三枚の画像を同じ重みで合成したい！！OpenCVのサイト 配列操作 — opencv v2.1 documentation ここでは、"addWeighted"というメソッドを用いて配列の重み付き和を求めています。 下記のgistは使用例 参考にしたサイト teratail.com 結果

画像の等分割 取得した画像を四つの正方形に等しく分割したい！取得した画像 1.jpg from PIL import Image img = Image.open("1.jpg") #img = img.crop((left,upper,right,lower)) height = 75 width = 75 img1 = img.crop((0,0,width/2,height/2)) img2 = i…

今年度の最高気温、最低気温、体感温度をグラフ化してみました。体感温度に使用した気温は各一日の平均気温です。 北海道(函館)の気温変移 ※ High：最高気温、 Low：最低気温、 Body_temp：体感温度 見てるだけで寒い( ﾟДﾟ) 一方、沖縄(那覇)の気温推移 ※ Hi…

Gdal ➡ OsGeo財団が提供しているラスターフォーマット用データライブラリ 手順① Anacondaの設定については過去に書きました。OpenCVも兼ねていますが、Anacondaのセットアップが行えます。 jedentag.hatenablog.com 手順② コマンドをAnacondaPromptにてconda…

NetCDF ➡ 科学的な多次元データを収納するデータ形式。FortranやPythonでも対応している。データと言語とのインターフェースとして使われる。 手順① 下記にAnacondaのaricive先を載せているので、そちらでAnaconda3のセットアップのみを行ってください。 jed…

自分のメモ用に書き残します。①Anaconda3アーカイブ Anaconda3 の4.4.0 x86_64をダウンロード②Opencvのダウンロード（Anacondapromptにて） 下記の赤字をC:\にて入力 import cv2 等で確認するとエラーなく通る。 後日談 Unofficial Windows Binaries for Pyt…

Ⅰ 磁気力 二つの磁石間で対極なら引き合ったり、同極ならば反発したりする力 ➡ N極：Norse Pole S極：South Pole 磁力線の特徴 ① N極からS極へ出る ② 磁力線に対する接線がその磁界の向きを示す ③ 磁力線の密度が高いほど、磁力が強い ④ 磁力線は最短距離を…

山中教授がその可能性を大きく前進させたiPS細胞。しかしこのiPS細胞がほかの細胞とどう違うのか、なぜ難病治療や創薬への応用が期待されているのか、正確に答えられる方は少ないはず。そこで本書では基礎のキソからiPS細胞とその可能性について解説する。 …

最近では家にいなくてもスマートフォンを使って部屋を事前に暖めたり、休みの時間に音楽を聴いたりできる。ひとつひとつにかかる時間は以前よりも短くなった。そのため、他のことに時間をかけられるようになった。その分、意識する部分もまた変化していると…

前回 jedentag.hatenablog.com 今回の趣旨 A コイルに何も入れない「空心コイル」と「鉄心入りコイル」の違い 画像引用： https://bustei.publicmap.jp/article/00001_000584 A まず言葉の定義について確認します。 磁気：S極とS極が反発するといった性質を…

今週から少しづつモーターについて考察を重ねていきたい。但し、私はモーターについては全くの素人である。日常生活に欠かせないモーターが回れば、私たちの生活も回る。そんな大切なモーターについて理解を深めておきたい。 A モーターとは何か？ B 日常生…

読んだ目的：環境変化とそれによる体感温度の変移はどのようなものか？ 気候と天候は人間の健康と関わっている。この論文では香港に適した指標と警告を行うことが論文の目的である。 得られる事由 熱中症、急性心不全、うつ病、低血圧、疲労などの予防に役立…

対象：これからFine-tuningする人向け 参考文献 http://www.nlab.ci.i.u-tokyo.ac.jp/pdf/CNN_survey.pdf 概約 画像認識分野における、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は様々な分野で適応が可能であり、注目を浴びているImageNetで得られる初期重みをCN…

0で割ってはいけない！！ X = 1とする。 X^2 = X X^2 - 1 = X - 1 ＃両辺に-1を追加 (X + 1)(X - 1) = X - 1 (X + 1) = X - 1 ＃両辺を(X - 1)で割った 1 = - 1 #Xを移項した 原因 A: (X - 1)で割ってしまったのが問題であった。というのもX = 1と仮定してい…

「である」から「べし」をどのようにして導出できるか？ 今回取り扱うのは 評価を含まない文から評価を含む文章を推論する、その流れの部分だ。 下記に引用するのはアメリカの哲学者である、ジョン・サールが「自然主義の誤謬」という通説を打ち破る論考のア…

題：∞はそのものが無限であるのだから、∞よりも大きなものは存在するのだろうか。もしあるとすれば、２^∞とイコール関係になるのか？ 正解：∞＜２^∞ 仮定：任意の集合Sとそのべき集合である２^Sにおいて、両者の要素がそれぞれ一対一で対応するものとする。 …

ニーチェは抹茶が好き 「私はニーチェだ。お前に会いに来てやった」 目の前に立ちはだかった男は、たしかにそう言った。 「えっと、すみません人違いじゃないですか？」 「今日、縁きり神社で、お願いしただろう？悪縁を切り、良縁を結びたい。これまでの古…

表向きに開発された理由とその逆の理由について 19世紀末にアメリカで発明されたトラクター。直接土を耕す苦役から人類を解放し、作物の大量生産を実現。近代文明のシンボルとしてアメリカは民間主導、ソ連、ナチス・ドイツ、中国は国家主導により、世界中に…

9月から10月にかけて気温も低下し秋を感じ始める頃です。温度変化が急に起こると風邪をひいたりしますね。人間が温度変化を感じるのは気温の推移だけではありません。湿度や風速といった要素も実際に感じる温度変化の違いに含まれます。ということで体感温度…

近畿地方最低気温(10月) グラフで見ると海沿いの都市である和歌山と神戸では温度が3~4°近く差があると分る。しかし、疑問だ。海沿いである和歌山市と神戸市にある温度差はどういった問題がこの温度差を生んでいるのだろうか？

東京都の都市である「羽田」「江戸川臨海」「東京」「府中」「八王子」「練馬」における2017年度の平均気温(10月)の比較 目的：なし ＜気象庁のデータを使用＞ 羽田が若干高い 箱ひげ図による比較

こんなにもせつない殺人者がかつていただろうか 櫛森秀一は、湘南の高校に通う十七歳。女手一つで家計を担う母と素直で明るい妹との三人暮らし。その平和な家庭の一家団欒を踏みにじる闖入者が現れた。母が十年前、再婚しすぐに別れた男、曾根だった。曾根は…

大きな図書館が羨ましい 前世紀初頭、ヨーロッパの小国ソヴュール。極東の島国から留学した久城一弥は、聖マルグリット学園の図書館塔で奇妙な美少女・ヴィクトリカと出会った。彼女の頭脳は学園の難事件を次々解決してゆくが、ある日ヴィクトリカと一弥は豪…

目標：JPG画像のリネームとリサイズを一括して行いたい リネームのみの場合はすでに行った。一括してリサイズもリネームも行ってくれると助かるなぁ。結果 元画像75×75だったので、無事70×70ピクセルに変換できました。※一度小さくした後大きくリサイズする…

目標.ディレクトリ内の名前をimage_1、image_2といった感じで連番にしたい 用いた画像はFilickrでstrawberryと検索したものです。 author:Aki import os import re a = 1 os.getcwd() #現在のカレントディレクトリ取得 #os.path.exists("anaconda3\\strawber…

目標.京都と高知とどちらの方が暑いかをグラフ化したい。なお6月～9月を範囲とする。 データは気象庁に公開されているデータ(2017年度)を使用しました。 Python_toolbox/Highest_temperature 結果 7月～8月にかけて明らかに京都の方が気温が高いようだ。ちな…

目標：画像データを読み込みを行うためのディレクトリを作成したい ディレクトリ名はラベル同様に扱う 既にCNNはできたので、あとは各々の画像をラベルディレクトリに分配させてCNNで読ませるだけ。

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義 出版社/メーカー: 講談社 発売日: 2016/02/23 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (5件) を見る ディープラーニング、NN、CNN,オートエンコーダーについて絵付き…

私は既に死んでいる、つまりこれは無知の知 夜見山北中学三年三組に転校してきた榊原恒一は、何かに怯えているようなクラスの雰囲気に違和感を覚える。同級生で不思議な存在感を放つ美少女ミサキ・メイに惹かれ、接触を試みる恒一だが、謎はいっそう深まるば…

Inceptionのモデル構造の疑問 １×１filters の役割 ① 前の層で学習したモデルに非線形の性質を加える ② レイヤーのサイズを減らして計算時間の短縮 ⇒次元削減 補足.１×１で視覚的なパターンは学習されない（channel方向のみの畳み込みなど） Point 実際には…