英語版のUdemy講座、"Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning"の受講を完了したので最初に立てた目標の達成具合、自己評価や、コースをやり終えての感想をまとめる。 目次１、受講前のゴールイメージとスケジュールの確認 ２、講義に関して ３、次回に受講に生かしたいこと。教訓とか 受講前のゴールイメージとスケジュールの確認 ■受講前のゴールイメージとスケジュールの確認 ・NumPy..

進捗 93%（+6%） 順調。 結局、CIFAR-10でエラーになる件はその後の講義にも影響があるため、対処を行うことにした。 ■セクション8：画像認識のためのディープラーニング（続き） ・エラーになる件の対処 　OSを変更してMacで試してみたところ、動作することは確認できた。 　学習済のモデルも用意されてはいるが、初めてなので実際の学習を行ってみた。すると、CIFAR-10の講義の学習を行うだけで４時間以上かかっている。マシーンが古く非..

進捗 87%（+15%） 想定外に非常に順調。 コーディングは非常に単純になっている。特につっかえるところもなくあっという間にディープラーニングの結果が得られる。 ■セクション8：画像認識のためのディープラーニング（続き） ・ディープラーニング理論 　基本から勉強をスタート。ニューロンの仕組みから入り、次に活性化関数のシグモイド関数やRuLUを学ぶ。続いて、コスト関数であるQuadratic Cost, Cross Entropyなどを学ぶ。..

進捗 72%（+8%） 順調。 早く進むのは良いのだが、その分、理解が追いついてない気がする。 結局、動画の部分はカメラを使用せずに済ます方向だ。 ■セクション7：オブジェクトトラッキング ・Optical flow 　cv2.goodFeaturesToTrackで検出したコーナーに対して、トラッキングを行い、その軌跡を描画する。 　初めに検出したコーナーに対して、位相を計算して、軌跡を描画しているので、長時間トラッキング対象が動く..

進捗 64%（+10%） 順調。 1つ１つの講義の動画は長めだが、サクサクと消化している。 画像認識の中心の部分に入ってきているので進めていて楽しい！ ■セクション6：物体検出 ・Watershedアルゴリズム 閾値処理で分離すると対象オブジェクトが重なっている場合に１つ１つのオブジェクトの分離ができないが、このアルゴリズムを使用することで１つ１つのオブジェクトへの分離が可能だ。 https://docs.opencv.org/3..

進捗 54%（+9%） 順調。 しばらくは動画の画像認識はないようなので、Macのセットアップはほっておく。 画像認識の勉強はAPIをコールしながらも、多重ループを使ったり、複雑なAPI呼び出しを繰り返したりというのを想像していたのだが、OpenCVを使ったものはまったく違う感じだ。 ■セクション６：物体検出 ・テンプレートマッチング テンプレートマッチングの複数のアルゴリズムを試して比較を行う。うーん、matchTemplate関数を一回..

進捗 39% 順調。 残念ながら、台風の影響もあり、Webcamの入手が遅れそうだ。 今回はWebcamなしでコースを完了になる方向かなぁ。 一応、Macの内蔵のカメラを使うことも可能ではあるが。。。 考え中。 ■セクション４：画像処理(残り) ヒストグラムの作成、アセスメントのテストを行う。 ・ヒストグラムの作成 　まず、グレースケールのヒストグラムを作成する。 　それをチャネル分ループさせてカラー画像の各チャネルのヒストグラ..

進捗 33% 順調。特に問題ない。 ■セクション４：画像処理(続き) 画像合成、しきい値処理、ぼかし処理の学習を行う。 ぼかしの処理の説明のあたりから、画像の読み込み、表示の関数などのよく使う機能を関数として準備し、これらをコピペして修正しながら進む。 一応、勉強のため、基本的には自分でコードは打ち込むようにしながら進む。 ・画像合成 bitwise_orやbitwise_notを駆使して画像合成を行う。 実用の際は、一度、関数を作..

進捗 24% 順調。特に問題ない。 あえて言うなら、早く画像認識系のことをやりたい！ ■セクション３：画像の基礎とOpenCV(続き) ・基本的な画像の取り回し 画像の読み込みからスタート。 matplotlibとopencvの色のチャネル順序は異なるので、注意が必要だ。 変換は下記で行う。 new_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) この後、グレースケールへの変換、リサイズ、..

進捗 12% 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。 c..