EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 （spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより） こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ
背景差分 画像の前景と背景を分離する手法。2013年にOpenCV 2.4.7での背景差分の記事を書いたが、2018年になったいまOpenCV 3.4.1で背景差分を行おうとしたら使えるアルゴリズムが増えていたのでまとめておく。 アルゴリズム MOG, MOG2, GMG OpenCV 2.4.7でも使えた。以下のページに日本語でわかりやすい説明がある。 背景差分 — OpenCV-Python Tutorials KNN K近傍方に基づく背景差分。前景の画素数が少ない場合は効率が良いらしい。 Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction - ScienceDirect CNT 低スペックな計算機でもほかのアルゴリズムより高速に処理ができる。CNTとい
少し前の状態の背景画像と、新たに何かが入ってきた状態の２つの画像の差を取ることで物体検出する手法を背景差分法といいます。 よくある利用事例として、固定カメラを使って来店者のカウント、自動車などの交通流量カウントなどに応用されます。 しかし、厳密には、物体の画像を取得した場合、影が存在するので単純な２つの画像の引き算ではうまく物体のみを検知できないケースがあります。そのため、様々なアルゴリズムが提案され、OpenCVでは以下の３つのアルゴリズムが用意されているので試しに実装してみます。 BackgroundSubtractorMOG BackgroundSubtractorMOG2 BackgroundSubtractorGMG 実装サンプルコード(BackgroundSubtractorMOG) チュートリアルのサンプルコードは動画を使っていますが静止画でも動きますので以下のようなコードで
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説しています。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 連載第3回から第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していますが、Jupyter Note
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
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