はじめに 画像系の入門データとして、手書き文字のMNISTは最もよく使われるデータの1つかと思います。 KerasやChainerなど主要なフレームワークには、ダウンロードして配列に格納するといった処理を行う関数を用意しているので、簡単に扱うことができます。 …

サーバ上の画像を扱うとき、毎回ローカルにダウンロードするのは面倒ですよね。そこで、コマンドで扱う方法をいくつか紹介します。 画像を表示する サイズと拡張子を確認する サイズを変更する 画像を表示する iTerm2用のコマンドですが、imgcatが便利です。…

Python Advent Calendar 2017 の 18日目 の記事です。 画像のData Augmentationの手法をNumpy(とSciPy)で実装し、まとめてみました。 使うデータ Data Augmentation Horizontal Flip Vertical Flip Random Crop Scale Augmentation Random Rotation Cutout R…

Ubuntu 16.04にOpenCVとFFmepgをインストールした環境を用いました。詳細は以下の記事を参照してください。 xkumiyu.hatenablog.com

Pythonで動画を扱うためにFFmpegとOpenCVをインストールします。環境はUbuntu16.04です。 FFmpegのインストール 動作確認 OpenCVのインストール 準備 設定ファイル作成（Configuring） ビルド Pyhonで確認 インストールのポイント

GANの一種であるDCGANとConditional GANを使って画像を生成してみます。 GANは、Generative Adversarial Networks(敵性的生成ネットワーク)の略で、Generator(生成器)とDiscriminator(判別器)の2つネットワークの学習によって、ノイズから画像を生成するアル…