画像データなんかこわくない。画像処理の基礎を身に付け、”躓きの石”を取り除く！

MNISTのチュートリアルなどをやって、いざ実際に手持ちの画像データでディープラーニングを実装しようとすると、前処理のところで詰まってしまって、そこから前に進めなくなるという方もおられるのではないでしょうか。

本講座では、そんな”躓きの石”を取り除きたいと考えています。

ディープラーニングや機械学習を現実のタスクに活用していくための第一歩を踏み出せるよう、２週にわたり日曜日の２回で、画像の前処理の基礎を一通り習得していただきたいと思います。

OpenCVや画像処理にご興味のある方はぜひご参加くださいませ。

ゴールイメージ

本講座で学習できること 以下の2つを学習目標としています。

• 画像処理の基本的なことを理解できる。
• OpenCVを用いて, 画像処理の基本的な処理を実装できるようになる。

対象者

以下のような方を対象としています。

• 画像処理の基礎を学びたい方
• PythonプログラミングやJupyter Notebookの基本的なことを理解している方

ご参加にあたってのお願い

ノートPCを各自ご持参ください。PC環境はWindows8.1以降、Mac10.9(Mavericks)以降。
Python：Anaconda3の事前インストールをお願いいたします。推奨メモリは、8GB以上。

python3.6を使用するため、OpenCVは仮想環境を構築してからインストールをお願いいたします。
下記の4行をWindowsの方はAnacondaPrompt（Macの方はTerminal）で一つずつ順に実行してください。

conda create -n py36 python=3.6 jupyter numpy matplotlib
activate py36（Macの方は、source activate py36）
pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

※ 環境構築がご不安な方は初日に少しお早めにお越しください。可能な範囲でサポートさせていただきます。

開催日程・定員・参加費

◯開催日程
2020年5月10日（日）、17日（日）
各回14:00〜17:00（3h）

◯定員
　12名（最低催行人数5名）
　※ 他のイベント開催ツールでも募集し、両方合わせて定員管理しています。
　※ 最低催行人数に到達しなかった場合は不開催とさせていただきます。その場合は３日前までにご連絡させていただきます。

◯参加費
6,000円
　※ 初日に2回セットの料金をお支払いただきます。
　※ 以降ご欠席された場合も返金は致しかねますので、何卒ご了承くださいませ。

2日間の内容

Day1（2020年5月10日（日））

• 画像の読み込み、表示
• 画像変換（サイズ変換、二値化、モザイク、ネガポジ反転など）
• 幾何学的変換（線形変換、アフィン変換など）
• 濃淡変換
• 空間フィルタリング

Day2（2020年5月17日（日））

• 画像合成
• 画像の特徴（直線、円、領域など）検出
• 特徴点とマッチング
• オブジェクト検出

OpenCVとは

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)は、Intel社で開発され、その後オープンソースとして公開(バージ ョン1.0 2006.10リリース)されたコンピュータ・ビジョン・ライブラリです。コンピュータで画像や動画を処理するのに必要なさまざま機能が実装されています。
その後、2009年にWillow Garage社に開発が移管され、現在はItseezがメンテナンスしています。2016年にItseezはIntel社に買収されたので、再びIntel社のもとにあります。
現在では、OpenCV 4.2が最新のバージョンです。
BSDライセンスで配布されているので、学術用途だけでなく、商用目的でも利用できます。また、マルチプラットフォームに対応しており、幅広い場面で利用されています。 今回は、OpenCV 3系を使用して、説明していきます。

参加者同士の質問・情報交換

※ Scribble Osaka Lab（SOL）のSlackワークスペースで、参加者同士の質問・情報共有用チャンネルを設けております。参加ご希望の方は、申込みフォームで招待リンク送り先のEmailアドレスをお教えください。

その他

ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。

公式HP：http://www.soleildatadojo.com
Facebookページ：https://www.facebook.com/soleildatadojo/