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SJE2015 ex11 [edit]

課題A [edit]

カメラを接続し,次のプログラムを実行してみなさい. 動作したら,これを使って何か面白い画像処理をするプログラムを作りなさい.

import numpy as np
import cv2

if __name__ == '__main__':

    cap = cv2.VideoCapture( 0 )

    while( True ):

        rv, frame = cap.read()
        img = cv2.resize( frame, ( int( frame.shape[1] * 0.5 ) , int( frame.shape[0]  * 0.5 ) ) )
        img = cv2.flip( img, 1 )
        cv2.imshow( 'hoge', img )

        key = cv2.waitKey( 1 )
        if key == ord( 'q' ):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

課題B [edit]

この課題はとりやめになりました

SJE/2015/ex10で使った最近傍法は,k-Nearest Neighbor 法で k を 1 としたものに相当する.同じデータを使い,k-NN で識別する実験をやってみよう.

  1. k-NNのアルゴリズムについてウェブ等や「パターン情報処理」の講義資料等を調べてみよう.
  2. k-NN を実現するためには,これまで argmin を使って最小値の番号を求めていたところで, 小さい方からk個の番号を求めることが必要になる.それには,NumPy の np.argpartition を使うとよいだろう.
  3. プログラムができたら,k を小さい数の範囲で変化させて識別率の変化を調べてみよう.

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Last-modified: 2015-12-14 (月) 11:50:54 (1346d)