等色関数のグラフ化

ペンキ、インクの色などJISで規定されて、以前、JIS Z 8701-3 付属表で等色関数をグラフ化しました。その時は、プログラムソースコードを公開していなかった。今、どう作ったかよくわからなくなりそうだったので、改めてこれを備忘録的に掲載してみたいと思います。Pythonサンプルプログラムimport cv2import numpy as np# JIS Z 8701 付表 1 XYZ 表色系における等色関数# L(波長), R, G, BxyzTable = np.array([ [380, 0.0014, ...

Scikit-learn ランダムフォレストによる特徴の重要度

機械学習/AI花盛り。ただようやくプロモーション/誇大広告的な部分が剥がれてきて過剰な期待というか誤解の抑制となってきた。よかったとちょこっとほっとしている。良質の学習データ収集、生成を過小見積もりしているらしく手間がかかっているらしい。見積もりと数倍の開きがあるとか。ビジネスにするには大変なのだなと思っています。さて、今回はScikit-learnのランダムフォレストと、それを使った特徴重要度についてやってみよ...

Matplotlibによる二値画像の表現

画像処理では野菜がなかなかいいサンプルなので野菜関連画像を検索していたら、このイラストを見つけました。Iさんの野菜セットというイラストで、なかなかかわいいので掲載しました。さて、画像処理のブログ記事を書く中で、二値画像の情報をいかに表現するか結構悩むところです。そのまま画像表示してもいいのですが、少し物足りないところです。先ごろ見つけた方法としてmatplotlibを使った表現を、今回は書いて見たいと思いま...

ドラゴンカーブを描く

小さな断片の形状が全体と似た形になる自己相似などフラクタルな幾何学図形に興味があります。ドラゴンカーブというフラクタル図形に分類されていますがこれをPythonとOpenCVを使って、ちょっと作ってみたいと思います。Pythonサンプルプログラムimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport cv2import colorsysclass DragonCube: def __init__(self,firstx,firsty): self.data = [] self.x = first...

キュウリの曲がり具合を画像処理でみてみる(3) 曲がり具合を測る

前回、前々回から、キュウリの曲がり具合を画像処理検討している。前回、前々回リンク    Emotion Explorer - キュウリの曲がり具合を画像処理でみてみる(2) 幅と長さを測る    Emotion Explorer - キュウリの曲がり具合を画像処理でみてみる。いよいろ実際のキュウリの曲がり具合を測ってみたいとおもいます。現状の運用ですと、モノサシで現物を計測するのでしょう。それですと輪郭から...

キュウリの曲がり具合を画像処理でみてみる(2) 幅と長さを測る

前回、キュウリの曲がり具合を測ってみました。    Emotion Explorer - キュウリの曲がり具合を画像処理でみてみる。下画像のキュウリの重なりを何とかならないものかと、ちょっとやってみたが結局、通常の方法では厳しい。機械学習の守備範囲かな？  キュウリ画像の重なりを際立たせる撮像を行うか、別のレーザーセンサーなどを平行で使うか、AIかというかんじでしょうか。色が同じで、材質も同じ...

キュウリの曲がり具合を画像処理でみてみる。

キュウリが曲がるというのは、実にストレスがかかっているから曲がるので、味はもしかしたら変わっているかもしれないけれど、曲がっていようと味は変わっているかどうかは私にはわかりません。ただ、まぁ規格化された梱包、輸送方法の問題から実が曲がっているのが問題になっているのだと思います。きゅうり。夏野菜で関係ないなと思っていたのですが、ちょっと気になりましたのできゅうりの曲がり具合を画像処理として、ちょっと...

リサジュー図形を描く

AI、統計計算関連ばかりにブログ記事が重くなりすぎるので、ときどきお絵かき・幾何学模様などを掲載します。簡単なパラメータで描けるリサジュー図形。書物によってはリサージュとも記述があります。フランスの物理学者ジュール・アントワーヌ・リサジューによって考案されたと言われています。オシロスコープで、何かしらの周波数調整、サイクル調整の時、このような画像を表示させることがあり、ピッタリ合うと周波数が合ってい...

Scikit-learn 機械学習分類器の混合行列による評価

機械学習などの分類器の性能評価で、ただ単に正解率だけを追い求めていたのでは片手落ちになってしまいます。これだけで評価、判断基準とするのもどうか？「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」Aurélien Géron (著)ではいかに機械学習について評価するかについて多くの紙面が割かれていて、この中の一つの評価法が交差検証と混合行列があり、それをちょっと勉強してみたいと思います。Scikit-learnの交差検証と混同行列S...

ペンタグラム、ヘキサグラムなど多角形を描いてみる

輪郭について、いろいろ試してみたときにテスト画像作成用にペンタグラム(五芒星)、ヘキサグラム(六芒星)を描いていました。ペンタグラム(五芒星)は、西洋では魔除けとして米国国防総省の建物形状にも採用されていたりしますが、上下逆にすると悪魔的な意味合いを持つのだそうです。光があれば闇もある。対局の存在があることは考えられることではありますが、私は解釈では悪魔的というのは物質的なものにとらわれている状況で、仏...

OpenCV 輪郭線同士の距離

五色に変化する神秘の湖 北海道のオンネトー。適当に写真を物色していたら、こんなのがあり、気に入ったので掲載してみました。さて、以前、OpenCVの輪郭について考察し、記事の中で輪郭マッチングのことを書きました。    Emotion Explorer - 輪郭の探究cv2.matchShape（）以外で、輪郭間の距離を求めるタイプの形状マッチングを見つけたました。createShapeContextDistanceExtractor()です。2つの画像輪郭...

Matplotlib.pyplotで等高線をプロット

3次元を2次元で表現しようとすると、3Dグラフがあればいいのですけれど、普通に表現しようとすると等高線を用いる方法があります。例えば地形を現す地図など。等高線機能 matplotlib.pyplot.contourf()について、ちょっとやってみようかと思います。2つのサンプルを作りました。テスト1 - np.meshgrid使用一般的な等高線を書くサンプルです。これだけだとつまらないのでテスト2を用意しました。テスト2 - np.meshgrid未使用過去の...

Scikit-learn ロジスティクス回帰を試す

秋の秋田にある玉川温泉。ガンも治すと噂されれていたので八幡平をツーリングで通りかかったおり、一度行ってみたが、泉質は強酸で飲むと歯が解け、皮膚はビリビリくるほど。入浴後、体調が少し崩れてしまいました。瞑眩反応なのかもしれないけれど、健康体には強すぎるんじゃないかと感じました。さて、最近Scikit-learnにはまっているが、もう少し突っ込みたいと次はロジスティクス回帰について遊んでみようかと思います。ロジス...

Scikit-learn サポートベクターマシンで手書き文字を推定

写真は富士山8合目の御来光です。良くきれいに撮ったものだと思います。さて、機械学習 決定木で遊んでみましたが、サポートベクターマシンで手書き数字画像を認識することをちょっとやってみようかと思います。Pythonサンプルプログラムimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets, svm, metricsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport numpy as npimport cv2def getLayoutPanel(xImages,...

機械学習 決定木で分類してみる

天空の山城 備中松山城。9月下旬から4月初旬（とくに10月、11月）は雲海に包まれる幻想的な姿を見ることができるのだそうです。秀吉に水攻めにされた城でもあり、古戦場という史跡の他、こういった面もあるのかと見入ってしまいました。さて、機械学習 決定木です。これをもうちょっと。Scikit-Learnにはクラス分けと言いますか分類機能も用意されています。決定木に取り掛かった手前、DecisionTreeClassifierを使ってみた...

年間気温を近似する(3) 決定木をAdaBoostでブースト

写真は竹林にならぶ足軽長屋。武家屋敷は見学したことがあるけれど、足軽長屋はまだないので、来年春以降、一度見に行きたいものです。さて、お手軽な機械学習 決定木（DecisionTreeRegressor）さらにブーストさせるAdaBoostという機能（AdaBoostRegressor）がありますので、これについて進めてみたいと思ます。そこまで決定木使わなくてもと思うところはある物の、ニューラルネットワークを使ったディープラーニングなどは計算過...

年間気温を近似する(2) 決定木(DecisionTreeRegressor)を使ってみる

写真は秋の白川郷です。いっすね。行ってみたいとは思うのだけれど、なかなかなかなか訪ねる機会が無く、今日に至ります。さて、前回、最小二乗法で年間気温の近似グラフを作ってみました。前回記事    Emotion Explorer - 年間気温を近似する教師あり機械学習にアルゴリズムとして決定木があります。ここでいう決定木はデータから木構造を作る機械学習の手法のことを指します。回帰計算から、今度は決定木の...

過去の気温データから近未来の気温推定する

写真は紫色の菊。品が良い花ですね。さて、積算温度での植物栽培計画には、近未来、植え付けから収穫までの温度情報の推測が不可欠なのだが、さて、どうやるものか？一番手っ取り早いのは、過去数年分同月同日の平均値なんだけど、それだと芸がないので、回帰分析による近未来をちょっとやってみましょうか。Pythonサンプルプログラムimport matplotlib.pyplot as pltimport csvimport mathimport calendarimport numpy as npfrom ...

年間気温を近似する

さて、前回記事で累積温度で植物の生長、取り入れ時期について書きました。前回記事リンク    Emotion Explorer - 積算温度というものこの計算式は、データを集め、蓄積することで精度を上げられるものとして、植え付け、収穫をスケジュールするには、時期の気温をある程度推定する必要が出てきます。さて、どうしようか。高度な天気の長期予報システムを構築するなんてことはできない。例年の平均値から今年...

積算温度というもの

うちの家庭菜園あくまで趣味なのですが、プロフェッショナルな農家さんは、IoT/ICT技術導入について用途としては環境監視、ハウスの温度監視や制御、炭酸ガスの監視など、他には積算温度を算出して収穫、出荷日を推定いくことに使うという事だ。積算温度は品種ごとに温度があり、温度の積算が温度に達した時収穫最適時期というふうに使います。積算温度は温度センサで計測し、それを集めて集計、積算することで計算できますが、収...