書籍はじめにPythonとOpenCVを使ってカラー画像から肌色領域を抽出する方法を実装。ソースコードと計算結果を解説します。3.4.5.20HSV色空間とはHSVとは、色を「色相(Hue)」,「彩度(Saturation)」,「明度(Value・Brightness)」の3要素で表現する方法です。RGBとの違いとして、RGBは原色の組み合わせで色を表現していますが、HSVは「鮮やかさ」や「明るさ」といった人間が直感的にわかりやすい方法で方法で表現されています。照明条件が変化しても色相には変化が少ないといった特徴を持ちます。そのため、RGB画像で肌色領域を抽出するよりも安定的な動作が期待されます。画像処理をやってみたいけど何から手をつけて良いかわからない人は是非下で紹介する参考書からスタートしてみることをオススメします。ライブラリであるOpenCVを使ってどのようなことが出来るのかを俯瞰出来る一冊です。この本の特徴としては、OpenCVライブラリの使い方を解説しているだけでなく、画像処理の基本概念も詳しく書かれている良書です。■画像処理を基本概念からしっかりと理解したい人向けディジタル画像処理[改訂新版]画像処理エンジニア検定という資格に対応した参考書ですが、画像処理の概念を数式や図を交えてとてもわかりやすく書かれている一冊です。プログラミングのためのソースコード等の解説は一切出てこないですが、理論的な所もしっかりと学びたい人には最適です。現役の画像処理エンジニアも手元に置いておきたい良書です。コンピュータビジョン画像処理テクニックを実践で使うとどういったことが出来るのかがわかりやすく解説されています。この本では、PILという画像処理ライブラリを使って画像のクラスタリングや画像検索といった実践的な内容をソースコード付きで解説しています。BLOG関連記事プログラミング【初心者向け】Windows環境でMySQLを始めたいためのインストール・セットアップ手順オープンソースのデータベースで有名なMySQLをWindows環境でインストール・セットアップする手順をまとめました。KNN)OpenCVに実装されている特徴量記述子(AKAZE)を使って、二枚の画像間の特徴点マッチングアルゴリズムを実装してみたいと思います。今回はベース画像の特徴量記述子によって得られた特徴量をテキストベースで格納し、そのテキストデータからマッチングを処理する部分も実装してみました。Learningを使って衛星画像に写った船を認識してみた宇宙ビジネスの市場規模はどんどん大きくなっていますが、その中でも人工衛星で撮られた画像を利用したサービスが注目されています。今回は衛星画像解析の一例として、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使って衛星画像から船かどうかを自動認識してみます。データサイエンスPyTorchを用いてディープラーニングによるワイン分類をしてみたPyTorchを用いてニューラルネットワークによるワイン分類を行いました。層を深くしたとき(ディープラーニング)の精度向上検証も行いました。今回用いたデータセットはscikit-learnに含まれているデータセットを使用しています。Scheduleライブラリを使ったWebスクレイピングPythonと便利なScheduleライブラリを使って定期実行可能なWebスクレイピングをやってみます。意外とこの組み合わせの記事が見つからなかったので、記事に残しました。超有名フリーライブラリであるOpenCVをPython専用エディタ「PyCharm」から使えるように環境設定してみたいと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。宇宙放射線測定器や人工衛星画像解析に約8年間従事。現在はスタートアップ企業の研究開発部門にて統計・機械学習を使ってビジネス価値を生み出す為に日々努力しています。私生活では、3歳の息子に振り回されていて、育児と仕事の両立を日々模索中。宇宙放射線測定器や人工衛星画像解析に約8年間従事。現在はスタートアップ企業の研究開発部門にて統計・機械学習を使ってビジネス価値を生み出す為に日々努力しています。私生活では、3歳の息子に振り回されていて、育児と仕事の両立を日々模索中。"https://techtech-sorae.com/wp-content/plugins/table-of-contents-plus/front.min.js-end");タイトルとURLをコピーしました。