この会について

機械学習やデータサイエンスを扱う勉強会です。
継続した内容ではございませんので、初めての参加も問題ありません。

今回はPythonによる画像処理ライブラリ「OpenCV」について扱います。

初参加の方も安心してご参加ください。

スケジュール

【11月】：
1周目(11/7) : 初めての画像認識（OpenCV-Pythonチュートリアル）
2周目(11/14) : 初めての画像認識（OpenCV-Pythonチュートリアル）続き(最初に復習をします。)
3周目(11/21) : 未定

今後の勉強会の案１

チュートリアルベースですすめて 発表者が好きな本から補足説明を入れる。 もくもく形式で最初と最後に作業共有。

OpenCV-Pythonチュートリアル（OpenCVのGUI機能）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：1章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：1章、2章

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：1章

OpenCV-Pythonチュートリアル（基本処理）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：1章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：3章、4章

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：2章

OpenCV-Pythonチュートリアル（OpenCVを使った画像処理）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：3章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：5章、6章

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：3章

OpenCV-Pythonチュートリアル（特徴量検出と特徴量記述）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：4章、5章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：7章、8章

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：4章

OpenCV-Pythonチュートリアル（動画解析）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：6章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：9章、10章

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：5章

OpenCV-Pythonチュートリアル（カメラキャリブレーションと3次元復元）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：7章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：11章、12章

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：5章

OpenCV-Pythonチュートリアル（機械学習）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：8章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：13章

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：5章

OpenCV-Pythonチュートリアル（物体検出）

• 機械学習プロフェッショナルシリーズ：画像処理：9章

• 詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識：付録

• 実践OpenCV2.4-映像処理&解析：5章

チュートリアルの続きをします。最初に前回の復習をしますので、初めての参加でも問題ありません。
http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/Member/oyamada/OpenCV/html/py_tutorials/py_tutorials.html http://lang.sist.chukyo-u.ac.jp/classes/OpenCV/py_tutorials/py_tutorials.html

OpenCVチュートリアル

• OpenCVの環境構築
  
• OpenCVのGUI機能：画像を扱う、動画を扱う、OpenCVの描画機能、ペイントツールとしてのマウス、カラーパレットとしてのトラックバー
  
• 基本的な処理：画像上の基本的な処理、画像の算術演算、コードの性能評価と改善方法
  
• OpenCVを使った画像処理：色空間の変換、画像の幾何変換、画像のしきい値処理、画像の平滑化、モルフォロジー変換、画像の勾配、Canny法によるエッジ検出、画像ピラミッド、OpenCVにおける輪郭(領域)、OpenCVでのヒストグラム、OpenCVの基底を使った画像の変換、テンプレートマッチング、ハフ変換による直線検出、ハフ変換による円検出 、Watershedアルゴリズムを使った画像の領域分割、GrabCutを使った対話的前景領域抽出
  
• 特徴量検出と特徴量記述：特徴の理解、Harrisコーナー検出、Shi-Tomasiのコーナー検出とGood Features to Track(追跡に向いた特徴)、Introduction to SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)、Introduction to SURF (Speeded-Up Robust Features)、FAST Algorithm for Corner Detection、BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features)、ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 、特徴点のマッチング、特徴点のマッチングとHomographyによる物体検出
  動画解析：Meanshift と Camshift、オプティカルフロー(Optical Flow)、背景差分
  カメラキャリブレーションと3次元復元：カメラキャリブレーション、姿勢推定、エピポーラ幾何、ステレオ画像から距離計測
  
• 機械学習：k近傍法、サポートベクターマシン(SVM: Support Vector Machines)、K-Meansクラスタリング
  
• Computational Photography：画像のノイズ除去、画像のInpainting
  
• 物体検出：Haar Cascadesを使った顔検出
  
• OpenCV-Pythonの紐づけ(Bindings)がどのように動作するのか?
  

※現在の予定です。発表者の予定により変更となる場合があります。

持ち物

実装をされる方はPC
環境構築でお困りの方は、一報いただけますと30分ほど前に来てサポートいたします。

参加費

1000円（会場費）

コワーキングスペース利用料金としていただいております。
同スペースの月額会員の方であればお支払いは不要です。

開催場所

コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
http://weeyble.com/
東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３(野村第３ビル４階)
秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3分。 都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口徒歩2分

その他

途中参加や途中退出は自由です。
電源、Wi-Fiはあります。

【書籍】
※本がなくても大丈夫ですが、非常に良い本です。

詳解 OpenCV ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識
https://www.amazon.co.jp/%E8%A9%B3%E8%A7%A3-OpenCV-%E2%80%95%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%9F%E7%94%BB%E5%83%8F%E5%87%A6%E7%90%86%E3%83%BB%E8%AA%8D%E8%AD%98-Gary-Bradski/dp/4873114136/ref=pd_sim_14_1?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=ENX653NPC6VEP2Q68EF9

実践OpenCV 2.4―映像処理&解析
https://www.amazon.co.jp/%E5%AE%9F%E8%B7%B5OpenCV-2-4%E2%80%95%E6%98%A0%E5%83%8F%E5%87%A6%E7%90%86-%E8%A7%A3%E6%9E%90-%E6%B0%B8%E7%94%B0-%E9%9B%85%E4%BA%BA/dp/4877831843/ref=pd_sim_14_3?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=ENX653NPC6VEP2Q68EF9

slack

https://now-examples-slackin-mswfphbzab.now.sh/

グループ

https://www.facebook.com/groups/1515619948454253/
資料もこちらに貼ることがあります。また質問などご自由にどうぞ。

アンケート

会を良くするためにご協力お願いします。

https://goo.gl/forms/pQMOM9sc2cn3T4uj2

その他

会場のコワーキングスペースは18:00-23:00でご利用できます。 事前に来て作業していただいても構いません。