新3年生向けの研究室配属のための研究室紹介ページ
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これまでの情報ゼミナールの内容
4種類のプログラミング演習を行い，研究のために必要な画像処理・認識に関する基本知識の習得とプログラミング技術の向上を目指しました．
2023年度も同様の内容を実施する予定です．
- 基本的な画像処理
- 画像修復
- パノラマ画像生成
- 深層学習（Deep Learning）
1. 基本的な画像処理
C++を用いて，画像を入力し，画素値を直接触って画像処理を行い，画像を表示・出力する．
基本的な画像処理の例：
ネガポジ反転
フィルタ演算（鮮鋭化）
回転
グラデーション生成
360度画像から透視投影画像（一般的なカメラ画像）への変換
2. 画像修復
画像修復とは画像内の不要物を消去し，その背景画像を復元すること．
C++を用いて，画像内の類似したテクスチャを逐次的に貼り付けていくことで不要物体を消去（欠損領域を修復）する．
3. パノラマ画像生成
C++(OpenCV)を用いて，複数の画像を変形・合成してパノラマ画像を生成する．
4. 深層学習（Deep Learning）
PythonとPyTorchを用いて，深層学習による画像認識や画像生成などを行う．
