カテゴリー別アーカイブ: software_development

OpenCV 3.3をWindows PCで動かしてみた

OpenCV 3.3をWindows PCで動かしてみた。

まず、バイナリのパッケージをダウンロードする。
実行ファイル(.exe)を実行すると、フォルダを指定して必要なファイルが展開(解凍)される。

フォルダ内には、sourcesフォルダとbuildフォルダという2つのサブフォルダがあり、後者はサンプルのソースコードが入っていて、後者にはライブラリのバイナリが入っている。

sources/samples/cpp/example_cmake/example.cppというサンプルコードを動かしてみる。
cmakeは特に使わないで、make用のMakefileを書いた。
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機械学習 名古屋 分科会 #4に行ってきた

機械学習 名古屋 分科会 #4に行ってきた。

前回の続きだ。

サテライト会場が東京に設置されて中継されていたりして、結構大がかりになってきてる。

今回は、第4章のニューラルネットワークの学習をやった。
4章の最初は、学習データに関する話で、特にハンズオンでやることは無し。
4章の前半は、学習の結果を評価する方法として損失関数という評価関数について、実際に2乗和誤差や交差エントロピー誤差の計算のコードを書くハンズオンをやった。
(今回、自分の持ってきたPCの調子が悪く、ハンズオンはできなかった。)

そのあと、微分と偏微分の数値解法について進んだところで今回は終了した。
ちょっと今回は進みが少ない気がする。
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機械学習 名古屋 第11回勉強会に行ってきた

機械学習 名古屋 第11回勉強会に行ってきた。
前回の第10回には都合が悪くて参加できなかった。

第7回と同様、東建ホールでの開催だ。
ハンズオンとか無しで、発表のみだった。
Googe Cloud PlatformとかのAPIを使ってみた話とか、Julliaの紹介とか、機械学習のビジネスをやってみてる話とか色々だ。
来栖川電算の新サービスの話とかもあった。@smogamiさんが作ったもので、機械学習のアノテーションを簡単にするためのツールというかサービスらしい。
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OpenCVをPythonで使う場合の書き方を調べている

OpenCVをPythonで使う場合の書き方を調べている。

自分の場合はずっと、APIとしてC言語のインターフェースで動かして使っていた

IplImage *img1,*img2;
img1     = cvCreateImage( cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U , 3);
img2     = cvCreateImage( cvSize(640,480), IPL_DEPTH_8U , 1);
cvCvtColor( img1, img2, CV_RGB2GRAY); // color -> grayscale

これからcv::Matを使ったC++での使い方に馴染んでいこうとしている。

ちなみに、C++で同様の処理を書くとこのようになるようだ。

cv::Mat img1,img2;
cv::cvtColor(img1, img2, cv::COLOR_BGR2GRAY);

Pythonで使う場合も似た感じになる。(戻り値に結果が出るようにちょっとAPIが変更されている。)

img2 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Python

Pythonの場合は、cv::Matに相当するものは無く、numpyの行列を使うので、numpyでいろいろ計算するのに慣れている人は使いやすいのだと思う。
例えば、画像をグレースケールで読み込んで表示させる処理は、こんな風に書ける。

import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('test.jpg',0) #grayscale
cv2.imshow('image',img)

Pythonのnumpyで機械学習の行列計算を書く代わりにOpenCVのcv::Matが使えないだろうか

Pythonのnumpyで機械学習の行列計算を書く代わりにOpenCV(C++)のcv::Matが使えないだろうか?

例えばpythonだと2行2列の行列の内積の計算は次のように書く。

import numpy as np
A=np.array([[1,2],[3,4]])
B=np.array([[5,6],[7,8]])
X=A.dot(B)

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