リファレンス画像無しで画質を評価する今回はリファレンス画像無しで画質を評価する手法を紹介しようと思います。先日、OpenCV4.1がリリースされました。レポジトリに追加されたようです。4.0のONNXサポートについて前回の記事に引き続きOpenCV4.0の新機能を紹介します。今回は待望のONNXフォーマット対応を試してみます。Learning関連機能については昔の記事に書いてあります。基本的な使い方はこの頃からあんまり変わってないので参考までに。4.0が正式リリースされました。リリースノートの内容を載せます。Sanicを試すPythonのWebアプリケーションフレームワークについて、Flaskからの移行先としてSanicが有力そうなので調べています。Sanicは著名なイベントループライブラリであるuvloopを利用しており、Node.jsのように非同期I/Oによる高効率なHTTPリクエスト処理が可能です。tech/studypythonNumPy入門記事をアップデートしました4年以上前の記事ですけど、今もたくさんのアクセスがあるようなので内容を少し更新しました。古すぎる記事をずっと見続けてもらうのは気が引けますから。Learningで猫の品種識別ねこと画像処理。画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。(モデル配布)ねこと画像処理。素材集めでは猫画像の集め方について整理しました。今回はその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。学習モデルを作る前に猫のどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回は猫の顔(頭)部分の検出を行おうと思います。