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)

OpenCV3の参考書を買ってみた。

OpenCV3ではじめるWindowsアプリ開発 (I・O BOOKS)(Amazon)
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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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機械学習 名古屋 分科会 #3に行ってきた。

前回の続きだ。

今回は、第3章のニューラルネットワークをやった。
基本的には行列の掛け算と足し算で構築される。
行列の掛け算は、参考書ではnp.dot(A,B)という形で書いているが、A.dot(B)と書く方が短く書けるという。
後半部分は、既に学習済みの行列データ(重みデータ,バイアスデータ)をダウンロードして読み込んで動かすという内容なのだが、データの用意をしてなくてハンズオンでは試せなかった。
pythonのpickleという仕組みを使っていたのだが、参考書にはimportが書いてない。参考書のこのコードを動かすにはimportが必要なので注意。
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