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阿久津 剛史	
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 〜コンピュータビジョン編〜

自己紹介	
•  阿久津 剛史	
	@akucchan_world	
•  某メーカー勤務	
– 非プログラマ	
•  Python経験2年ちょい	
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2
Q1.	ポケモンGOはやりましたか?	
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Q2.	画像検索を使ったことはありますか?	
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CNN,	“Why	face	recogniOon	isn't	scary	--	yet”,	
hCp://ediOon.cnn.com/2010/TECH/innovaOon/07/09/face.recogniOon.facebook/
いずれもコンピュータビジョンが	
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6
コンピュータビジョンとは?	
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て、「ロボットの目」を作る研究分野である。	
この分野はコンピュータが実世界の情報を取得する全
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で幅広く研究されている。また、近年ではコンピュータ
グラフィックスとコンピュータ・ビジョンの融合が注目を
集めている。	
7	
Wikipedia,	“コンピュータビジョン”	
hCps://ja.wikipedia.org/wiki/コンピュータビジョン
Pythonのコンピュータビジョンパッケージ	
8	
mahotas
『実践コンピュータビジョン』	
“Programming	Computer	Vision	with	Python”	(PCV)	
Jan	Erik	Solem		
(@jesolem)
1章 基本的な画像処理 	
2章 画像の局所記述子 	
3章 画像間の写像 	
4章 カメラモデルと拡張現実感 	
5章 多視点幾何 	
6章 画像のクラスタリング 	
7章 画像検索 	
8章 画像認識 	
9章 画像の領域分割 	
10章  OpenCV		
目次
1章 基本的な画像処理 	
2章 画像の局所記述子 	
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12
エンパイア・ステートビルの画像	
•  empire.jpg	
•  縦	800	px	*	横	569	px	
13
白黒画像(グレースケール)	
14	
•  濃度(強度)を256階調で表現	
•  0=白、255=黒	
125	 123	 123	 ...	
126	 125	 125	 ...	
127	 126	 125	 ...	
...	 ...	 ...	 ...	
白黒化	
(800,	569)
カラー画像(RGB)	
15	
188	 186	 186	 ...	
189	 188	 188	 ...	
189	 188	 187	 ...	
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88	 87	 86	 ...	
...	 ...	 ...	 ...	
=	 +	 +	
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•  各ピクセルの色強度は256階調	
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(800,	569,	3)	 (800,	569)	 (800,	569)	 (800,	569)
2章 画像の局所記述子	
16
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17
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22
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23	
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手順	
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24
パノラマ写真を作る
手順	
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26
7章 画像の検索	
27
ケンタッキー大学	
28
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29	
•  4枚1組の画像データセット
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30	
① 画像の特徴をSIFT特徴量で記述する	
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まとめ	
•  『実践コンピュータビジョン』を題材として、コンピュー
タビジョンの基本をプログラミングしながら、学びまし
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•  Pillowを軸にして、豊富なPythonパッケージを使って、
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