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*SJE2015 ex11 [#o38e5fce]

**課題A [#t6bddda4]

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．

#pre{{
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 [#mb1f1409]

&color(red){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．

+ 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．
+ 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．
+ 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．

**課題C [#a8ce2071]