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数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その63【アフィン変換⑦】

キャンパス拡張をScilabで実施。 手順としてはMATLABと一緒。 メモリ不足になることがあるため、画像を小さめにしておいた方が良い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その62【アフィン変換⑥】

キャンパス拡張をPython(NumPy)で実施。 手順としてはMATLABと一緒。 黒空間を作る際にuint8の 保存時にキャストしてもOK。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その61【アフィン変換⑤】

キャンパス拡張をMATLABで実施。 元画像のサイズを元に指定ピクセル分大き目の黒空間を作成。 その黒空間の真ん中に元画像をコピー。
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【入門】アフィン変換【数値計算】

座標変換の代表的な手法としてアフィン変換がある。 アニメーションgifでアフィン変換のイメージを見てみた。 アフィン変換を実施する上での問題を確認。 空間不足問題とまだら模様問題。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その60【アフィン変換④】

アフィン変換を実施する上での問題を確認。 空間不足問題とまだら模様問題。 空間不足問題に対しては、キャンパス拡張にて対策。 まだら模様問題は、別途原因と対策を説明予定。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その59【アフィン変換③】

アフィン変換の数式の変形して同次座標系へ。 この表現の方が、他の座標変換の時に生きる。 このままやるといろいろ問題が起きる。 空間不足。 変換先が満遍なくならない。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その58【アフィン変換②】

アフィン変換でなにができるのかを確認。 伸縮、移動、回転、剪断が可能。 アニメーションgifでアフィン変換のイメージを見てみた。 数式的な解釈の確認。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その57【アフィン変換①】

画像処理は、特徴を抽出する畳み込みとは別に座標を変換するものもある。 座標変換の代表的な手法としてアフィン変換がある。 アフィン変換は現座標を元に直線的に変換先を決定する手法。
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【入門】Hysteresis Threshold(Julia)【数値計算】

非極大値抑制にHysteresis Thresholdを加えた、Canny法による2値化をJuliaで実施。 環境依存はあるかもしれないが、処理としてはMATLABよりも高速。 JITコンパイル後はネイティブコードで動作するため。
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【入門】Hysteresis Threshold(Scilab)【数値計算】

非極大値抑制にHysteresis Thresholdを加えた、Canny法による2値化をScilabで実施。 基本的にはいままでのコードを再利用。 環境によってはメモリ不足に陥るのでJavaヒープメモリを調整する必要がある。