指導方法
Guidance method
日常会話
Daily conversation
日常会話を通じて指導します。研究テーマは自由です。
Guidance will be provided through daily conversation. Any research theme is allowed.
対面カンファレンス
On-site conference
対面カンファレンスを通じて指導します。自身の研究テーマについて進捗報告します。
Guidance will be provided through on-site conferences. Report your progress on research theme.
オプションのワークショップ
Optional workshop
要望に応じて Slack 上で並行指導します。促成学習の弊害を一つずつ取り除きます。
Guidance will be provided through Slack upon you request. Harmful effects of forcing education will be removed one by one.
21:31 便宜上の決まりによって、r=g=b の画素は必然的に r=g=b=0 の画素に変換され、その結果が黒点だと思われます。この黒点は誤りなのでしょうか？ また、便宜上の決まりが誤りである可能性はありますか？
21:38 最後の「また」以降の質問自体が、誤り。もし「便宜上の決まり」がないと、どうなる？
21:38 0 で割ることになります。もう少し考えてみます。
21:40 ここは、知識が必要。「便宜上」がなぜ必要かは授業で教えたけれど、覚えている？
21:42 覚えていません。都合が悪い部分の帳尻合わせという認識です。
21:42 ゲーデルの不完全性定理。
21:43 思い出しました。
21:48 現代の数学は高度に整理されているので、皆、気付かない。「都合が悪い部分の帳尻合せ」は事実だが、帳尻合せという認識で済むほど事は単純ではない。むしろ深刻。必ずどこかに矛盾があり、常にそこに気配りしながら扱う必要あり。
21:49 話を戻すと、もともと convention (取り決め) なので特に注意が必要であり、そうすると、原画像におけるどのような画素が H (hue) 画像において黒点か？
21:50 原画像において r=g=b すなわち彩度が 0 (白-灰色-黒のような色) の点が黒点に変換されています。
21:51 色相を見ようと思っても色相がもともと存在しなければ無意味、ということはわかる？
21:52 それは、色相のテーブルを自分が持っていて、照らし合わす確認作業ができる状態にあるということでしょうか？ わかりません。
21:53 あ、わかったかもしれません。
21:54 言葉に。
21:54 白～黒には色相が存在しないですね。
21:55 では H (hue) 画像に戻って黒点問題を再考するとして、黒点がポツンと 1 個ある箇所は、どうする？
21:55 周りに馴染ませたいです。
21:55 どのように？
21:56 上下左右 4 ピクセルまたは周囲 8 ピクセルの平均などをとると良いかと思います。
21:57 4 と 8 とでは、どちらが情報大？
21:57 8 です。軽い方が良いですね。
21:57 理由は？
21:58 リアルタイムでの処理に向いているからです。遅延が減ります。
21:58 いま、リアルタイム性は求められているか？
21:58 あ、求められていません。求められていないので情報が多い方が良いです。
21:59 本当に？
22:00 良いかもしれません。考え中です。
22:06 平均という考えを一度撤回します。たとえばその画素付近が物体の境界であれば、その物体の内側と外側では色が異なるため、その画素が内側にいるか外側にいるかの判定が必要です。4 ピクセルよりも 8 ピクセル見たほうがその判定の精度は上がります。(理由が出てこない)
22:09 あれ？ 頭の中のイメージでは 4 ピクセル平均とってもうまくいく気がします。
22:09 頭中の「精度」という言葉が、誤り。精度と正確度を調べよ。
22:15 調べてきました。この言い回しだと黒点を繰り返し出力するのも精度向上と言えてしまうのですね。覚えました。
22:16 話を本題に戻すと、いまどういう問題を解いているか、わかる？
22:19 なるほど！
22:24 いま解いている問題は、これ。ある画素の色相 (値) を、その画素に隣接する画素の色相 (値) から予測する問題。
22:25 別の言い方では、ある画素の色相 (値) を、その画素に隣接する画素の色相 (値) に基づいて内挿する問題。4 画素は隣接している。8 画素はそう定義すれば隣接している。さらにもう 1 層外周を考える、もありえる。
22:26 とりあえず 8 画素考えるとして、平均をとると鈍 (なま) る。その理由は、ちゃんと勉強しないとわからない。とりあえず、中央値を考える。ところで、偶数個のサンプルの中央値を求める方法は？
22:27 中央 2 つの平均です。
22:29 では、H (hue) 画像上で試してみると良い。ただし、黒点がポツンと単独で存在しないと難しいかもしれない。
22:29 …とは言ったけれど、実は、黒点がポツンと単独ではなくとも、ある程度合理的にできるが、できる？
22:30 少し自信があります。やってみます。
22:30 どうぞ。
22:48 明日のカンファレンスに向けて一旦、4 ピクセル ／ 8 ピクセルの中央値を用いて黒点除去を実装しました。8 ピクセルの方は周りの黒点を無視しています。
23:22 実装の意味 (定義) を、わかっている？
23:23 それはそれとして、黒点は全部潰しましたか？
翌日22:40 「黒点を除去する関数を実装しました。」←こちらのほうが正しいでしょうか。それとも熟語そのものが状況に合っていませんか？
22:41 黒点の数が０になったのを確認しました。黄色の飛び値が気になります。器具以外の部分にある青い点も少し気になります。
翌日08:02 実装＝作る、にあらず。
08:03 さて、プログラム上で「厳密な黒点」の数が 0 になったから問題なし、という特性 (感覚、考え方) から脱却させようと思って一連の訓練中であるが、それはわかる？ 一方では、事実、突然現れた黄色とか青点は気にしているので、変な値、は認知できていると思う。問題は、自身が処理対象としている (と自身が思っている) ものについては、加工したから問題ない (あるいは、問題があっても気付けない) という辺り。そこが気付けるようになると、研究のフェーズに進める。本当に、黒点らしきものは全部潰せた？
20:52 反射の特徴を考えてみました。白い ／ 周りと色の差が激しい ／ 面積が小さい ／ 直線や楕円のものが多い ／ 輪郭に不自然な色が見られる
21:03 すぐに使えそうな要素は？ (複数可)
21:07 白い ／ 面積が小さい
21:44 では、例えば、反射と思われる領域を抽出できる？
翌日04:19 深さ優先探索で抽出を試みました。白色の判定に用いるパラメータの調節に時間がかかりそうです。
07:37 現段階で何某優先探索の類は気にせず、正方形ウィンドウを 1 画素ずつずらして適用していく。白色は、もっと拾ったほうが良い。真ん中の管の白いところをもっと拾いたい。このまま、卒研まで行けるかもしれないね。
10:30 書いてみました。正方形に含まれる白の面積が一定値以下なら正方形内の白いピクセルを高く評価し、最終的に評価の高いものを反射としましたが、うまくいきません。抽出方法を考えています。
10:30 出来上がったら、呼んで下さい。