順調なスタート。
今回はWindowsで受講を行う。
■セクション１：コース概要と導入
今回のコースは前にも受けているJoseさんのコースということで大体どのようなものはわかっているので、ササっと進める。
環境もコマンドで簡単にできると思いきやいきなり詰まった。
python_cvcourseでバーチャル環境をアクティベートできるはずだが、環境がないとエラーが出る。
環境のリストが下記のコマンドでできるらしい。
conda info --envs
あ、”_"（アンダースコア）じゃなくて"-"（ハイフン）じゃん。
変更して事なきを得た。
■セクション２：NumPyと画像の基礎
このセクションではNumPyの基本とmatplotlibで画像の読み込み、表示し、データをNumPyのarrayに入れて、チャネルを取り出して表示する。
はまったのは画像読み込みの際のパスの処理の所。
r"path文字列...."としてraw指定してパスを入れること。
エラーメッセージがピンとこない。（ValueError: embedded null character）
・新しく知ったこと
・jupyternotebookでAPIの説明を出す
→[Shift] + [Tab]
・Zerosで作るマトリックスのデフォルト値はfloat
・NumPy操作メモ（講義で出たもの＋自分で調べたもの）：
・lab起動
・リストからデータ生成
・1個飛ばしのリスト作成
・ゼロのマトリックス作成
・要素が全部１の行列の作成
・ランダムな行列（int)
np.random.randint(0,100,10)
・最大、最小
・最大の場所、最小の場所
・平均
・1-100で10X10の行列を作る
・行列のディメンジョン
・全て同じ値の行列 full
・col/rowの操作
・特定の場所の取り出し
・全体 a[:]
・1行目 a[0,:]
・1列目 a[:,0]
・縦長、横長に変更 .reshape(10,1)
・部分行列 a[0:4,0:2]
・コピー： a.copy()
参考）
https://numpy.org/doc/
・画像データの読み込み操作
・関連ライブラリ読み込み
・画像読み込み
・NumPy配列への変換
・データタイプ表示
・チャネルの取り出し、グレー化
・アセスメントテスト
順当に解答できた。
完了。
■セクション３：画像の基礎とOpenCV
OpenCVの歴史からスタート。
自分でも調べた。
最新ではC言語のI/Fは廃止になっていることに驚く。
やばい、自分もお払い箱になってしまいそうで怖い。
参考）
https://ja.wikipedia.org/wiki/OpenCV
■次は
OpenCVを入れて、セクション３を続けて進めていく。
オブジェクトトラッキングなど動画周りも試したいのでWebカメラを購入しておく。
このコースへのリンク
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning
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