Python

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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その22【ガウシアンフィルタ⑧】

Python(NumPy)でガウシアンフィルタを実施。 畳み込み演算は関数化。 NumPyのsumは行列の総和。 行、列の総和の場合はaxisオプションを使用。 RGB 3chに対して同じ処理を実施。
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【入門】グレースケール(Python)【数値計算】

Python(NumPy)でRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 次いでにOpenCVによるグレースケール化も。 OpenCVによるグレースケール化はコーデック依存な面がある。 画像データはの1チャンネル1ピクセルは8bit長。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その12【グレースケール④】

Python(NumPy)でRGB平均とSDTVのグレースケール化実施。 次いでにOpenCVによるグレースケール化も。 OpenCVによるグレースケール化はコーデック依存な面がある。 画像データはの1チャンネル1ピクセルは8bit長。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その5【画像操作④】

Pythonでカメラキャプチャ実施。 cv2で実施可能。 1フレームずつ取得でき、1フレーム単位でみれば画像と一緒。 実際には処理負荷軽減、分散等を意識することが多い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その4【画像操作③】

Pythonで画像処理。 OpenCVを利用するcv2パッケージが必要。 1ピクセルのRBGの並びがBGRになっている点に注意。 反転させる場合のスライシングは::-1。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第3章 その1【概要編】

第3章スタート。 畳み込み、アフィン変換、射影変換をやる予定。 地味に畳み込みニューラルネットワークの基礎知識になり得るかも。 恒例のMATLAB、Python、Scilab、Juliaで動作させてみる予定。 内容によっては苦手なもの、できないものが発生するかも。
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【入門】多変量多項式回帰分析(関数項)(Python)【数値計算】

正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章【バックナンバー】

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第2章。 第1章ではベクトル行列演算の基本的なやり方や 状態空間モデル、そのモデルをPID制御。 などを行った。 第2章は回帰関連の話がメインとなる。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その74【多変量多項式回帰分析(関数項)③】

正規方程式による多変量多項式回帰分析(関数項あり)をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 サンプル点数を増やせば、理想値に近付く。
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【入門】多変量多項式回帰分析(Python)【数値計算】

正規方程式による多項式回帰分析をPython(NumPy)で実施。 誤差はあるものの目的の係数の算出はできている。 式が複雑になってくると、Pythonコードだと元の式の表現から乖離しているのがちょっと気になる。