*視覚認知計算特論 2015年度 レポートその三 付録 [#g3433ca3]
 
#contents
**画像サンプルとその扱いについて [#af81e45a]

[[catg.tbz>Visiongakunai:catg.tbz]] (学内からのみアクセス可能)
&color(red){昨年度までのものは cat.tbz,今年度は catg.tbz,名前も内容も異なるので注意.};

上記のリンク先のファイルは,tar というツールで複数の画像ファイルをひとかたまりにしたもの(アーカイブ)を bzip2 というツールで圧縮したものです.
tar + bzip2 なので,tbz という拡張子をつけることがよくあります.
ちなみに tar + gzip で tgz というのもあります.

#pre{{
$ file catg.tbz
catg.tbz: bzip2 compressed data, block size = 900k
}}

元に戻すには,bunzip2 してから tar でアーカイブを展開すればよいのですが,ほとんどの環境では tar コマンドにオプションをつけて一度に済ませることができます.

#pre{{
$ tar tjf catg.tbz   展開したらどんなディレクトリ/ファイルができるのか一覧
$ tar xjf catg.tbz   実際に展開
}}

展開すると画像がたくさんできます.
これらの画像は,この授業のため以外の目的には使用しないでください.


**Pythonで上記の画像を扱う方法 [#ic3722f4]

***はじめに&注意 [#y805175d]

ここでは,次のソフトウェアを用いて画像を扱う方法を簡単に紹介します.

- Python 2.7
- SciPy 0.15 および NumPy 1.9.2

今年度は受講者全員が Python + NumPy を使えるようですので,この条件で説明しますが,他にも

- Python + PIL (Python Imaging Library)
- Python + OpenCV

などでも同様のことができます.好きな方法で課題に取り組んでください.

***画像の読み書きとデータ型に関する注意 [#kd17e5ae]

catg.tbz を展開したのと同じディレクトリ内に以下のリンク先のプログラムを置いて実行してみてください.

https://gist.github.com/takatakamanbou/35a99e3e47dbb92fa975

**固有ベクトル等の可視化について [#w0a14423]

工事中


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