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主だった趣味である「カメラ」「バイク」をキャンプに絡めて、創意工夫で何かモノを作り上げることを目的したキャンプ創作ブログ。物理的なモノに加えて、プログラム（Pythonメイン）の勉強がてら、作成も行う。
試しにPythonでハフ変換で直線検出するコードを書いてみました。OpenCVの関数だと投票数（θ-ρのヒストグラム）がわからなかったので自作してみます。アルゴリズムはシンプルなのでコードとしてもとても短くわかりやすいものになりました。
画像から直線を検出するために用いられるHough(ハフ)変換ですが、同じような考え方で円も見つけることができます。どのような原理で見つかるのか考えてみます。 以前直線を見つけてみました。 これの続きです。ハフ変換による直線検出に関して、ま
画像から直線を検出するために用いられるHough(ハフ)変換ですが、その意味を理解していこうと思います。一般的には説明が省略されるような式の変換も真面目にやってみようと思います。ハフ変換 ハフ変換は、デジタル画像処理で用いられる直線の検出
夜や室内などで撮影すると写真にどうしてもザラザラとしたノイズがのって画質が劣化してしまいます。デカいカメラを持って、三脚使って長秒露光すれば良いのですが、いつもそんなのを持ち歩いているわけではないので、どうしてもスマホで「ハイチーズ」にな
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ゼロから作るDeepLearning③を読み切って初めて普段使っているpytorchの動きの意味が分かってきた気がします。今まで意味も分からず書いていた記述一つ一つの意味だったり意図が分かった気になってきました。 そして意図的にだと思いま
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。解説ではないので書籍を読んでいる前提です。第5ステージ、目的は「DeZeroで挑む」です。(function(b,c,f,g,a
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。解説ではないので書籍を読んでいる前提です。第3ステージ、目的は「ニューラルネットワークを作る」です。(function(b,c,
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。解説ではないので書籍を読んでいる前提です。第3ステージ、目的は「高階微分を実現する」です。(function(b,c,f,g,a
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモ。第2ステージ、目的は自然なコードです。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObje
「ゼロから作る Deep Learning 3 フレームワーク編」の読書まとめ。思い出すためのまとめメモです。まとめるつもりで読まないと頭に入ってこないので。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。良著です。一度読んだものを後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
「ゼロから作る Deep Learning 2 自然言語処理編」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。コードは以下。図は転記しません。本を片手に読む感じ。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffili
続き(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.scripts
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続き(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;b=b function(){arguments.currentScript=c.currentScript c.script
「ゼロから作る Deep Learning」の読書まとめ。後で思い出すためのメモです。わかっていたつもりでしたがコードを見ると納得感ありました。(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObje
anacondaなしで今度はUbuntu上でSpyder環境を作ることにします。Windosではこっち。 仮想環境を指定して、システムを汚さず使えるようにしていきます。Spyderのインストール ひとまず慌てず騒がずaptでインストールし
状況によってPythonのバージョンを切り替えたくなるので、その方法のメモ。 Ubuntu上にもデフォルトでPython入っているのですが、その環境を壊したくない。というのもあります。 最終的にはvenvでの仮想環境単位でバージョンを切り
USBストレージにOSを入れておくと、現状走っているWindows環境を壊すことなく、複数のPC上でネイティブ環境のLinuxを使うことができます。 今回出先と自宅で使いたかったので、USB-SSDにUbuntuを入れたのでその覚書です。
少し前に書いたKerasでのhello world的なコードをpytorchへ移植してみたときのメモ。MNISTの文字認識のあれです。準備インストールしたものは、torch / torchvision / pillow / tqdm / m
少し前に書いたKerasでのhello world的なコードをpytorchへ移植してみたときのメモ。MNISTの文字認識のあれです。準備インストールしたものは、torch / torchvision / pillow / tqdm / m
像認識を行うことを目的とした代表的なCNNのメモ。これをキーワードにググる。ほうぼう調べた内容のメモなので内容は薄い。ちなみに有名なモデルは学習済みのデータも含めて公開されているので気軽に試すことができる。AlexNet2012年のILSV
もう少し突っ込んだメモ。まだHello World。データの準備や効率よく学習を進めるためのテクニックに関するメモ。 ここをキーワードにググるべし。データ拡張（Data Augmentation） 今持っている画像データ量が心もとないとき
いわゆるHello World的なことをするための覚書。前回それっぽい認識ができたので、続き。 CNNを使ってみます。 mnistの画像を使って、結果として98%の正答率が出せました。CNN 言わずと知れたConvolutional Ne
