Image feature Clustering 画像分類器のトレーニング方法について、特に Bag of Words (BoW) モデルとサポートベクターマシン (SVM) を用いた方法を詳しく説明します。以下に、コードを通して各ステップを詳細に解説します。 ステップ1: データセットの準備 まず、各画像の特徴点を抽出し、その特徴量をリストに格納します。また、画像のクラスラベルも準備します。 import osimport cv2import numpy as np
import cv2import time# 動画ファイルのパスvideo_path = './mv/test.mp4'# FPS（フレームレート）を設定desired_fps = 5# OpenCVを使用して動画ファイルを開くcap = cv2.VideoCapture(video_path)# フレームを読み込み、表示するwhile True: # フレームを読み込む ret, frame = cap.read() # 読み込みが失敗した場合、ループを抜
Flowchart Converter: このツールはPythonのコードを解析し、フローチャートを生成します。しかし、使いやすさや精度にはバラつきがあります。 pycallgraph: これはPythonのコードを解析し、関数の呼び出しグラフを生成します。このグラフを基に手動でフローチャートを作成することができます。 pylint: コードの静的解析を行い、コードの品質を評価するツールですが、一部のIDE（Integrated Development Environme
キャリブレーションAI train.py import numpy as npimport cv2import tensorflow as tffrom keras import layers, models# モデルの定義def distortion_correction_model(input_shape): model = models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu
