installing opencv-python and tutorial

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…

2017-10-28

install opencv 3.3.1 to centos 7.4 from src

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…

2017-10-22

HOG特徴量 + ナイーブベイズによるジェスチャー(手話)画像認識

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…

2017-10-22

画像認識 - ナイーブベイズ(単純ベイズ)分類器 by python

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…

2017-10-22

ベイズの定理の証明 - 条件付き確立

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「…

2017-10-21

HOG特徴量 + KNN(k近傍) によるジェスチャー(手話)画像認識

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…

2017-10-21

画像処理(画像認識) - 「密なSIFT(HOG : Histogram of Oriented Gradients )」算出

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) …

2017-10-21

emacs 24.5 for win に python 開発環境( コード整形 )を整える

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…

2017-10-21

emacs for win の M-x package install で http://～ Not found エラー

「M-x package install elpy」を実行したら、「http://～ Not found 」というエラー .emacs には ;; http://emacs-jp.github.io/packages/package-management/package-el.html (require 'package) (add-to-list 'package-archives '("melpa" . "http://melpa…

2017-10-21

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…

2017-10-03

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 …

2017-10-03

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…

2017-10-02

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…

2017-10-01

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…