blogソフトウェア開発と人生をやっていきますこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。機械学習OpenCV画像処理の代表的なライブラリといえばOpenCVだと思います。C++やPythonなど複数の言語で使用することができるため、アプリケーションへ組み込む際に利用することも多いと思います。OpenCVにはたくさんの関数が実装されていて非常に便利ですが、画像処理の範囲が広いため、網羅しきれていない機能が多々ありあます。私は特に画像特徴量を扱う機能が心もとないと感じています。scikit-imagescikit-imageはPythonの画像処理ライブラリです。このライブラリはSciPyというPythonの科学ライブラリから派生したものです。同じ経緯で作られたscikit-learnは機械学習ライブラリとして広く使われています。scikit-imageはその出自から、特徴量や認識に関するアルゴリズムに強いという特徴があります。Python版のOpenCVとscikit-imageは画像をnumpyで取り扱っています。そのおかげでライブラリを使う際にデータ構造の変換を行う必要がありません。OpenCVにない機能をscikit-imageからつまみ食いして使うことができます。導入方法pipかAnacondaからインストールするのが楽だと思います。scikit-image個人的にはAnacondaを利用することをおすすめします。Anacondaのパッケージマネージャであるcondaは、画像処理や機械学習などの科学系ライブラリをバイナリで配布してくれているため、簡単に導入することができます。pipを使ったインストールでは手元の環境でコンパイルする必要があります。このコンパイルは特にWindowsだとよくコケます。Anacondaは強力なバージョン管理機能と仮想環境管理機能を提供してくれます。これは共存できないライブラリをインストールする際や開発を環境を分ける際に役に立ちます。その他詳しい説明は以下のページを参考にすると良いと思います。Matrix)を使ったテクスチャ特徴量を取り上げます。同時生起行列を求めます。同時正規行列は任意の角度の2つの離れた画素の変位からを計算し、変位の出現頻度を計算したものです。以下のスライドの20~22ページあたりを読むと概要がわかると思います。画像解析論(6)東京工業大学scikit-imageではgreycomatrixとして実装されています。greycomatrix次に同時生起行列からテクスチャ特徴量を求めます。テクスチャ特徴量は同時生起行列の統計量として表されます。定義はgreycopropsのドキュメントに示されているので、そちらを確認してください。greycoprops例えば計算できる特徴量のひとつに相違度(dissimilarity)があります。相違度は同時生起行列内の値の差が大きくなるほど大きな値になります。ソースコード画像サイズと同じ大きさのテクスチャ特徴量配列(テクスチャ特徴量)を作成するソースコードです。»プロフィールid:drilldripperプログラミングと将棋が好きです。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!drilldripperさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。