本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
写真などの画像を減色する均等量子化、中央値分割法(メディアンカット)、K平均法(Kmeans)のアルゴリズムの解説です。 減色対象の画像 この画像の色数は「24,955色」です。今回の記事では画像のファイルサイズを小さくする為に全ての画像をJPEGで圧縮しています。その為、「実際の減色の品質はもう少し綺麗」です。(JPEGで圧縮すると色数が増えて画質が落ちます) この記事で紹介しているメディアンカットなどの減色をテストするにはブラウザで動作する「画像の減色」のページで確認する事が可能です。 1.均等量子化 量子化という大そうな言葉ですが、要は赤色256種類、緑色256種類、青色256種類の色情報「256x256x256」(1670万色)を「64x64x64」(26万色)「32x32x32」(32,000色)などに色を削る事です。 これはプログラムで「色の各RGBの値をシフト」または「色の各
OpenCVを使って画像処理の勉強がてらいろいろ遊んでいる今日このごろ。 ふと写真をアニメっぽく出来ないかなと思って試してみました。カメラアプリとかだと漫画調とか絵画調にする機能はあるけど、アニメ調ってのはないなと思って。 さて、Wikipediaによるとアニメ塗りとは、 ・輪郭や境界線をはっきり線で書く ・色や影のグラデーションを単純化させ段階的に表現する だそうです。 こんな感じを目指したいと思います。 引用元：のんのんびより りぴーと 減色する 先ずは色の単純化を試してみました。 RGB画像の色をざっくり減らしてみる 取っ掛かりとして写真をRGB画像（24ビット）として読み込んで、各ピクセルのRGB成分をマスクをかけて減らすとどうなるかやってみました。 R成分 = R成分[元画像] & マスク(0xfe〜0x80）; G成分 = G成分[元画像] & マスク(0xfe〜0x80）;
pixel clustering using k-means++ 前回のJavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成に引き続き、HTML5 Canvasを使ったJavaScriptによる画像処理の一例を紹介します。 今回は画像の画素値に対するクラスタリング(分類)を画像加工用途に応用します。クラスタリングには各画素のRGB値を特徴ベクトル(次元数3)としてk-means法と呼ばれる手法を使って行います(実装上はk-means法の初期値選択アルゴリズムを改良したk-means++法を利用)。以下のサイトでOpenCVを利用した実装例が紹介されています。 k-meansクラスタリングによる画像分割，減色 – opencv.jp 上記サイト内でも言及されているように、k-means法による画像の領域分割や減色処理はあまり良い結果が得られないことが知られて
画像を単色で塗りつぶす¶ 画像を単色で塗りつぶす方法を示します． また，この例には示しませんが， 画像中の部分矩形を塗りつぶす場合には、ROIまたは cv::rectangle を利用します． 矩形を描く などを参考にしてください． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { // 初期化時に塗りつぶす cv::Mat red_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,255)); cv::Mat white_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar::all(255)); cv::M
木部さんは、「消滅危機方言の調査・保存のための総合的研究」という共同研究のプロジェクト・リーダーだ。 この研究を国立国語研究所が各研究機関と連携して行う背景には、やはり、2009年のユネスコ発表の影響がある。なにはともあれ国連機関が国際的スタンダードとして示した危機言語の中に、日本国内で話されているものがいくつも含まれていたのだから。 目下のところ年に1～2カ所のペースでフィールドワークをして、危機言語の記録を作っているのだそうだが、そこに行く前に「方言か独立言語か」という問題に軽く触れておこう。 ユネスコの危機言語の発表が報道されたとき、多くの人が「八丈語や奄美語」って方言じゃないの？ と感じたようで、木部さんもよく質問されたという。この素朴な疑問の背景には、純粋に言語学的というより、歴史、社会、文化、政治などが複雑に絡まった複合的な事情が横たわっている。 木部さんによると──
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