画像の画素値のヒストグラムを作成することで、画像の特性を理解し、2 値化などの処理に役立てることができます。この記事では、OpenCV の cv2.calcHist() を使用して画像のヒストグラムを作成する方法を紹介します。

データを視覚的に理解するために、適切なカラーマップを使用することが重要です。 本記事では matplotlib のカラーマップクラス colors.ListedColormap 及び colors.LinearSegmentedColormap の仕様を理解し、自作のカラーマップを作る方法を解説します。

OpenCV で読み込んだ画像を格子状に分割して複数枚の画像にする、また同じサイズの複数枚の画像を格子状に並べて 1 枚の画像にする方法について解説します。

画像処理の 2 値化の仕組みと OpenCV の cv2.threshold() の使い方を解説します。

物体検出モデルの精度評価には、mean Average Precision (mAP) が使われます。 今回はこの mAP について、実装例を示しながら、解説します。

dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、画像から顔がある領域を特定する顔検出を行う方法について紹介します。

コピペするだけで matplotlib を日本語化する方法について紹介します。 matplotlib の日本語化のやり方に関する情報は Web 上に沢山ありますが、環境を作り直すたびに手動で設定するのが面倒なので、コピペするだけで日本語化ができるコードを紹介します。Windows 10 と Ubuntu 16.04/18.04 で動作することを確認しています。

dlib を使った Python の顔認識ライブラリ Face Recognition を使って、顔認証を行う方法について紹介します。 顔認証は、予め保存されている個人の顔のデータと認証中の顔の画像とを照合し、その人物が誰であるかを識別する技術です。 スマートフォンのロック解除や入退室管理など、セキュリティが求められる分野で広く使われています。

Python から WordPress ブログにコンテンツを投稿したり、画像をアップロードするといった各種操作を行う方法について解説します。 これらの操作は WordPress が提供している XML-RPC API を介して行います。XML-RPC による通信は、標準ライブラリの xmlrpc.client でもできますが、今回は WordPress への XML-RPC による通信をライブラリ化した python-wordpress-xmlrpc を使って行います。

衣類の画像データセット Fashion-MNIST を題材に、Pytorch で CNN モデルの構築、学習、及び推論を行う方法を学ぶチュートリアルです。

ディープラーニングは今日、最も発展が著しい技術の1つであり、画像認識、音声認識、言語処理など幅広い分野で利用されています。 この数年で著しく発展した理由の1つとして、プログラミングに詳しくない人でも簡単にディープラーニングを利用できるライブラリが開発されたことがあります。 この記事では、2020年1月現在、おすすめできるディープラーニングライブラリを紹介します。