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OpenCVの検索結果1 - 40 件 / 837件

  • 技術ようつべチャンネル集 - Qiita

    役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ

      技術ようつべチャンネル集 - Qiita
    • 「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary

      データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 (最速・最短ルート用) まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ! 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

        「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
      • ChatGPT AIとペアプログラミング

        OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります: 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ

          ChatGPT AIとペアプログラミング
        • 自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法 - Qiita

          はじめに コンピュータを使用した多くの操作は自動化することができます。 この技術は運用や試験工程で大きな力を発揮します。 自動化の技術は一般的なソフトウェア技術者が、ちょっと努力すれば普通に身につく能力であって、特別なものではありません。 ただ残念なことにこれらの技術はあまり知られておらず、活用されているとは言い難い現場も多いです。 ユーザー企業さんができないのはしょうがないですが、ITで飯を食べているはずの自称IT企業においても、自動化を拒否して手動で心をこめて作業をしてリソースを無駄にするケースを稀によく見かけます。 自動化の拒否が「余剰人員のための経済対策だよ!」という身もふたもない理由でないと信じて今回は、Windowsでの作業の自動化についてお話しようと思います。 自動化のテクニックの話をする前に Windowsの自動化のテクニックの話をする前にちょっと重要なことを先に述べておき

            自称IT企業があまりにITを使わずに嫌になって野に下った俺が紹介するWindowsの自動化の方法 - Qiita
          • ラズベリーパイ使って宅配便の再配達を撲滅した話(総集編) - West Gate Laboratory

            概要 外出時でも荷物を受け取れるように、ラズベリーパイを使って受取までのプロセスをほぼ自動化した話。 我が家がオートロックマンションのため、共同玄関をどうセキュアに開けるかがキモ。 背景 私は宅配便の受取が苦手である。 時間指定できるならまだマシだが、指定したその2~3時間どのタイミングで来るかもわからず、待っていなければならないのは苦痛である。 以前はコンビニ受け取りもしていたが、やはり段ボールを抱えて家まで帰るのは面倒である。(我が家は3件隣がコンビニだがそれでも面倒は面倒) 時間指定ができない宅配便などは、もう諦めて一度不在票入れてもらってその上で時間指定で受け取っていた。配達員の方々には申し訳ないがそうせざるを得ない。 日本の宅配便の約6件に1件が再配達 一人暮らし、共働きが多い現在、再配達率は相当多いのでは?と思い調べてみたところ、国土交通省の発表では平成31年度4月の段階で16

              ラズベリーパイ使って宅配便の再配達を撲滅した話(総集編) - West Gate Laboratory
            • 最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita

              はじめに ポケモンについて何となく知っている人向けの記事です(デジモンは知らなくてOK) 3月ごろにポケモンたかさおじさんが集計したアンケートの分析をお手伝いしたところ、アンケートの自由記述回答の6353件中、155件もデジモンについて言及するコメントがあった。 「デジモンと区別付かないよね」 「もはやポケモンじゃない…。デジモン…。昔のデザインに戻ってほしいなぁ…。。。」 「主観ですが、伝説のポケモンが角張った印象で、デジモンのような印象を受ける。」 「全体的に毛がなさそうなツルッとしたフォルムの子達が増えた気がします。デジモンっぽい」 「デザインがごちゃごちゃしすぎて子供が描くのが難しい デジモンに近くなってきている」 「ダイパまでのデザインがポケモンっぽいデザイン。それ以降はデジモンみたいな雰囲気。」 私は幼少期からポケモンには触れてきたが、デジモンにはあまり縁がなかったため、 デジ

                最近のポケモンはデジモンっぽいのか、ディープラーニングに聞いてみた - Qiita
              • 日本のウェブデザインの特異な事例

                sabrinas.spaceより。 8週間もかからなかったはずのプロジェクト 日本のウェブデザインはどう違うのか? 2013年のRandomwireのブログ投稿で、著者(David)は、日本のデザインの興味深い相違点を強調しました。日本人はミニマリストのライフスタイルで海外に知られていますが、ウェブサイトは奇妙なほどマキシマリストです。ページには様々な明るい色(3色デザイン原則を破っている)、小さな画像、そして多くのテキストが使われています。2022年11月に撮影されたこれらのスクリーンショットで、自分の目で確かめて下さい。 ブログ投稿には、文化的専門家、デザイナー仲間、そして不満を抱く市民によって支持されている、考えられる理由がいくつか挙げられていました。 この理論が今でも正しいのか、また、もっと定量的なアプローチが可能なのか気になったのでやってみました。 私が見つけたもの 各国の最も人

                  日本のウェブデザインの特異な事例
                • 中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果 Python、TensorFlowLite、Raspberry Piなどを活用

                  2022年度に未踏ジュニアに採択されたクリエイターが、5月から半年間取り組んできたプロジェクトについて発表を行う「未踏ジュニア 成果報告会」。ここで五島氏と、メンターの尾藤氏が登壇。「カラスからゴミを守るシステム」の開発理由から成果について報告します。 五島氏の自己紹介 尾藤正人(以下、尾藤):メンターの尾藤です。僕がメンターをさせてもらった、五島くんのカラスを追い返すシステムの発表をお願いしたいと思います。五島くん、どうぞ。 五島舜太郎氏(以下、五島):はい。みなさんこんにちは。五島舜太郎です。僕は今回「scairecrow」という、カラスからゴミを守るシステムの開発を行いました。 (会場拍手) ありがとうございます。scarecrowとは英語でカカシを意味する単語ですが、今回は「AIの機能を内蔵したカカシ」という意味を込めて名付けました。 では自己紹介です。年齢は13歳、中学1年生です

                    中学1年生が開発した「カラスからゴミを守るシステム」の成果 Python、TensorFlowLite、Raspberry Piなどを活用
                  • 渋谷の交差点から人をじわじわ消す

                    渋谷のスクランブル交差点にはいつも大勢の人がいる。人のいない純粋な交差点の写真を撮ろうと思ったら、すごく早朝に来るしかなくてたいへんだ(それでも誰かしらはいる)。 昼間の渋谷でも人のいない写真を撮る方法を考えてみたので、試してみた。 渋谷に人がいない写真を撮りたい 渋谷のスクランブル交差点みたいな場所で、人のいない写真を撮るための方法の1つは、長時間露光だ。 カメラのシャッターをあけっぱなしにして何秒間も撮影すると、なんとなく人がいなくなったような写真を撮ることができる。 こんな感じの写真、見たことありますよね。 長い時間やればやるほど人が消えるんだけど、それでも人の足元みたいにあまり動かない部分がぼやーっと残ってしまう。 これをなんとかする方法を考えてみた。 もっとも長い時間を占めていた色をそのピクセルの色とする ふつうの長時間露光は、言ってみればピクセルごとに色を時間で平均したものだ。

                      渋谷の交差点から人をじわじわ消す
                    • なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか(一般公開版)

                      はじめに 最近ついに、Google Meet に背景ぼかし機能が利用可能になりましたよね。日本語だとインプレスのケータイ Watchの記事などで紹介されてます。確か 2020 年 9 月末前後で順次リリースされていたと記憶しています。 このときは「背景ぼかし」の機能しかなかったのですが、最近(私が気づいたのは 2020/10/30)更にアップデートされました。アップデートで「背景差し替え」機能が付いて、ぼかし機能もぼかし効果が強弱 2 つから選べるようになりました。まだ日本語のニュース記事は見てないですが、Googleによるアップデートの発表はちゃんとされています。 そして、Google AI Blog でBackground Features in Google Meet, Powered by Web MLという記事が公開され、実装についての解説がされました。 この記事はその解説記事を

                        なぜGoogle Meetの背景ぼかしが最強なのか(一般公開版)
                      • This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos

                        This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,

                          This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
                        • 【2021年】話題になった無料お勉強コンテンツ - まなめはうす

                          社会人になってからの勉強って高尚な趣味になりがちで、次の仕事のイメージをもって勉強できる人ってなかなかいないと思っている。それでも、ただ楽しそうとか、やってみたいという好奇心持っている人は純粋に凄いなって思うので、そういう人に届くよう今年の人気コンテンツとなったリンクを整理しておく。無料コンテンツ勉強マニアの方が、この中からおすすめランキングなんて作ってくれたらさらに素晴らしいのになって思いながら。 また、世界を広げるためにも裾野を広げるために無料公開に踏み切ったコンテンツ制作者の方々への想いには頭が下がるばかり。それはもう何か月もかけて作ったコンテンツが多くの人に読まれ、その中からさらにその世界を強くするだけの人が誕生してくれること良いですね。 私個人としては、自分の世代にはまだ存在していなかった分野の基礎講座にはとても興味が引かれる部分で、知識の地盤というか、単語を正しく理解できるのが

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                          • AI・Python活用レシピ100選 - Qiita

                            ※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross:https://axross-recipe.com 公式Twitter:https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク

                              AI・Python活用レシピ100選 - Qiita
                            • 偉大なプログラマ(+人間)になるための101のTIPS - Qiita

                              早く人間になりたい。 以下はEmma Wedekindによる記事、101 Tips For Being A Great Programmer (& Human)の日本語訳です。 101 Tips For Being A Great Programmer (& Human) 1. Get good at Googling Googleの使い方を知ろう。 プログラマであるということは、問題に対する答えを探す能力があるということです。 Googleのうまい使い方を知ることで、開発にかかる時間を大幅に節約することができます。 2. Under promise and over deliver 約束は控えめに、出来高は多めに。 タスクに2週間かかるようなら3週間かかると伝え、2週間で提出しましょう。 期待を上回った結果を出すことで、信頼を築くことができます。 3. Be nice to your d

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                              • 人月の神話

                                人月の神話 をひさしぶりに読んでみた。 人月の神話は、フレデリック・ブルックスの超有名古典的エッセイ集で、ソフトウェアエンジニアリングに関する多岐にわたるトピック取り扱っている。その中でもとくに有名で、よく世間で言及されるのは、表題にもなってる「人月の神話」と「銀の弾などない」、それから「セカンドシステム症候群」あたりだろうか。 はじめて読んだのは20年くらい前。社会人になったばかりのころ、満員電車にゆられながら、「へー人を増やしても開発ってうまくいかないのねー」などとわかったような顔をしながら読んでいたのを覚えている。当時は職業プログラマとしての経験を積む前で、本を読んでも鵜呑みにすることしかできなかった。でも、熟練のプログラマとして経験を積んだいま読んだら、またなにか違った洞察を得られたりするかもしれない。読み返してみた動機はそんな感じ。 目次 現代のプログラマにとって有益か やっぱり

                                  人月の神話
                                • 転職したいエントリです。プログラマとして拾ってください

                                  どうもどうも。古都ことです。転職したい気分になってきたので書きます。 なおこの記事は、転職先が決まるか、諦めるか、反応がなかったら消します。この記事が残っている間は連絡待ってます。(2019/07/25追記 残しておきます) 希望条件 自分の知識や技術をより活かせる職場を探しています。拾ってください。 勤務先:できれば大阪周辺(豊中市から近いとかなり良い)遠いようならリモートワーク可給料:手取り25万は欲しい勤務時間:普通でもフレックスでも業務内容:可能ならばウェブ系がいいです(フロント/サーバ/バック問わず)新しい技術や新しい試みができる、挑戦的な内容開始:8月以降?備考:まだ退職してないです 連絡先 連絡は締め切りました プライベートでの実績 大雑把にはGitHub見てもらえばいいと思いますここと https://github.com/kotofurumiyaここ https://gi

                                    転職したいエントリです。プログラマとして拾ってください
                                  • PythonでOpenCV基礎と衛星データ解析を学べる無料講座が公開 | Ledge.ai

                                    サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。

                                      PythonでOpenCV基礎と衛星データ解析を学べる無料講座が公開 | Ledge.ai
                                    • githubで最もやべー関数を発掘する - Qiita

                                      はじめに 先日、職場で「自分が 改修したor 書いちゃった いちばんやべー関数」ネタで盛り上がりました。 みんないろいろ話してくれましたが、やっぱり僕の書いた「コマンドパターンのメインループ関数(1500行)」の圧勝でした。 なんであんなコード書いたんだろ。 そこで、今日は僕の傷ついたプライド癒すべくgithubから「世界でいちばんやべー関数」を発掘します。 つまり、「俺が書いた関数よりやべー関数に会いに行く」 結論 マジでやべー関数は次の2つ 「opencvリポジトリのcv::agast_cornerScore<AgastFeatureDetector::AGAST_7_12s>関数」(複雑度1868) 「SuiteCRMリポジトリのOpenTag関数」(複雑度1509) 言語毎の傾向に着目すると... javascriptにはやべー関数が多い python/java/swift/rub

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                                      • 【決定版】GPTs開発の教科書|ChatGPT研究所

                                        この記事は、一度使われて終わるような、ChatGPT にちょっとした機能を追加しただけの GPTではなく、本当に使われる素晴らしく便利な GPTs を作成、開発するための教科書として、書きました。 今までの GPTs 開発関連の情報を全てまとめた内容になっています。 この note 一冊を読めば、GPTs 制作の基礎から応用まで全部わかります。 記事の内容は必要に応じて適宜アップデートしていきます。 目次は以下です: 第1章 GPTsの概要とその可能性そもそも GPTs とはなんでしょうか? 一言で言うと、ChatGPTを自分独自に大幅にカスタマイズできる機能とそのカスタマイズされたAIのことです。 ただし、GPTsを単なるChatGPT のいち機能の一つとして考えるのは非常にもったいないです。 OpenAI は、GPT Store という、他の人が作ったGPTsを使えるようになるストアの

                                          【決定版】GPTs開発の教科書|ChatGPT研究所
                                        • TechCrunch | Startup and Technology News

                                          TikTok is starting to automatically label AI-generated content that was made on other platforms, the company announced on Thursday. With this change, if a creator posts content on TikTok that…

                                            TechCrunch | Startup and Technology News
                                          • Advanced Data Analysis(旧ChatGPT Code Interpreter)の活用方法を片っ端から試していく

                                            Advanced Data Analysis(旧ChatGPT Code Interpreter)の活用方法を片っ端から試していく ChatGPT Code Interpreterをとにかく触ってみる 「Code Interpreterが凄い!」と、みんなが騒いでいるのでとりあえずネットで目についた活用方法を片っ端から試していきたいと思います。 試したら追記していきます。 Code Interpreterのセットアップ 以下3ステップです。簡単ですね。よく分からなかったら別のサイトみてください。 ChatGPT Plusに課金 Setting Beta featuresでCode interpreterのトグルをオン ChatGPTのGPT4でCode Interpreterを選択 以下参考のスクリーンショットです。 Code Interpreterの活用例 ここから活用例を載せていきます

                                              Advanced Data Analysis(旧ChatGPT Code Interpreter)の活用方法を片っ端から試していく
                                            • 【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita

                                              言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて!という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから! Google Colabの知っておくべき

                                                【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
                                              • Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita

                                                Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter(桑原フィルター)とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授(Wikipedia曰く)が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる(先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう) Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文?) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahara.jpg 桑原フィルターを簡単に説明

                                                  Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
                                                • 画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita

                                                  前書き 注意:ここに書いていることは2020年代としては、古すぎる見解になっている。 近年の自己教師あり学習の大幅な進展で、ここで述べているようなアプローチは大幅に古めかしいものになっている。 ・自己教師あり学習の進展は、画像認識タスクに対する共通のbackbone を作り出しており、後段で個々の画像認識タスクに対するfine-tuningをするアプローチに変わってきている。 ・そのため、ラベル付きの限られたデータで特徴量の抽出をしていたのが、自己教師あり学習に基づく特徴量の抽出になっている。 ・各人、自己教師あり学習について調べることをお勧めする。 主旨 単純に学習データを追加するだけでは学習が改善しないことがある。そのような場合へのヒントを著者の限られた経験の中から記述する。 はじめに 画像認識の機械学習を改善するためにはデータを追加すればよい。 そう思っている人が大半だろう。 ただ、

                                                    画像の機械学習が劣化する理由 - Qiita
                                                  • OpenCVがWebカメラであなたの顔を画像として取得するまでの仕組み

                                                    全体像 全体としてはこんな感じです。レンズを通して顔の像を作るところは光学の世界、センサ面に結像された像を読み取る電子の世界。そして、センサと PC の橋渡しを USB で行う通信の世界、受け取ったフレームを処理するソフトウエアの世界、という流れで説明していきます。 物理(光学)の世界~一眼とWebカメラ(とスマホ)の違い~ 一番大きな違いは設計思想そのものです。レンズとセンサの大きさ、撮影設定などの柔軟性などに現れています。 一眼レフ:でっかいレンズ × でっかいセンサ = つよい Web カメラ:写ってればいいでしょレベル~産業用レベル スマホ:目的ごとに複数のカメラモジュールを用意したりソフトで後処理したり。ともかく小さく薄く。 光学の世界で大事なことを一つだけ(機種選択の基準として) ピント合わせ の方式はどうなっているか? マニュアルフォーカス → 自分でリング回す:ピント合わせ

                                                      OpenCVがWebカメラであなたの顔を画像として取得するまでの仕組み
                                                    • 新卒ポーカープレイヤーが山籠りして機械学習エンジニアになった話 - 新卒ポーカープレイヤーの日記

                                                      2019年8月某日AM5:30、カビ臭い布団で目を覚ます。今日も今日とて身体中が痒い。ここは、平均標高1200mの某町のさらに外れにある、季節労働者用の寮。押し入れ下段の布団は腐っている。水道管は朽ちており、顔を洗うのも憚れるような茶色い水しか出てこない。昨晩試しに買ったアメスピの新作は不味い。ああ、早く部屋を出なければ、朝飯の時間に間に合わない。 起きたままの格好で山道を10分ほど下り、作業員の待機室に着く。いつもは各々が無言で具の少ない味噌汁を啜っているのだが、今日は何やら騒然としている。どうやら昨晩、調理場のおじさんが料理長に泣きながら土下座し、「故郷(クニ)へ帰らせて頂きやす!」と言い放ち、寮から脱走したらしい。面白すぎる。しかし、そんな空気を一掃するように作業開始のベルは鳴る。 ペアで働く同僚は、40歳を過ぎている。しかし、その所作に落ち着きはなく、話していると少年を相手にしてい

                                                        新卒ポーカープレイヤーが山籠りして機械学習エンジニアになった話 - 新卒ポーカープレイヤーの日記
                                                      • 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

                                                        • ネット麻雀(雀魂)をOpenCVと機械学習で自動化した話 - Qiita

                                                          概要 pythonからOpenCVのテンプレートマッチ及びGUI操作モジュールを使うことで、 webブラウザ上の麻雀牌をBOTに認識・クリック操作させることができ、プレイの自動化ができました。 また、どの麻雀牌をクリックするかのロジック部分には機械学習を用いました。 テンプレートマッチの探索用画像を差し替えれば雀魂に限らず他の麻雀ゲーム全般で利用可能であり、機械学習の部分を変えれば、特定条件下で合理的選択を繰り返し求められるようなゲーム全般で応用が可能です。 ※内容理解の一助とするために記事内随所に雀魂のゲーム内画像を利用していますが、著作権保護等の観点から強いボカシを入れています。 対象読者 (麻雀が好きで)機械学習を触ってみたい人 WindowsやGUI操作の自動化に興味があるけどOpenCVって何だろうって人 雀魂は好きだけど試練イベント走るのがマジ試練すぎて心が折れた人 過去に大学

                                                            ネット麻雀(雀魂)をOpenCVと機械学習で自動化した話 - Qiita
                                                          • 【図解】Pythonのライブラリ 24選+α - Qiita

                                                            Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記(2023/12/25) 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 機械学習 機械学習 ⊃ 深層学習という包含関係です。 ざっくり言うと、特定のタスク(分析の方向性が明確)に対して予測できるのが機械学習で、より複雑なデータも処理できるのが深層学習です。 ただし深層学習はその分、学習に要する時間やデータは多くなります。 【機械学習入門】scikit-lea

                                                              【図解】Pythonのライブラリ 24選+α - Qiita
                                                            • Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc

                                                              2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです(記事では触れません)。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで

                                                                Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc
                                                              • OpenCVでのデモの見栄えを工夫したまとめ(ディープラーニング系) - Qiita

                                                                この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします?」 ※○○さん:デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社:デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What?」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る

                                                                  OpenCVでのデモの見栄えを工夫したまとめ(ディープラーニング系) - Qiita
                                                                • C++でOpenCV完全入門!

                                                                  この記事は「自動運転システムをエッジデバイスに組み込むための技術」を3回に分けて紹介するTURINGのテックブログ連載の第1回の記事「C++でOpenCV完全入門!」です。 第2回の「OpenCVをNPPにした結果→10倍高速に!」、第3回の「詳解V4L2 (video for linux 2)」もぜひご覧ください! はじめに こんにちは。完全自動運転EVを開発するベンチャー企業、TURING株式会社でインターンをしている東大工学部3年の井上信多郎です。 我々人類は、車を運転するにあたって多くの情報を目から取り入れています。目から取り入れた情報を元に、アクセル・ブレーキ・ハンドルを操作しています。 自動運転の場合、その目に相当するセンサがカメラであり、カメラから得た情報を元に車を運転することになります。カメラから得る情報とは、ずばり画像です。画像の中から信号、標識、前方車両などの必要なもの

                                                                    C++でOpenCV完全入門!
                                                                  • ハエトリソウ捕食監視システム - Advent Calendar - HomeMadeGarbage

                                                                    Raspberry Pi Advent Calendar 2019 | 5日目 長男くんがハエトリソウがハエを食べるところが見てみたいというので、ラズパイカメラで監視して捕食の瞬間を動画におさめるシステムを製作しました。 また こういったIoTシステムで一番問題となる電源の確保をソーラ発電によるエコエネルギーで実施したく同時にシステムに導入しました。 システム概要 システムはベランダに配置してラズパイカメラでハエトリソウを撮影しハエトリソウに虫を捕食するなどの動きがあるとその前後の動画を生成し、IFTTTを用いてケータイ端末に通知します。 電源はソーラパネルを使用して完全に自立したシステムとなります。 構成 ソーラパネルと鉛蓄電池をチャージコントローラに接続します。コントローラが出力する12Vをコンバータで5Vに変換してUSBコネクタで出力します。 負荷としてラズパイZero&ラズパイカメ

                                                                      ハエトリソウ捕食監視システム - Advent Calendar - HomeMadeGarbage
                                                                    • ABEJAの技術スタックを公開します (2019年11月版) - ABEJA Tech Blog

                                                                      2021/10/22追記:最新版は下記記事になります!こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです! 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ!ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ

                                                                        ABEJAの技術スタックを公開します (2019年11月版) - ABEJA Tech Blog
                                                                      • OpenCV をビジュアルプログラミングできるアプリを Electron + Vue.js で作成 - Qiita

                                                                        要約 Electron + Vue.js で、OpenCVをビジュアルプログラミング的に実行できるアプリ(仮称: OpenCVFlow)を自分の勉強がてら作ってみました。 上の動画のように、画像処理を定義したブロックを並べ、それをリンクでつなげることで、処理を順次実行して結果を確認、保存することができます。機能としてはそれほど多くなく、実用まではいかないかもしれませんが、なにか参考になれば幸いです。(個人的には、ElectronやVue.jsを本格的に使用するのは初めてでしたが、それなりに動くものが作れて満足しています。) 採用技術 アプリケーションエンジン: Electron フロントエンドフレームワーク: Vue.js UIフレームワーク: Photon OpenCVライブラリ: opencv4nodejs デザインパターン: アトミックデザイン アトミックデザインについて 今回は、U

                                                                          OpenCV をビジュアルプログラミングできるアプリを Electron + Vue.js で作成 - Qiita
                                                                        • WebブラウザでPythonが動作する!PyScriptの詳解 | gihyo.jp

                                                                          鈴木たかのり(@takanory)です。今月の「Python Monthly Topics」では、Webブラウザ上でPythonが動作するPyScriptについて、内部構造なども含めて詳しく解説したいと思います。 PyScript公式サイト(https://pyscript.net/) Warning:PyScriptは現在非常に活発に開発が進んでいるプロダクトのため、将来的にこの記事のサンプルコードが動かなくなる可能性があります。記事執筆時点では最新バージョンであるPyScript 2023.03.1で動作確認しています。うまく動かない場合はPyScriptの公式ドキュメントなどを参照してみてください。 PyScript - PyScript documentation PyScriptとは? PyScriptは公式サイトに「Run Python in Your HTML」と書いてあると

                                                                            WebブラウザでPythonが動作する!PyScriptの詳解 | gihyo.jp
                                                                          • Rust についてカジュアル面談で頻繁に訊かれる質問と、それに対する個人的な回答 - CADDi Tech Blog

                                                                            エンジニアリングマネージャーの村上 (@mura_mi) です。採用関連で面談に出ることが多いのですが、大体7割くらいの確率で 「なんで Rust 使ってるのですか?」「Rust 使っててどうですか」と聞かれるので先回りして書いておこうと思った記事です。 なんで Rust を選んだの Rust をエンジニアリングチームの武器の中心に据える意思決定がされたのは私の入社前ですが、伝え聞いている話しと自分の解釈を混ぜ合わせた話を書きます。 「データ指向アプリケーションを堅牢に作るのに必要な型システムを求めたこと」と、「キャディがもともと C++ の会社だったこと」の2つが、キャディが Rust を使っていることの背景にあったのだと理解しています。 後述しますが、キャディが 原価計算システム やサプライチェーン・マネジメントシステム を Rust を使って開発しはじめたのは、2019年の中頃だった

                                                                              Rust についてカジュアル面談で頻繁に訊かれる質問と、それに対する個人的な回答 - CADDi Tech Blog
                                                                            • PythonとWinRT OCRで文字認識 - Qiita

                                                                              import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') (await winocr.recognize_cv2(img, 'ja')).text pip install jupyterlab jupyter_http_over_ws jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0

                                                                                PythonとWinRT OCRで文字認識 - Qiita
                                                                              • 達人出版会

                                                                                コンテナセキュリティ コンテナ化されたアプリケーションを保護する要素技術 Liz Rice(著), 株式会社スリーシェイク(監修), ⽔元 恭平, ⽣賀 ⼀輝, ⼾澤 涼, … Knative実践ガイド 小野 佑大 いちばんやさしいHTML5&CSS3の教本 人気講師が教える本格Webサイトの書き方 赤間 公太郎, 大屋 慶太, 服部 雄樹 人間中心設計入門 HCDライブラリー0巻 黒須 正明, 八木 大彦(編), 山崎 和彦, 松原 幸行, 竹内 公啓(編著) スッキリわかるPython入門 国本 大悟, 須藤 秋良(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略ITパスポート教科書+模擬問題 令和5年度 間久保 恭子 徹底攻略Python 3 エンジニア認定[基礎試験]問題集 株式会社ビープラウド, 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会, 株式会社ソキウス・ジャパン 徹底攻略

                                                                                  達人出版会
                                                                                • スクリーンショットドリブンのメモアプリ mumemo を作った

                                                                                  自分は技術書などの書籍のメモはスクリーンショットを撮ってそれにメモを追加するという形で取っています。 以前はOneNoteにスクショを貼り付けていましたが、OneNoteを立ち上げるのが面倒なので、去年mumemoというスクリーンショットベースのメモアプリを書いて、メモはGitHubのPrivateリポジトリで管理するようにしました。 この記事では、スクリーンショットべースのメモを取るmumemoというアプリを紹介します。 書籍などを読むときにスクリーンショットを撮って、Markdownでメモを書くスタイルでやっているので、それをいい感じにやるElectronアプリを書きました。 "スクリーンショットドリブンのメモアプリ mumemo を作った | Web Scratch"https://t.co/Y26TvxvEvv pic.twitter.com/gA1txccoIw — azu (@

                                                                                    スクリーンショットドリブンのメモアプリ mumemo を作った