【1日目成果】英語版Udemy講座で学ぶ！OpenCV、ディープラーニングを使ってpythonで画像認識: Udemyで技術習得！気の向くままにのんびりと

2019年10月12日

【1日目成果】英語版Udemy講座で学ぶ！OpenCV、ディープラーニングを使ってpythonで画像認識

進捗 12%
順調なスタート。
今回はWindowsで受講を行う。

■セクション１：コース概要と導入

今回のコースは前にも受けているJoseさんのコースということで大体どのようなものはわかっているので、ササっと進める。
環境もコマンドで簡単にできると思いきやいきなり詰まった。

python_cvcourseでバーチャル環境をアクティベートできるはずだが、環境がないとエラーが出る。
環境のリストが下記のコマンドでできるらしい。

conda info --envs

あ、”_"（アンダースコア）じゃなくて"-"（ハイフン）じゃん。
変更して事なきを得た。

■セクション２：NumPyと画像の基礎

このセクションではNumPyの基本とmatplotlibで画像の読み込み、表示し、データをNumPyのarrayに入れて、チャネルを取り出して表示する。
はまったのは画像読み込みの際のパスの処理の所。
r"path文字列...."としてraw指定してパスを入れること。
エラーメッセージがピンとこない。（ValueError: embedded null character）

・新しく知ったこと
　・jupyternotebookでAPIの説明を出す
　　→[Shift] + [Tab]
　・Zerosで作るマトリックスのデフォルト値はfloat

・NumPy操作メモ（講義で出たもの＋自分で調べたもの）：
　・lab起動
　・リストからデータ生成
　・1個飛ばしのリスト作成
　・ゼロのマトリックス作成
　・要素が全部１の行列の作成
　・ランダムな行列（int)
　　np.random.randint(0,100,10)
　・最大、最小
　・最大の場所、最小の場所
　・平均
　・1-100で10X10の行列を作る
　・行列のディメンジョン
　・全て同じ値の行列　full

・col/rowの操作
　・特定の場所の取り出し
　・全体　a[:]
　・1行目 a[0,:]
　・1列目 a[:,0]
・縦長、横長に変更 .reshape(10,1)
・部分行列　a[0:4,0:2]
・コピー：　a.copy()

　参考）
　　　https://numpy.org/doc/

・画像データの読み込み操作
　・関連ライブラリ読み込み
　・画像読み込み
　・NumPy配列への変換
　・データタイプ表示
　・チャネルの取り出し、グレー化

・アセスメントテスト
　順当に解答できた。
完了。

■セクション３：画像の基礎とOpenCV

OpenCVの歴史からスタート。
自分でも調べた。
最新ではC言語のI/Fは廃止になっていることに驚く。
やばい、自分もお払い箱になってしまいそうで怖い。

参考）
　https://ja.wikipedia.org/wiki/OpenCV

■次は
OpenCVを入れて、セクション３を続けて進めていく。
オブジェクトトラッキングなど動画周りも試したいのでWebカメラを購入しておく。

このコースへのリンク
Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning