PythonでGIST特徴量によるシーン認識

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/tuttieee/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．