課題: プログラムの勉強(Visual Studio 2015)
7/11: サンプルプログラムの実装
7/12: C++言語の勉強
7/13: マルチタスクについての話し合い
7/14: サンプルプログラムの解析
7/15: サンプルプログラムの解析、opencvについて調査
課題:プログラムの勉強(openCV,QTcreator)
7/11: openCVのサンプルプログラムをやってみる
7/12:
openCV3.1.0の再インストール 、
アンインストール方法
7/13 openCV3.1.0の再インストール
7/14 openCV3.1.0はよく分からなかった。raspberrypicameraを用いて画像を取得するプログラムの読解
7/15 raspberrypicameraを用いて画像を取得するプログラム(
openCV)の読解
来週は、タッチパネルのプログラムの読解を行う。
課題:
画工研用論文の作成
ICISIP 用論文の作成
ウェブサイトからの画像取得方法の検討
7/11 画工研用論文作成
7/12
7/13
7/14
7/15
課題:研究に関する勉強
7/11:INFORMATION HIDINGを読む、Python(x,y)インストール
画像をビット毎に取り出す方法を調べる
7/12:ビットプレーン・OpenCVについて勉強、C++言語の勉強
7/13:C++言語の勉強、Open CV環境構築
7/14:C++言語の勉強、サンプルプログラムを動かしてみる
7/15:Visual Studioで画像をビットプレーン毎に読み込み・表示
・研究の実験
-学習データの作り方を工夫する
・raspberry piでカメラでタッチパネルのデモを動かす
7/11~12
・研究の実験
-効果的な学習画像を作成するために、OpenGLを学習
7/13~14
就活の関係で休み
7/15
・raspberry piでカメラでタッチパネルのデモを動かす
-後藤に基本的なプログラムを理解してもらった
メモ
てふ関係
今週の課題:
画工研発表用スライド作成
7/4 論文を読んだ
7/5 発表用スライド作成
7/6 発表用スライド作成
7/7 発表用スライド作成,全体ゼミ発表
課題 ホログラムのプログラムの勉強
7/4 論文で勉強
7/5 プログラムの勉強
7/6 プログラムの勉強
7/7 プログラムの勉強
検出精度を向上させるために次のことを考えています。
1.機械学習を用いて文字が存在しそうな領域を抽出
2.連結成分の類似性を考慮し、検出漏れを防ぐ
文字列のアスペクト比はある程度決まっていると考えられるため、これを利用して文字が存在する領域を抽出しようと考えています。
課題:基礎検討を行う
07/04:基礎検討
07/05:基礎検討
07/06:基礎検討(訂正1)
07/07:全体ゼミでの発表・反省
07/08:基礎検討(訂正2)