Problem Setその1の大問1の途中なんだけど、このペースで行って最後まで辿り着けるだろうか。不安。ビデオはやっと10％を視聴した進捗。地道にがんばろう。

Hough transformハフ変換の直線を実装した。Matlabの関数仕様を読んだだけで実装なんてものはできない。3つくらい実装サンプルを見比べて、何をやっているのか掴み、それから仕様を読み直す。ハフ変換の講義ビデオを見直す。これでやっとなんとなく理解できた。

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Problem Setについて

Lesson 8を終えたところで気づいたのだけど、Problem Setがあります。

Problem Setの探し方各レッスン画面にあるForumsリンクから、About problem setという質問を探します。その質問の回答にgoogle docsファイルへのリンクがあり、そのファイル内に各Problem Setへのリンクがあります。

Problem Setの解答についてGitHubに解

今頃Problem Setを発見してしまった…

このコースをUdacityで受講したら、DeepLearningのNano Degree Programの紹介メールが来た。見てみたら面白そうなんだけれども、めちゃくちゃ推しで来る。うむ。

https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree--nd101

Lesson 5 Quiz Find Template 2D: 画像を使ったテンプレートマッチング OpenCV

Lesson 5、Quiz その2。画像でのtemplateマッチング。

import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef find_template_2D(template, img): result = cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF

Lesson 5 データや画像での相互相関(correlation): Introduction to Computer Vision @ Udacity

Lesson 5はCross Correlationについて。これもaha!が来たので、また復習することになると思う。

* 1次元配列でのcross correlation
* 画像データでのcross correlation

correlationが何か分からなかったのだけど、辞書で引いて納得。相関です、相関！そしてビデオが短くて最高！3分x10個です。Lesson 2は辛かった...

#

Lesson 2 画像についての基礎学習: Introduction to Computer Vision @ Udacity

Lesson2は長丁場。3分ぐらいのビデオが38個もある...でも基礎的で大事なことを沢山学習します。後で復習したくなると思う。

* 画像のrawデータ表示
* 画像のcrop
* color channelの表示
* 画像のoverlay
* 画像にnoiseを乗せる
* noiseデータのヒストグラム

etc. etc.

### 演習

Lesson 5 Quiz Find Template 1D: Numpy.correlate マッチングを推定する

Lesson 5、Quiz。Cross-correlationとは相互相関。
2つの1次元配列をcorrelationを使ってマッチングするところがあるかを調べます。Lesson内で出てきた結果とは過ごし違うのですが、MATLABとNumpyの実装の違い？？大体あっているので良しとします。画像のマッチングってこうやってやってるんだっていう概念が分かりました。

import numpy as np

備忘録: vi, screen, etc. etc.

Emacs派なんですが、環境を用意するのが面倒くさく、viに慣れようとしています。そうだった、画面分割はscreenを使うんだった。

### vi* :bd close file without quitting vi
* :e file.text open file in the same vi window

### screen系terminalでscreenとtype
* Ctrl +

レッスン内のQuizトライ中。素のpythonで集合からある部分集合を見つける関数を一生懸命書いたら、normxcorr2っていう関数使うだけやった。しかもこれはMATLAB有料を使わないといけないのかもしれない。。。

Lesson2: 画像のヒストグラムを表示する

Quizではなく、自習。授業で先生がやっていたので。授業ではOpenCVを使わないので自分で模索する必要がありました。

### 目標画像のある行のヒストグラムを表示したい

### コード＆結果import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv2.imread('IMG_1068.jpg', 0)# m

OpenCVで画像表示

簡単！なハズだったのですが、destroyAllWindows()で手こずりました。cv2.waitKey(1)をimshow()とdestroyAllWindows()両方の後に入れると、terminalに入力が戻ってくるようになりました。

% python3Python 3.7.5 (default, Nov 1 2019, 02:16:23) [Clang 11.0.0 (clang-1

はじめてのOpenCV - インストールの確認まで -

メモ: 2019.12.17の記事

OpenCV環境を用意Macの環境においては、homebrewが一般的な様なので用意します。続いて、OpenCVもインストールします。

OpenCVの確認% python3>>> import cv2ImportError: No module named ‘cv2’

などと出てきてしまう

% which python3/usr/bin/python3