update.はじめに今年、独学でPythonと機械学習について勉強を始めました。機械学習をする際に、学習させる画像をいろいろな方法で画像処理や特徴量の抽出を行ったので簡単にまとめたいとおもいます。余談になりますが、私周辺の知り合いに「何故Pythonを勉強してるのか?、JavaやC++を勉強しないのか?」と聞かれることが多いです。たしかにPythonは他の言語より実行が遅く、実行速度が重要視されるようなシステム開発には向いてないと思います。私みたいなプログラミング初心者から見ると、他の言語よりコードの書き方の統一感があって他人のソースコードを理解しやすい、パッケージ(モジュール)が豊富で情報工学などの知識が疎遠な私でも作りたいものを簡単に作ることができる利点があると思います。本記事はPythonを用いた画像処理についてまとめたいと思います。カメラの入出力などの機能が備わっています。Xでpythonを利用しています。Prompt)から、pipコマンドを利用してOpenCVをインストールできます。opencv-contrib-python-3.4.2.16OpenCVがインストールされているかどうかは、コマンドラインからPythonの対話型実行環境を実行して、OpenCVのライブラリcv2が利用できるかどうかで確認できます。cv2>>>以下二つのモジュールも使う場面が多いのでインストールしとくといいと思います。flags)の第2引数を以下から選択することによって、任意の画像読み込み方法を選択することが可能です。指定範囲の色のみ抽出ソースコードにあるlower_colorとupper_colorを調節すれば任意の色を調節することが可能です。フレーム画像とマスク画像の共通の領域を抽出する。canny_img)画像をリサイズ個人的に機械学習を行うにあたって、学習データ量を小さくするために画像のリサイズをかなりの頻度で行いました。img)画像のヒストグラムを可視化ヒストグラムとはその画像がどのような濃度値(緑・赤・青)を持った画素から成り立っているかの情報をまとめたものです。二値化(白黒画像化)することによって、濃度値(白黒)も得ることができます。img_orb)OpenCVでは、ORB以外のアルゴリズムでも特徴点を抽出することができます。(任意)を切り替えるだけでアルゴリズムを変更することができます。13162.0skimageskimageとは画像処理に関するアルゴリズムを集めたライブラリです。無料で扱うことができるみたいです。OpenCVと同様にターミナルまたはコマンドラインからskimageをインストールすることができる。skimageのサイトにてサンプルソースがゴロゴロ転がっているので、もっと知りたい人はそちらを見てください。Graph(RAG)画像の色の違いの部分を切り分けたりします。ここで説明するとかなり長くなるので、気になる人は調べてみてください。DAISY特徴量の抽出DAISYとは、画像の各画素における特徴量を記述する手法の一つです。DAISYを用いることで,カメラ間隔が長く撮影方向が大きく異なる多視点画像に対して比較的強い特徴量らしいです。輝度の勾配方向をヒストグラム化したものです。勾配情報をもとにしているので、異なるサイズの画像を比較対象としても同じサイズにリサイズすることで比較可能になります。実行した際にコンソール画面にて警告が出た場合は以下記事を参考にして対処してください。Gradients')plt.show()まとめ特徴点・特徴量についてどのようなアルゴリズムや手法なのかを説明せずにサンプルソースと実行結果の画像をただ淡々とあげてしましました。処理した画像を可視化するだけでも楽しいので、少しでも画像処理について興味持って頂けたらと思っています。CTFのforensics問を解く際にも役に立ちます。requestStockLike68かんばやし@taka_baya新卒2年目。SE,インフラ周りの管理や機械学習エンジニアもやってます。趣味でCTFやりながらサークル「味噌とんトロ定食」としてセキュリティと機械学習の技術書を書いてます。※投稿する記事の内容は個人の意見であり、所属する企業の見解を代表するものではありません。「2019年に50周年を迎えたIT企業です。多くの実績があります。upLoginユーザーは見つかりませんでした。