Day-107 Pythonの高速画像処理ライブラリLyconが速い - CC56
何ヶ月か前にTwitterのタイムラインに流れてきたのですが、それっきり話題を聞かないので検証してみることにしました。 ちなみに、個人的に普段使って慣れているのは、癖が少なくて扱いやすい scikit-image です。 (OpenCVはBGRがデフォルトなので基本的に避けたいですし、PILは癖が強めなのであまり好きではないです) 高速の画像処理ライブラリを使うモチベは、もちろん Kaggle です。 特に画像の読み込みが速いと、時間短縮に直結するので個人的に嬉しいです。 Lyconとは C++で書かれたPython用の軽量画像処理ライブラリらしいです。 PyPI にあるので pip install ですぐに使えます。(一応依存関係も気にしなきゃいけないかも) github.com 性能の割にスターが控えめな気がする。 試しに使ってみる 多少の実戦を仮定して、Kaggle の Notebo
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
リクルートはいかにして、ディープラーニング（深層学習）の導入を成功させたか
2016/08/25 「Enterprise Development Conference 2016」での、白井の講演資料になります
機械学習でつかう画像を集める作業を少しラクにするツールをつくりました - #daiizメモ
昨日の記事 の冒頭で紹介した，機械学習用の画像データを収集する作業を手助けするツール『tfPhotoPalette』をChromeウェブストアで公開しました．TensorBoardに傚ってオレンジ系統の配色にしてみました． Chromebookでも使えます！！ 画像の表示 画面上部の長いボックスに画像のURLを入力して，その隣の「Load」ボタンを押すと画像が表示されます．一番左に大きく表示された画像がオリジナルなものです．画像の中に用意されている半透明な領域の大きさや位置を変更して，任意の箇所を切り抜くことができます．切り抜かれた領域は，オリジナル画像のすぐ右隣に表示されます． 画像の切り抜きと縮小 機械学習で学習／評価用に与える画像のサイズは，かなり縮小しておく必要があります．TensorFlowのチュートリアルで紹介されていた画像分類の話や，昨日の例では入力画像は32 x 32 px
ImageMagick – Command-line Tools: Montage
Example Usage • Option Summary Use the montage program to create a composite image by combining several separate images. The images are tiled on the composite image optionally adorned with a border, frame, image name, and more. See Command Line Processing for advice on how to structure your montage command or see below for example usages of the command. Example Usage We list a few examples of the
KeystoneML
KeystoneML is a software framework, written in Scala, from the UC Berkeley AMPLab designed to simplify the construction of large scale, end-to-end, machine learning pipelines with Apache Spark. We contributed to the design of spark.ml during the development of KeystoneML, so if you’re familiar with spark.ml then you’ll recognize some shared concepts, but there are a few important differences, part
thumbor - open-source smart on-demand image cropping, resizing and filters
open-source smart on-demand image cropping, resizing and filters Thumbor is a smart imaging service. It enables on-demand crop, resizing and flipping of images. It features a very smart detection of important points in the image for better cropping and resizing, using state-of-the-art face and feature detection algorithms (more on that in Detection Algorithms). Save time and money in your company
Bazaarvoice | The UGC Platform for Authentic Shopper Experiences
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Hadoop binary files processing introduced by image duplicates finder
This post examines the possibility to process binary files with hadoop, while demonstrating it with an example from the world of images. The image duplicates finder deals with the dilemma of multiple relatively small files as an input for a hadoop job and shows how to read binary data in a map / reduce job. Thus it demonstrates how to process binary files with hadoop. The post is hands-on and incl
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リクルートにおける画像解析事例紹介
Pollexor - Java Thumbor client by Square, Inc.
GitHub - sksamuel/scrimage: JVM - Java, Kotlin, Scala image processing library
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Hadoopカンファレンス20140707
How To Work Around Pinterest's Missing-In-Action API
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GitHub - wri/forma-clj: The Forest Monitoring for Action (FORMA) project provides forest clearing alerts derived from MODIS satellite imagery every 16 days beginning in December 2005. FORMA is a project of World Resources Institute and was developed by th
50万件の投稿分析でわかった「人気が出る写真の法則」
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
GitHub - brockn/hadoop-thumbnail
