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ScilabのIPCV「ツールボックス」に含まれる関数を練習中。今回は「Deep Learning」デス。おっと、IPCVはAI分野にも触手を伸ばしていたのね。でもま、今となっては古典的なDeep Learningのそのまた入口のHello World的な部分。古文漢文的な?教養だけれど試験にはでない?
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
ScilabのIPCV「ツールボックス」に含まれる関数を練習中。今回は「超解像」。単なる画像のアップコンバージョン的なものから「ディープ」なAI使ったものまでいろいろある中で、IPCVが提供している関数は「マルチフレーム画像」からなんやかんやで「超解像」画像を作りだす関数みたいです。素人老人にはよう分からんぜよ。
“手習ひデジタル信号処理(171) Scilab、{IPCV}、超解像(多画像超解像)” の続きを読む
前回は、ScilabのIPCVに含まれるユーティリティツールのうち、以前にちょっとお世話(御厄介、どっちが?)になったものどもを練習。今回はユーティリティツールのうち、過去回で使っていなかった小ネタ・ツールを練習してみたいと思います。前回と打って変わって今回の練習はコマケー話を除き平穏無事。たまにはそういう回もないと。
ScilabのIPCV使わせていただいていて、Helpファイルのサンプルが正常に動かね~とかいう事態はアリガチ。今回もオブジェクト・トラッキングを行おうとしたらいけません。IPCVの関数がイケない?のかと疑ったらば、まさかの「矩形描画」関数の問題みたい。IPCVの関数は濡れ衣?代替手段ありーのでなんとかなったけれども。
“手習ひデジタル信号処理(166) Scilab、{IPCV}、Object Tracking” の続きを読む
前回は2次元画像用の周波数ドメインでのフィルタを設計するときに「お役立ち」らしいフィルタの可視化ツールを練習。今回は前回やらなかった、肝心の画像をフィルタするところをやってみます。フーリエ変換後フィルタでご所望の周波数帯を取り出してフーリエ逆変換で戻すというフツーの使い方。素人老人は全ステップ「可視化」して確認。OK?
今回は2次元画像用の周波数ドメインでのフィルタを設計するときに「便利」らしい可視化ツールです。これが何故か充実。3種類もあります。素人老人はその理由を知らず。まあお好みで使えるっと。しかし実際の画像に周波数ドメインでのフィルタを適用してみないとその御利益が身に染みないのお。しかしそれは次回か。
“手習ひデジタル信号処理(163) Scilab、{IPCV}、フィルタの可視化ツール” の続きを読む
今回は画像の輪郭抽出を行ったのち、その輪郭のConvex Hull(凸包)まで一気に処理せんとの野望あり。というか処理例がそうなっていただけのことなのですが凸包いけませぬ。毎度の処理例途中でのエラー、いろいろ突いてみるもなんともはや動きませぬ。元より素人、分かっておらんからの~。そこで手前の輪郭抽出でお茶を濁しました。
“手習ひデジタル信号処理(162) Scilab、{IPCV}、画像の輪郭抽出” の続きを読む
前回はベクタライゼーション処理、今回は「画像の融合」です。フュージョンってやつ。お約束というか、例によってというか、ScilabのHelpファイルの処理例をそのまま動かそうとするとエラー。まあソフトウエアの更新とHelpファイルが一致してないのだと思います。一つ一つ動く条件を詰めていく?これも修行じゃ?そういうこと? “手習ひデジタル信号処理(160) Scilab、{IPCV}、Image fusion” の続きを読む
前回はベクタライズ処理のため、画像をメモリ上に列行列化して展開するim2col関数を練習。でも、ベクタライゼーションの功徳は処理速度です。今回は同じ画像に対してベクタライズ対応の処理関数とそうでないものでどのくらい速度差が出るのかを観察してみます。まあ、Helpファイルの処理例を並べて比べてみただけなんだけれども。
“手習ひデジタル信号処理(159) Scilab、{IPCV}、ベクタライズの功徳よの” の続きを読む