(最終回)Python + OpenCVで遊んでみる(OCR編)
目次 はじめにOCRとは使用するライブラリ Tesseract,PyOCRを用いたOCR おわりに はじめに 前回までは顔検出や物体検出を静止画や動画で行ってみました。最終回となる今回は画像ではなく文字を検出・認識するOCRを行ってみたいと思います。 これで画像認識、文字認識と機械学習等の結果でよく利用されるアウトプッ...
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(第5回)Python + OpenCV で遊んでみる(YOLOを用いた物体検出編)
目次 はじめにYOLOとは必要なライブラリ YOLOを用いた物体検出 おわりに はじめに 前回まではOpenCVに同梱されているカスケード型の検出器を用いて、静止画および動画を使って顔検出を行いました。今回は、YOLOと呼ばれる物体検出法を用いた物体検出を行ってみたいと思います。 YOLOとは YOLOとは「You O...
(第4回)Python + OpenCV で遊んでみる(リアルタイム顔検知編)
目次 はじめに動画について動画処理おわりに はじめに 前回は、静止画において顔検出器を使い、顔を認識することが出来ました。今度は動画でリアルタイムに顔検出をさせたいと思います。 動画について まず動画は、静止画をパラパラアニメのように高速で映し出すことでスムーズに動いているように見えます。 その1コマの静止画をフレーム...
(第3回)Python + OpenCV で遊んでみる(顔検出編)
目次 はじめにカスケード検出器とは使用する検出器顔検出おわりに はじめに 前回はOpenCVを利用して、どのような画像処理が出来るのかを試してみました。今回はOpenCVに同梱されているカスケード型検出器を使って顔検出をしてみようと思います。 カスケード型検出器とは 検出器は、数千枚という画像から機械学習プログラムを実...
(第2回)Python + OpenCV で遊んでみる(基本画像処理編)
目次 はじめに結果出力について基本的な画像処理おわりに はじめに 前回は、Python(Anaconda)とOpenCVをインストールし、開発環境を構築しました。 今回は、実際にOpenCVを利用して画像処理を行っていこうと思います。 結果出力について 画像処理を行い、処理後の画像表示は主に以下の...
(第1回)Python + OpenCV で遊んでみる(導入編)
目次 はじめにOpenCVとは開発環境Python(Anaconda)のインストール仮想環境の作成OpenCVのインストールおわりに はじめに AIや機械学習がトレンドとなっており、Deep Learningのアルゴリズムや学習方法の情報収集をしていくなかで、一つ疑問に思いました。「あれ？この学習した結果ってどうやって...
（最終回）オンプレミスRDBでのビッグデータの蓄積【データ圧縮編】
目次 前回のおさらい データ圧縮とは データ圧縮 他RDBでのデータ圧縮機能 おわりに 前回のおさらい 前回までに、ビッグデータ蓄積・利用時の課題の対応策として以下の方法を挙げ、インデックスチューニング、パーティション分割について記述しました。 インデックスチューニング パーティション分割 データ圧縮 今回は、最終回と...
（第4回）オンプレミスRDBでのビッグデータの蓄積【データパーティショニング編】
目次 前回のおさらい データパーティショニングとは データパーティショニング 他RDBでのデータパーティショニング機能 おわりに 前回のおさらい 前回は、ビッグデータ蓄積・利用時の課題を考え、以下の対応する方法を挙げました。 https://itport.cloud/?p=1130 インデックスチューニング パーティシ...
（第3回）オンプレミスRDBでのビッグデータの蓄積【インデックス編】
目次 前回のおさらい ビッグデータ蓄積・利用時の課題 課題に対応する方法 インデックスとはチューニング おわりに 前回のおさらい 前回は、以下のような前提条件からデータ量（ヒープデータ量）を見積りました。 全国に10箇所の生産ライン工場を持つ 工場は24時間稼働 長期的(10～20年)にデータを蓄積 収集するセンサデー...
（第2回）オンプレミスRDBでのビッグデータの蓄積【データ量見積り 編】
目次 前回のおさらい(前提条件) 検証環境について テーブル構成について ヒープデータ量の推定 他RDBSでのデータ量推定 おわりに 前回のおさらい(前提条件) 前回、検証を進めるにあたり、以下のような条件を想定しました。 製造業の企業 全国に10箇所の生産ライン工場を持つ 工場は24時間稼働 工場で稼働するセンサのデ...