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。
Jupyter notebookでOpenCVを触っていく会にしました。
環境設定をした上で参加されるとスムーズです。

git こちらのソースを進めていきます。

https://github.com/miyamotok0105/opencv_sample/tree/master/tutorial/py_image_display

チュートリアル
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

環境設定
https://qiita.com/miyamotok0105/items/5f26e4ae41f0e35ded16

タイムスケジュール

• 環境設定
• jupyterにて動かしてみる（画像勾配〜ヒストグラム）
• LT
• もくもくタイム
• 作業シェア

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) : 算術演算〜モルフォジー変換
4周目(11/28) : 画像の勾配〜ヒストグラム + LT（ラズパイで顔画像検出）

【12月】：
1周目(12/5) : awsあるいはiosを使った画像処理
2周目(12/12) : 非常に緩いnips共有会 LT歓迎（自由形式）
3周目(12/19) : 基底を使った画像の変換〜前景領域抽出、特徴の理解〜SIFT
4周目(12/26) : SURF〜ホモグラフィ

チュートリアルベース 発表者が好きな本から補足説明を入れる。

OpenCV-Pythonチュートリアル（OpenCVのGUI機能）
OpenCV-Pythonチュートリアル（基本処理）
OpenCV-Pythonチュートリアル（OpenCVを使った画像処理）
OpenCV-Pythonチュートリアル（特徴量検出と特徴量記述）
OpenCV-Pythonチュートリアル（動画解析）
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）
OpenCV-Pythonチュートリアル（機械学習）
OpenCV-Pythonチュートリアル（物体検出）

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、事前に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。

実践OpenCV 3 for C++画像映像情報処理 単行本 – 2017/8/1
http://amzn.to/2iOjcku

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 - 2009/8/24
http://amzn.to/2AviSSa

実践OpenCV 2.4―映像処理&解析 - 2013年2月10日
http://amzn.to/2Aveq5T

slack

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

情報共有にSlackを使用します。
(#python_opencvというchannelです)

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。

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。