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「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ(NumPy/pandasなど)を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正
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NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
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コンピュータビジョン 1章
1.
コンピュータビジョン 1章 基本的な画像処理
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Pythonおよび統合開発環境の インストール ● ● コンピュータビジョンではPythonは2.7を 使用します(3.Xは使用しません) 統合開発環境と併せてインストールしてください – 分からない方には別スライドでインストール方法および 統合開発環境PyCharmを紹介します
3.
目次 ● Pythonおよび統合開発環境のインストール ● 使用するライブラリ/モジュールのインストール – PIL – NumPy – Matplotlib – SciPy 【追記】今回のプレゼンではライブラリを1つずつ手動でインス トール する方法を採用しましたが、「setuptools」というパッケージ管理用 パッケージを使用したほうが簡単です。 http://www.lifewithpython.com/2012/11/Python-package-setuptools-pip.html 参考URL:
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目次 ● 基本的な画像処理 ● ヒストグラム平坦化 ● 平坦画像 ● 主成分分析 ● 画像をぼかす ● 画像の微分 ● モルフォロジー(9章で説明します ) ● ノイズ除去
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使用するライブラリ/モジュールの インストール ● PIL 一般的な画像の取り扱いのほか、サイズ変更、 切り抜き、回転、色変換といった画像の基本 操作を多数備えている http://www.pythonware.com/products/pil/ 32bit版Windows限定。64bit版Windowsを使用して いる場合は http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ から「Pillow-2.3.0.win-amd64-py2.7.exe」を ダウンロードしてインストールする ● この後も64bit版Windowsを使用している場合このHPを利用する
6.
使用するライブラリ/モジュールの インストール ● PIL mac OS にインストールしたい場合 http://pythonmac.org/packages/py25-fat/index.html からインストーラをダウンロードして インストールする
7.
使用するライブラリ/モジュールの インストール ● NumPy Pythonを使って科学技術計算をする際用いる パッケージで、ベクトル、行列、配列オブジェクト、 線形代数関数などが備わっている http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.8.0/
8.
使用するライブラリ/モジュールの インストール ● Matplotlib 数字を使ってグラフを描いたり、画像に点や直線、曲線を 描画する時に役立つライブラリ http://matplotlib.org/downloads.html から対応するファイルをダウンロードしてインストールする – Matplotlibを利用するには依存している他のライブラリも インストールする必要がある。自分のPCでは ● ● – Dateutil Pyparsing 人によっては他のライブラリをインストールする必要があるかも
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使用するライブラリ/モジュールの インストール ● SciPy NumPy上に構築された数学パッケージ。 数値積分や最適化、統計、信号処理、画像処理 などの機能を提供する。 http://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/ (Win32bit) http://www.scipy.org/install.html (Mac
OS & Linux) Windows 64bit OSは例のホームページから
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基本的な画像処理 ● 1ページのプログラムを実行してください – ● ● 表示するには「pil_im.show()」 2ページのプログラムを知っておいてください 2ページから2ページに記載されている imtools.pyを作成してください – – ● numpyをインポートしてください インデントに気をつけてください 3ページのプログラムを実行してください
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画像に点と線の描画 ● ● 4ページのプログラムを実行して、 画像と点と線を描画してください 表1-1、1-2、1-3を参考にマーカーを変えて プログラムを実行してください
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画像の等高線 ● 等高線 – 画像の明るさをその場所における標高と見なして 地形図と同様に表現すること
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画像のヒストグラム ● ヒストグラム(Histgram = 度数分布図) – 画像の明暗の度合いを表した図 参考:http://www.asahi-net.or.jp/~ax2s-kmtn/ref/histogram.html
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画像の等高線とヒストグラム ● 6ページに記載されているプログラムを 実行してください
15.
インタラクティブな注釈 ● 7ページに記載されているプログラムを 実行してください
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配列による画像表現 ● Numpyの配列は多次元であり、ベクトルや 行列、画像を表現できる im = array(Image.open('empire.jpg')) print
im.shape,im.dtype => (800,569,3) uint8 im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'),'f') print im.shape,im.dtype => (800,569) float32 – 配列の要素にはこのようにアクセスできる value = im[i,j,k] #座標i,jの色チャンネルkの値 (k=0:R 1:G 2:B)
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グレーレベルの変換 ● グレーレベル変換は、画像のピクセルごとに適用 され、全てのピクセルが個別に取り扱われ、その 値が特定の「再マッピング」ルールによって 別の値に設定される – 9ページのプログラムを記載して実行して ください ● – 表示は「imshow(imX)」です – その後に「show()」が必要です im =
array( ・・・の次の行にgray()を記載しないと グレースケールにならないので注意 本には.convert('L')と書けばグレースケールになるとあるが、arrayを 使用した場合は自分のPCは変な原色で表示された
18.
画像のサイズ変更 ● Imtools.pyに1.3.3の関数を追加してください ● 同様に1.3.4の関数を追加してください
19.
ヒストグラム平坦化 ● ● ● ヒストグラムの度数を平坦化することで、 画像にメリハリをつける 12ページのプログラムを記載して実行 してください 13ページの関数をimtools.pyに追加して ください
20.
画像の主成分分析 ● 主成分分析 – 分かりやすく説明しているページがあった ● – ● ● 機械学習でも少し触れましたね http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/24/24.html 画像処理における主成分分析とは、画像で 使用されている点の色のうち、できるだけ 見た目を維持した上で使用する点の数を減らす 14ページの関数をpca.pyという名前で 保存してください 15ページのプログラムを記載して実行して ください 本のプログラムに加えて以下のプログラムが必要です import imtools imlist
= imtools.get_imlist('a_thumbs') ・・・
21.
画像をぼかす ● ガウス関数を画像の処理に応用する – ある点に近い画像の輝度(きど)値はその点に近く、 遠くなるほど輝度値は差が大きくなることを考慮し 平均値を計算する時にガウス関数を利用する – 39ページのプログラム(2つ)を実行してください
22.
画像の微分 ● 微分について(念のため)確認 y = x^2 →
dy/dx = 2x – なぜ微分をする? ● ● 画像の輝度が大きく変化している点(境界)を探す際、 変化が大きい箇所を強調するために微分を用いる ディジタル画像に対する処理では微分演算の代わりに 差分演算を行うことによってもエッジの検出が可能
23.
1次微分(差分)によるエッジ検出 ● 通常の差分演算を行うと、画面に含まれる雑音成分 にも反応してしまうめ、雑音の低減とノイズの除去 の両方を持つフィルタが提案されている – Prewittフィルタ -1 -1 -1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 -1 -2 -1 -2 0 2 0 0 0 -1 0 1 1 2 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 Sobelフィルタ -1 水平方向(x) = 水平方向(x) = – 垂直方向(x)
= 垂直方向(x) =
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1次微分(差分)によるエッジ検出 ● Prewittフィルタの水平方向に対する使用例 6 6 4 4 3 3 3 2 2 1 6 3 3 8 3 3 6 4 9 2 3 2 6 -1 → 0 1 -1 0 1 -1 0 1 → 1 6 4 4 5 4 5 ● 1 -3 3 3 3 2 2 1 6 3 3 8 3 3 6 4 9 2 3 2 フィルタを用いて水平方向、垂直方向の 差分を求めた後、それぞれを2乗した平方根 が画素の勾配の大きさとなる (勾配が大きいほどエッジが大きい)
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1次微分(差分)によるエッジ検出 ● 20ページのプログラムを実行してください – そのままだと出力されないので、以下のコードを 追加してください from pylab import
* ・・・ for i in (im, imx, imy, magnitude): figure() axis('off') gray() imshow(i) show()
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1次微分(差分)によるエッジ検出 ● 21ページのプログラムを実行してください
27.
モルフォロジー(物体を数える) ● 時間がないので第9章で
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画像のノイズ除去 ● ● 25~26ページの関数denoise()を ファイル名rof.pyで保存してください 26ページ中央のプログラムを以下のコードを 追加し、実行してください ・・・ from pylab import
* titles = ('original','gaussian','ROF') for i,j in enumerate((im,G,U)): subplot(1,3,i+1) title(titles[i]) gray() axis('off') imshow(j) show()
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まとめ ● 今回の章で以下の画像処理を会得しました – 画像の作成、切り取り、貼り付け、注釈等 基本的な操作 – 画像のヒストグラムの取得 – グレーレベル変換 – 画像の平均化 – 主成分分析による次元の減少 – 画像のぼかし – 画像のエッジ – ノイズ除去
30.
来月の読書会も頑張りましょう!
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