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【入門】グレースケール(Julia)【数値計算】
JuliaでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 基本的な流れは他の環境と一緒。 データ構造の違いに気を付ける必要がある。 さらに各チャンネル情報も0～1の正規化されたものになってる点にも注意。
2023/07/31 20:59
【入門】グレースケール(Scilab)【数値計算】
ScilabでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 基本的にはMATLABと似た感じにはなる。 デフォルトで0方向へ丸め。 整数型でキャストすると内部の変数も演算前に整数型に変わってしまう。 これを抑制するためにdoubleへキャストなどを使用する。
2023/07/30 18:23
【入門】グレースケール(Python)【数値計算】
Python(NumPy)でRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 次いでにOpenCVによるグレースケール化も。 OpenCVによるグレースケール化はコーデック依存な面がある。 画像データはの1チャンネル1ピクセルは8bit長。
2023/07/29 20:57
【入門】グレースケール(MATLAB)【数値計算】
MATLABでRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 画像データの型の都合でuint8のキャストが必要。 unit8キャスト時に小数点以下が自動で四捨五入される。 小数点以下切り捨て(0方向への丸め)をしたい場合はfix関数を使用する。
2023/07/28 19:19
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その14【グレースケール⑥】
2023/07/27 19:45
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その13【グレースケール⑤】
2023/07/26 19:57
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その12【グレースケール④】
2023/07/25 20:02
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その11【グレースケール③】
2023/07/24 19:55
【入門】グレースケール【数値計算】
画像処理の実験をする際はグレースケールにしておくのが一般的。 グレースケールにも種類がある。 犬と自転車の画像を元にRGB平均とSDTV規格を比較してみた。 今後の予定としては各ツール、各言語でこれらを実施し、クセのようなものを認識する。
2023/07/23 19:45
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その10【グレースケール②】
犬と自転車の画像を元にRGB平均とSDTV規格を比較してみた。 ぶっちゃけ思ったほどの差は感じない。 とりあえずSDTVで進める。 今後の予定としては各ツール、各言語でこれらを実施し、クセのようなものを認識する。
2023/07/22 20:10
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その9【グレースケール①】
画像処理の実験をする際はグレースケールにしておくのが一般的。 カラー(RGB)の際は各チャンネルに対して同じ処理をすれば良い。 グレースケールにも種類がある。 SDTV規格が一般的らしい。
2023/07/21 19:31
【入門】画像処理概要(Julia)【数値計算】
Juliaで画像処理。 ImagesとImageViewのパッケージをインストール。 OpenCVではなくImageMagickを使用したパッケージなので他の環境と性格が異なる。 ImagesのAPIとやり取りする場合は基本構造体ベースだが、処理をする際は配列にするなど行ったり来たりが発生する。
2023/07/20 19:35
【入門】画像処理概要(MATLAB)【数値計算】
MATLABで画像処理。 読み込みはimread。 画像の構成を維持した2次元配列に、RGBの3チャンネルがぶら下がる。 結果として3次元配列になる。 画像の加工は配列操作を駆使する。 配列操作の基本を身に着けた方がお得。
2023/07/19 19:28
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その8【画像操作⑦】
2023/07/18 19:45
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その7【画像操作⑥】
ScilabのIPCVでカメラキャプチャ。 Scilab、IPCVというよりOpenCVの機能。 基本的にはPythonで実施したことと同じことは可能。 API名が異なる点に注意。
2023/07/17 19:43
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その6【画像操作⑤】
Scilabで画像処理。 IPCVパッケージのインストールが必要。 中身はOpenCV。 OpenCVベースなので色の並びがBGRかと思いきやRGB。 終端要素しては$。
2023/07/16 19:42
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その5【画像操作④】
Pythonでカメラキャプチャ実施。 cv2で実施可能。 1フレームずつ取得でき、1フレーム単位でみれば画像と一緒。 実際には処理負荷軽減、分散等を意識することが多い。
2023/07/15 19:54
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その4【画像操作③】
Pythonで画像処理。 OpenCVを利用するcv2パッケージが必要。 1ピクセルのRBGの並びがBGRになっている点に注意。 反転させる場合のスライシングは::-1。
2023/07/14 20:05
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その3【画像操作②】
2023/07/13 19:45
【入門】画像操作(各環境で確認する内容)【数値計算】
画像の読み込み、保存について具体的にやることを列挙。 カメラキャプチャもやるが、ツール、言語によってはできないor難しい場合あり。 使用する画像は例の「犬と自転車」。 お試し画像処理は赤成分の抽出と左右反転をやってみる。
2023/07/12 19:38
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その2【画像操作①】
2023/07/11 20:11
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その1【概要編】
第3章スタート。 畳み込み、アフィン変換、射影変換をやる予定。 地味に畳み込みニューラルネットワークの基礎知識になり得るかも。 恒例のMATLAB、Python、Scilab、Juliaで動作させてみる予定。 内容によっては苦手なもの、できないものが発生するかも。
2023/07/10 20:00
【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Julia)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析をJuliaで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 誤差の出方はサンプル点数次第。
2023/07/08 20:30
【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Scilab)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析をScilabで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば誤差は減る。 コード自体はMATLABコードのコピペ。 scatter3をscatter3dに書き換えた程度。
2023/07/07 19:47
【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Python)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。
2023/07/06 20:05
【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(MATLAB)【数値計算】
正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)をMATLABで実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。
2023/07/05 19:55
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章【バックナンバー】
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第2章。 第1章ではベクトル行列演算の基本的なやり方や 状態空間モデル、そのモデルをPID制御。 などを行った。 第2章は回帰関連の話がメインとなる。
2023/07/04 19:54
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その77【まとめ】
第2章最終回。 これまでの振り返り。 正規方程式の限界について。 係数と変数の積による項以外の特殊な項があると対応できない。 今回やった回帰分析の延長線 ラッソ回帰、リッジ回帰。
2023/07/04 19:53
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その76【多変量多項式回帰分析(関数項)⑤】
正規方程式による多変量多項式回帰分析をJuliaで実施。 誤差はあるものの目的の係数 誤差の出方はサンプル点数次第。
2023/07/03 19:44
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その75【多変量多項式回帰分析(関数項)④】
2023/07/02 19:20
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その74【多変量多項式回帰分析(関数項)③】
2023/07/01 21:03
2023年7月 (1件〜100件)
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