たまにTensorBoardを使うときに、ホスト環境などにTensorBoardを入れるより、それ用のコンテナをたてたくなったので、そのメモです。

最近では実験用の環境なんかもDockerコンテナ上に用意することも多いです。
docker-composeも使うわけですが、たまにdocker-composeのbuildがいつになってもはじまらないことがあります。
Building xxxがずっと表示されて、そこから進まないわけです。

GPUサーバー上でTensorFlowを動かすアプリを作成し、nginxとの間にはuWSGIを挟む構成にしていたところ、次のエラーが出てしまいました。

本記事はQrunchからの転載です。

画像から前景と背景を分けるのは以前に取り上げたのですが、動画でもOpenCVで前景と背景をわけることが可能です。ここでいう前景は動いている物体を指します。

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OpenCVでは二値画像から結合している領域の抽出をおこなうことができます。 こういうのは自分で実装すると大変なので、大変助かりますね。

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OpenCVのfindContoursで見つけた輪郭はdrawContoursで簡単に描画できます。 次のようにして使えます。

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画像から物体の輪郭を見つけたくなることが多々あります。 そんなときにもOpenCVを利用することができます。

findContoursで輪郭抽出

次の画像から輪郭の抽出をおこなうことを考えます。

最初に次のように二値化しておきます。

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カメラを固定しておいて、何らかの被写体を取り続けるということはよくある問題設定です。 ただし、被写体の位置が毎回少しズレるということも多々あります。 そんなときにテンプレートマッチングを使うことができます。

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行列の最大値、最小値はNumPyのmaxやmin、またそれらのインデックスはargmaxやargminを使えば取得できるのですが、OpenCVでは一発ですべて取得できます。

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画像処理の領域では画像から特徴量をあらわすヒストグラムを生成することがよくあります。 特徴量としてヒストグラムを生成するということは、比較をすることもよくあるということで、今回はヒストグラムの比較を扱います。