEx() による画像のオープニング/ クロージング処理。 scriptと、それによる変換結果は、以降に記載していますが、今回も期待過多 type 内容 ｵｰﾌﾟﾆﾝ…

Python OpenCV3で画素の膨張処理(dilation)と収縮処理(erosion) (ちょっと解説も) | from umentu import stupid ほぼ、上記urlのまんま. 細線消去に関しては、 medianBlur() による中央値処理より、dilate() の方が良い気がします。 #!/usr/local/bin/python…

間取り図(画像)にある淡い色を変換(削除)したかったので #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys def main(): org_file = sys.argv[1] # 強制的にグレー画像として読む # http://opencv.jp/opencv-2.1/cpp/reading_and_writ…

「間取り図に対して実行することで、ぼかし、その後、減算すれば、細線を楽に消去できるかも」と思いましたが、期待はずれでした。 というより、そりゃそうだ、という感じ #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys def main(…

画像ファイルを、線画と写真に分類したいと思ったのが、きっかけ #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image import cv2 import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pylab as plb import numpy as np import …

opencv-python 3.3.0.10 : Python Package Index 実践コンピュータビジョン サンプルプログラム や OpenCVのソースに付属するサンプル( opencv/samples/python )を実行 install opencv-python # yum install openssl-devel* $ wget https://www.python.org/f…

概要 CentOS 7 に OpenCV git 最新版 (3.0.0-rc1) をインストールする - Qiita 上記urlを参考にさせて頂きました。 ただし、 $ make -j : g++: internal compiler error: Killed (program cc1plus) のようなメモリ不足?によるエラーとなった為、「make」とし…

先日は、k近傍による 画像認識を行いましたが、今回は、ナイーブベイズを使用。 HOG特徴量 + KNN(k近傍) による ジェスチャー(手話)画像認識 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 以下は、更に以前の主成分分析に関するエントリ 固有値、固有ベクトルからの…

で、ベイズ分類器の実装 参考url 分類器 (ナイーブベイズ) 機械学習ナイーブベイズ分類器のアルゴリズムを理解したのでメモ。そしてPythonで書いてみた。 - Qiita 第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう：機械学習 はじめよう｜gihyo.jp … 技術評論社 ナ…

単純ベイズ(ナイーブベイズ)分類器やモンティ・ホール問題に入る前の振り返り ベイズの定理とは? 全ての事象が独立で、互いに相関がない場合、以下が成立 ここで P(B｜A) : 事象Aの後に、事象Bが発生する確率 P(A∩B) : 事象Aと事象Bが同時に発生する確率 「…

先程のエントリの続きとして、ジェスチャー画像のHOG特徴量を算出し、 その結果を、k近傍することで、手話の画像認識を行います。 画像処理(画像認識) - 「密なSIFT(HOG : Histogram of Oriented Gradients )」算出 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 pyt…

oreillyの「実践コンピュータビジョン」写経の続き 実践コンピュータビジョン サンプルプログラム SIFT特徴量検出の続きでもあります 画像処理 - vlfeatによるSIFT特徴点検出 - end0tknr's kipple - 新web写経開発 SIFT特徴点検出結果の対応点探索 (python) …

perl tidy と同様のコード整形ツールが必要になった為 python-mode install時期やきっかけは、すっかり忘れていますが、 .emacsには次のように記載されていました。 (add-to-list 'load-path "c:/emacs-24.5-IME-patched/python-mode.el-6.2.0") (setq py-in…