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画像処理

エッジ抽出処理のアルゴリズムというかフィルタを学ぶ。sobelフィルタとかラプラシアンフィルタとか。ラプラシアンについては全く理解できなかったので、ベクトル解析を学ぶ必要があるかもしれない。ただ、ベクトル解析と画像処理の被る部分の日本語情報がいまいち得られないあたり、勉強しても画像処理にちゃんと繋げられるのか不安がある。 あとはOpenCVをpythonで動かせるようにした。環境構築が面倒臭すぎる。

筋トレ

30 JumpingJack 30 PushUp 30 Squats 30 LegRaise 5セット +7minutes workout 1セット

国語

寒いので読まなかった

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画像処理

画像の濃淡変化について学ぶ。RGBで表されてるものに対してガンマ補正などをかけると、光の辺り具合などの影響をモロに受けるので、HSL空間の値に対してかけろということが勉強になった

筋トレ

45s Plank 25 HighPlankKneeCross 6セット +7minutes work out 1セット

国語

雪が降るとのことで冬支度に忙しくて読んでない

ファッキン下心

ある目的のためにやるべきことに対して、別の目的も満たしてしまおうという下心を含めて考えてしまうと、大体その下心に引っ張られて当初の目的も見失って駄目になる。

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画像処理

ディジタル画像処理[改訂新版]

この本を読み始めた。画像処理で必要になる知識が広く書いてあるみたい。パラパラ見てみた感じ、自分の知識の無さも相まって理屈の説明があんまり理解できないけど、大事そうな用語の英語表記を書いてくれてあるため、不足している分は英語の情報から調べられるので助かる。1章から2章あたり、画像処理で扱う画像を2次元に落とし込むためのカメラモデルの考え方とか、ISO感度や絞りや画角などのモデルパラメータの影響と、色空間について読んだ。

ピンホールカメラの仕組み

筋トレ

Results 第5週1日目 40 TouchDownLunge 40 StarJack 20 Inchwarm 5セット

1日1回今日のトレーニングはどうだったかと評価を求められて、その評価を翌週以降のトレーニングメニューにフィードバックするみたいなんだけど、先週までは楽だったので「おいおいこんなモノで痩せられるのかよ、こちとらお宅のアプリにいくら払ったと思ってんだい？」みたいな評価をし続けていたところ、今日になって急に難易度高いトレーニングを提案してきて死にそうになった。

国語

トレーニングがきつかったので読んでない

考えることへの信奉

ハッカーと画家を読んでいたら「良いとか悪いとか道徳的な問題に対する答えって、流行みたいなもんだよね」みたいなことが書いてあった。 確かにそうだと思いながら、自分の考えの根底にある価値評価も、実は流行なんじゃないかと思った。例えばLGBTに対してどう思うかみたいなのに明確な答えは無い。そういう問題に対するスタンスは流行があって、その流れを適当に汲み取って自分自身の価値評価基準に加えているんじゃないのか。「常識とは、18歳までに身に付けた偏見のコレクションである」というアインシュタインの言葉のように、価値観、価値強化基準も偏見のコレクションであり、その偏見は環境や環境による流行によって形作られたものじゃないのか。 自分の価値観なんてものはそんな大層なものじゃなく、殆どの部分がそういうタダの流行で出来上がっているんだろう。 自分で何かを考えた時には、良いとか悪いとか凄いとか凄くないみたいな雑な結論を出してしまう。そういう結論に持っていくため物差したる価値観の多くが大層なわけでもないものから出来ているなら、その結論も大したものではない。 雑な前提から導き出されるものなんて雑なアウトプットに決まってんだろ、となれば、良い前提があれば良いアウトプットが出るんじゃないかというのもまた雑な推測だ。良いとか悪いとかの評価があるなら価値基準が必要になる。その前に、その価値基準自体が良いものか悪いものかも判断しなければならない。となると価値基準を判定するための価値基準が必要になって…と無限ループで底が見えない。良いとか悪いとかの評価はその根っことなる部分がどこにあるのか分からないし、良いとか悪いとかそういうものに何かを求めても案外あてにならないんじゃないのか。

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線形代数

まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数 (BERET SCIENCE)

行列式と余因子展開について読む。とりあえず全部読んでなんとなく行列のやってること、やりたいことはわかった気がする。いまいち分からずに放っておいた別の数学の本をパラパラとめくってみたところ、「読める、読めるぞ！」と古代兵器を復活させる古文書を読めるようになった悪役みたいな気分になった。別に悪いことして知識を得たわけじゃないんだけど。

とにかく線形知識のなんとなくの理解をしたので、そもそも線形代数を理解せねばとなった発端である画像処理の本もパラパラと見てみたが、まだ不安が残る。読めそうな気はしないでもないが、アルゴリズムの説明が結構雑なので、考えた結果別の本を読むことにした。いつになったらOpenCVに手を出せるのか。出そうと思えば出せないこともないが、今のまま突っ込んでも大したことできなさそうなので、もう少しアルゴリズムの取扱を勉強しないといけない。

筋トレ

20 JumpingJack 20 PushUp 20 Squats 20 LegRaise 4セット

国語

雨が降っていて気分が悪いので読まなかった。

モニターから離れたい

Kindle for PCで線形代数の本を読み終えたことだし気分転換に今日は別のことしようと考えたのだけど、思いついた別のことが

• ゲーム => PC
• Huluで映画見る => PC
• Huluでドラマみる => PC
• 別の本読む => PC

くらいだったので、どんだけPCにべったりなんだよと思った。

モニターにべったりの趣味ばかりだと、徐々に全てに興味がなくなってくる。以前はやりたいゲームや見たい映画がたくさんあったはずなのに、今はほとんどない。モニターにずっと向かい合っていると結構辛くなってくる。ごはんもいいけど、たまにはパンとかパスタも食べたい…みたいな気分。外に出ればいいのだけれど、田舎で本当になにもないところにいるので、どこかに行くにしても足もなければアテもない。外に出てみたも何もない。コンビニに行くにも徒歩1時間位。飽々しているモニターよりももっと飽々するようなところなので、まだモニターに向かい合っている方がマシだったと気づいて、結局すごすごとモニターの前に帰ってきた。モニター・オア・ダイ。