MAPO堂

最終決定は存在しない。

パターンマッチングしてみるテスト

PythonとついでにGitHubの勉強も兼ねてテスト。

パターンマッチング

画像認識の基礎的なアルゴリズムをやってみた。

教科書はこれ。

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

目的は、target画像内から、templete画像に最もよくマッチする箇所を見つけること。

target から切り出した template の認識はOK

これは出来ないと困る。他のシカもいるけど切り出した顔を検出できた。

f:id:matty0102:20160104232921p:plain

target を別のシカ画像に変えると NG

ぜんぜん違う金網あたりのスコアが一番高くなってしまう。 templeteの切り出し方に問題がありそうだけど、 そもそも顔の認識とかには、あんまり使え無さそうな感じを実感できた。

f:id:matty0102:20160104232659p:plain

ソースコード

公開する意味ないけど、 ソフトの構成管理にGitHub、 ソースの公開用にGistとやらを使ってみた。

こんな感じでブログに貼れる。へぇ、なかなかきれい。

gist.github.com

メモ:

教科書はpython2で書かれているので、python3ではそのままだと動かない。 print文を関数化する必要あり。

次の猫顔認識のほうが面白そうだったのだけど、 pickle.dump()関数の所をpython3対応できず。。時間ばかり食うのでやめよう。

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