パターンマッチング
画像認識の基礎的なアルゴリズムをやってみた。
教科書はこれ。
目的は、target画像内から、templete画像に最もよくマッチする箇所を見つけること。
target から切り出した template の認識はOK
これは出来ないと困る。他のシカもいるけど切り出した顔を検出できた。
target を別のシカ画像に変えると NG
ぜんぜん違う金網あたりのスコアが一番高くなってしまう。 templeteの切り出し方に問題がありそうだけど、 そもそも顔の認識とかには、あんまり使え無さそうな感じを実感できた。
ソースコード
公開する意味ないけど、 ソフトの構成管理にGitHub、 ソースの公開用にGistとやらを使ってみた。
こんな感じでブログに貼れる。へぇ、なかなかきれい。
メモ：
教科書はpython2で書かれているので、python3ではそのままだと動かない。 print文を関数化する必要あり。
次の猫顔認識のほうが面白そうだったのだけど、 pickle.dump()関数の所をpython3対応できず。。時間ばかり食うのでやめよう。
