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PythonでGIST特徴量によるシーン認識

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numpy, scipy, scikit-learn, scikit-imageといったライブラリを擁するPythonは

機械学習屋さん,CV屋さん御用達言語ですが,

これらを使ってシーン認識するために,

Cで書かれたGIST特徴量抽出ライブラリのPythonラッパーを作りました.


GIST 特徴量

A. Torralbaが開発した特徴量でシーン認識に向いていると言われています.

Deep Learning全盛の今,今更感ありますが,手軽に試せるので今回使いました.

http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/


Lear's GIST implementation

GIST特徴量のC実装です.

今回はこれのPythonラッパーを作りました.

http://lear.inrialpes.fr/software


lear-gist-python

今回書いたラッパーです.

こちらです:https://github.com/yuichiroTCY/lear-gist-python

こんな感じで使えます.

import gist

import numpy as np

img = ... # numpy array containing an image
descriptor = gist.extract(img)

上記A. Torralbaのサイト( http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/ )で公開されている8シーンデータセット(これも今更…笑)を使った認識のサンプルもあります.


その他

初めてPythonのC拡張を書きました.

指摘などあればコメントをお願いします.