【深層学習入門】画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで｜はやぶさの技術ノートこんにちは。 コンピュータビジョン(『ロボットの眼』開発)が専門の”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 最近は、PythonとOpenCVを使った画像処理にハマっています！ OpenCV便利ですよね～画像処理に関する知識があまりなくても、関数をレゴブロックのように繋げるだけで目的の処理ができますからね～ ただ、OpenCVが便利すぎるせいで『画像処理の基礎』を学ぶ機会を失っている人が多いような気がしています。。
pythonでOpenCVを使う一番簡単な方法 - Qiita
pythonでOpenCVを使うには Macの場合 Macであればnumpyがインストールされた状態で 1. HomebrewでOpenCVをインストール 2. OpenCV内にあるpythonパッケージにPYTHONPATHを通す or pythonのsite-packages以下にcv.pyとcv2.soのシンボリック・リンクを貼ってやる という風になります。 Linuxの場合 Linuxであれば、yumで一発ダウンロード出来ません。したがって、 1. OpenCVをダウンロード 2. いろいろパスを指定した上でビルド 3. インストール しかし、pyenvやvirtualenvなどを使っているとパスの指定がめんどくさい上に、バージョンを切り替えると使えなくなる可能性があります。実際、これで詰まってlinux上でpython&OpenCVの環境を使えていません。AWSでpython&O
OpenCV3.1.0のインストールメモ (Ubuntu 14.04 LTS) - umejanのブログ
先日、あるpythonのサンプルでcv2をimportしていたのでubuntu14.04にインストールした。 そのときのメモ。 OpenCV3.1.0のインストール このページ(Ubuntu14.04にpython用にOpenCV3.0.0をインストール - Qiita)を参考に実施した。 zip入手 cd ~/work/download wget http://downloads.sourceforge.net/project/opencvlibrary/opencv-unix/3.1.0/opencv-3.1.0.zip unzip opencv-3.1.0.zip requirementのインストール sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev li
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
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Linux環境でのOpenCVビルド
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