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エクセルとPythonで学ぶ画像データ

[講義要約:ピクセルから実務まで、名刺認識システムの構築] 前処理(Pre-processing):ノイズを除去し、ガウシアンブラーとキャニーエッジで名刺の「骨組み」を抽出する方法を学びました。 ハフ変換(Hough Transform):数万個の点の中から $(\rho, \theta)$ 投票システムを通じて、本物の「輪郭」を選抜するオーディション過程を経ました。 幾何学的推論:複雑な直線方程式を代入法と行列で解き明かし、名刺の4つの頂点 $(x, y)$ を精密に特定しました。 データ整列およびフィルタリング:重なる線を除去し、見つけた点に「左上、右上、右下、左下」の順でラベルを付けるデータ精製技術を習得しました。 魔法の変換(Perspective):歪んだ画像を真っ直ぐに補正したり、逆に自分が望む額縁の中に画像を合成したりする実務技術で締めくくりました。 📢 「数式を見るだけで頭が痛くなりますか? 私もそうでした。」 開発現場で画像処理プロジェクトを初めて任された時、私を最も苦しめたのは画面いっぱいの $\sin, \cos$ 数式でした。本には公式ばかりが並び、肝心の「なぜ自分のコードでは名刺が見つからないのか?」という実務的な問題に答えてくれる場所はありませんでした。 私はこの講義を通じて、受講生の皆さんが直面する3つの慢性的な問題を解決したいと考えています。 1. 「数学が宇宙語のように感じられる問題」 → [比喩の力]で解決します。 直線方程式を単に暗記するのではなく、「原点から放たれたレーザー」と「影絵遊び」として理解していただきます。原理を理解すれば、コードは自然とついてきます。私が数多くの試行錯誤の末に見つけ出した「最も簡単な言葉」で数式を翻訳します。 2. 「理論は知っているが応用ができない問題」 → [データオーディション]で解決します。 なぜ名刺の輪郭が10個もできてしまうのか、なぜ頂点の順番が混ざってしまうのか…。実務で必ず直面する「汚いデータ」をどのように選別し整列させるか、私のデバッグノウハウをすべて公開しました。玉石混交の中から本物を見極めるオーディションロジックは、皆さんのプロジェクトを一段上のレベルへと引き上げるはずです。 3. 「成果物が退屈な問題」 → [インタラクティブ合成]で締めくくります。 単に白黒のエッジを見るだけで終わる講義ではありません。自分がマウスでクリックした「殿堂入りの額縁」の中に、皆さんが作った名刺をピタッと当てはめる瞬間、皆さんは単なるコーディングを超えて「空間を操る魔法」を体験することになるでしょう。 「コンピュータビジョンは数学ではなく、世界を見つめる新しい目を持つ過程です。」 私が現場で悟った、あの刺激的な「A-ha!」体験を皆さんに伝えたいと思います。もう複雑な理論書は閉じても大丈夫です。私と一緒に、コードという筆で画像を自由自在に描いてみましょう!

5名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Python
Python
Excel
Excel
Python
Python
Excel
Excel

受講後に得られること

  • 数学的原理をコードで実装する自信

  • 泥臭い実戦データを扱うノウハウ

  • 空間を自由自在に操る幾何学的思考

  • 自分だけの完成された画像処理パイプライン




[講義詳細] 斜めの名刺もスキャンしたかのように!OpenCV画像処理マスター

1. 講義の概要:「なぜ私のコードは実践で動作しないのか?」

チュートリアルではうまく動いていたコードが、自分で撮った名刺の写真では全く動かなかったという経験、ありませんか?

画像認識の核心は、単に関数を呼び出すことではなく、乱雑な現実のデータを精製する数学的思考力にあります。本講義は名刺認識という実践プロジェクトを通じて、前処理から幾何学的変換、画像合成まで、ビジョンプログラミングのA to Zを扱います。


2. 詳細カリキュラム:5段階の魔法

STEP 1. 骨格抽出:ノイズの中から真実を見つけ出す

  • 核心技術: ガウシアンブラ(Gaussian Blur)、キャニーエッジ(Canny Edge)

  • 内容:光の反射やノイズを除去し、名刺の枠線の候補となる「エッジ」だけを鋭く残す前処理技法を学びます。

STEP 2. データオーディション:数万個の点を線に統合する

  • 核となる技術:ハフ変換(Hough Transform、$\rho, \theta$空間)

  • 内容: 散らばった点による投票を集計し、強力なエッジ候補を選抜します。「似た者同士は同じチームだ!」という比喩を通じて、重複した線を整理し、上位4つの主要なラインをフィルタリングする実務ロジックを伝授します。

STEP 3. 幾何学的打撃:見えない頂点の計算

  • 核心技術: 連立方程式の代入法および行列演算

  • 内容: 線が交わる「交差点(交点)」を数学的に計算します。画像が切れていても、直線の延長線を通じて正確な頂点 $(x, y)$ を導き出す魔法を実装します。

STEP 4. ラベル付け:左上/右上/右下/左下の並べ替え

  • 核となる技術: 座標の正規化およびソートアルゴリズム

  • 内容: コンピュータが理解できるように4つの点に順序を付与します。$x+y$$x-y$の演算を活用し、どんな角度からでも「左上」を見つけ出す堅牢なロジックを構築します。

STEP 5. 空間の魔法:透視投影変換(Perspective)と合成

  • 核心技術: getPerspectiveTransformwarpPerspective

  • 内容: 歪んだ四角形を長方形の画用紙に「パッ」と広げます。さらに、自分が直接マウスでクリックした「優勝者の額縁」の背景の中に、自分の名刺を自然に合成してプロジェクトを完成させます。


3. この講義だけの特別な点(講師の経験)

「数式はコンピュータが計算します。皆さんは流れだけを理解してください」

  • 数学恐怖症の克服: $\sin, \cos$ の数式を暗記する必要はありません。「レーザー」や「影」といった直感的な比喩を使って、まずは原理を頭の中に描けるようにします。

  • 実践型デバッグ: 「なぜ線が見えないのか?」「なぜ交点が変な場所に表示されるのか?」など、現場で最も頻繁に遭遇する例外状況への解決策をコードの随所に盛り込みました。

  • インタラクティブ実習:単に結果を見るだけではなく、実際に画面をクリックして座標を取得し、合成を体験する「生きたコーディング」を目指します。


4. 受講後の変化:皆さんの「目」が変わります

  1. 設計能力:複雑なビジョンプロジェクトを段階的なパイプラインとして設計できるようになります。

  2. 実装への自信:数学的な論理をPythonコードに即座に落とし込む実装力が身につきます。

  3. 応用拡張性: 名刺認識を超えて、車線認識、OCR前処理、ARマーカー認識など、高次元のビジョン技術へと進むための基礎体力を完成させます。


5. 受講案内

  • 準備物: Pythonの基礎文法に関する理解、最後まで名刺を読み取ってみせるという好奇心!

  • おすすめ対象:数学を諦めた開発者、理論と実践の間で迷っている入門者、ビジョン技術の真髄を味わいたいすべての方。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 数学を諦めた人(数放者)出身の新人開発者

  • 理論には詳しいが応用が利かない「チュートリアル迷宮」脱出者

  • 次のステップへジャンプしたいビジョン初心者

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基礎

  • 中学校レベルの数学

こんにちは
hjk1000です。

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受講生

45

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回答

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講座評価

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講座

こんにちは

非専門家としてディープラーニングを熱心に勉強している社会人です。

勉強しながら感じたことを、皆さんと共有したいと思っています。

ありがとうございます。

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カリキュラム

全体

14件 ∙ (4時間 57分)

講座資料(こうぎしりょう):

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