【参考文献】OpenCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識

4月8日、OpneCVではじめよう ディープラーニングによる画像認識 という本のKindle版が先行して発売されました。(単行本は4月30日発売)

 

この本はOpenCV界隈では有名な二人(実名なので認識しづらいですが)がタッグを組んで書かれた本なので、買わない訳にはいきませんww

この本の対象者としては、PythonのOpenCVで画像処理をしてきて、ディープラーニングの処理もOpenCVで動かしてみたい!という人向けです。

 

Pythonの文法やディープラーニング処理のアルゴリズム的な部分は書かれていません。

逆にディープラーニング処理を行うために必要になるOpenCV処理の説明などは割と細かく書かれています。

おそらく実際に手を動かして確認したであろう内容も含まれているので、その辺はOpenCVをやった事のある人でも参考になると思います。

全体的には、OpenCVに関する内容が半分、残りがディープラーニングに関する内容になっています。

 

サンプルプログラムもソースコードはgithubから、学習済みモデルは出版社のページからダウンロードできるので、比較的簡単にお試しができると思います。

本に書かれているサンプルを使って、こんなプログラムを簡単に動かす事ができました。

ただ、ファイルの読み込み時にフルパス設定になっていたので、パスの中に日本語が入っていてファイルが読み込めないというエラーに少しはまりました。→パスを相対パスにして動作させました。

 

私はKindle版を購入しましたが、参考文献などのリンクは、Kindleからリンクを貼ってあるので便利でした。

Kindle版をPCで見るときは、フォントのサイズやページの幅を調整すると見やすくなります。

 

目次

1章 OpenCVとは
1.1 OpenCVの概要
1.2 主要モジュール
1.3 OSSライセンス
1.4 サポート言語
1.5 サポートプラットフォーム
1.6 高速化
1.7 開発の歴史
1.8 ブランチ管理
1.9 各種サイト

2章 OpenCVインストール
2.1 OpenCVのインストール
2.2 pip
2.3 Miniconda
2.4 Docker
2.5 ソースコード

3章 coreモジュール
3.1 基本処理
3.2 ピクセルごとの操作
3.3 統計情報の取得
3.4 画像の分割、結合
3.5 ユーティリティ

4章 imgprocモジュール
4.1 画像の前処理と後処理
4.2 色の変換
4.3 しきい値処理(2値化)
4.4 画像の幾何変換

5章 imgcodecs、Videoioモジュール
5.1 画像の読み込み
5.2 画像の書き込み

6章 ディープラーニング
6.1 ディープラーニングの概要
6.2 精度評価
6.3 画像処理におけるディープラーニング

7章 dnnモジュール基礎
7.1 dnnモジュールの概要
7.2 顔検出
7.3 オブジェクト検出
7.4 クラス分類
7.5 セグメンテーション
7.6 テキスト検出とテキスト認識
7.7 キーポイント検出

8章 dnnモジュール応用
8.1 dnnモジュールの対応レイヤ
8.2 カスタムレイヤ対応
8.3 学習済みモデルの診断ツール(model-diagnostics)
8.4 外部DNNフレームワーク連携
8.5 学習済みモデルの利用

からあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室の感想

からあげ先生といえば、はてなブログでDeep Learning系の情報を多く発信しているので、Deep Learningの勉強をしていたら、一度は目にしたことがあるのでは、ないでしょうか?

https://karaage.hatenadiary.jp/

そんな、からあげ先生の出した本「人気ブロガーからあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室」を購入しました。(私はKindle版を購入)

 

この本は、細かい理論は置いといて、Deep Learningで出来る事を実践形式で書かれています。

内容的には画像認識(画像全体の分類)、テキスト分析、画像生成(GAN)、姿勢推定、エッジコンピューティングが扱われています。

 

読者の対象としては、本文中には

 ●Linuxに関する基礎的なコマンドの知識がある

 ●Pythonの基礎的な知識がある

と記載されていますが、私自身、

 ●Linuxのコマンドはほとんど分からない

 ●Pythonは少しだけ触った事がある

 ●Deep Learningの基礎的な理論は少し勉強した

という状態でしたが、ファイル操作などのLinuxのコマンドなどは、細かく記載されているので、何も分からない状態であっても、本の内容をマネすれば、とりあえずDeep Learningの処理を動かすことができます。

最初は、本に書かれたコードを写経しながら動かしていたのですが、タイプミスを多くしてしまい、なかなか進まなかったので、途中からは、この本のサポートページで公開されているコードをコピペしながら読み進めました。

 

よくよく考えたら、Deep Learningに関する書籍では、Deep Learningの理論的な説明をしている書籍は多くありますが、実際に動かすまでに、どのようなコマンド操作をして、処理を実行するか?をまとめられた本は、これまで無かったような気がします。

まさに、かゆいところに手が届いた本です。

 

私の興味のある範疇は、画像認識の部分だったのですが、画像をフォルダに分けて用意して、ラベル(正解データ)の作成、リサイズ、標準化、CNNモデルの作成、学習過程のグラフ表示、学習結果の混同行列の表示、学習結果のファイル保存、USBカメラを用いた推論、性能の向上と、画像を対象としたDeep Learningでやりたい事の一連の処理が具体的に書かれているので、かなり助かります。

 

ただ、理論的な部分は書かれていないので、CNNって何?という状態であれば、ド定番ですが、ゼロから作るDeep Learningなどを読むことをおススメします。(私もこの本から読み始めました)

 

 

Deep Learningを勉強してみたけど、次に、どうやって動かしたらいいの?という人向けには、もってこいの本だと思います。

 

 

参考

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 -を受講した

Udemyの動画による講座は、文字による説明よりも頭に入ってき易いので好きなのですが、たまにやっているキャンペーン期間中に勢いで

 

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –

なる講座を購入しました。

タイトルこそ、今どきウケの良い感じですが、前半は微分や偏微分などの数学的な説明で、後半はPythonの基礎(四則演算や条件分岐など)から、回帰をPythonで解くような内容です。

 

なので、内容に素直に私がタイトルを付けるなら、

 

最小二乗法を一から解いて、Pythonで実装してみよう!

 

という感じの内容です。

最小二乗法については、さんざんやって来たので、前半はあまり得る物が無かったのですが、Pythonに関しては、私はド素人なので、そこは参考になりました。

機械学習を学習する上では、二乗誤差の偏微分やPythonを使ったプログラムは、ほぼ、必須なので、必要な知識ではあるのですが、この講座の中で機械学習についての説明に相当する部分は単回帰分析の部分だけでしょうか。

 

この内容で、一番気になったポイントとして、最後の部分で入力データを部屋の広さ(平米数)として、出力を家賃を求める単回帰分析の演習問題があったのですが、部屋の広さ(平米数)を入力するとマイナスの家賃が出力されてしまい、これは外挿による推論となってしまうため、外挿とならないように、学習用のデータを増やしましょう!という説明だったのですが、半分あっている気もしますが、一番の問題は、 部屋の広さ⇔家賃 の関係を一次式で近似しちゃってるのが問題なのでは?とも思ったりもしました。

 

私が散々、最小二乗法でモデル式を作り、偏微分を解きながら、近似式を求めていた時は、誤差関数に変な特性、傾向が残らないか?(2次関数っぽい変化とか。。)や、入力データにあきらかな誤差データは含まれないか?など、気にしながら近似していましたが、機械学習とかになった瞬間、その辺の事が語られる事が少ないような。。

 

とは言いながらも、ちゃんと受講しましたよ。

やっぱり動画の講座はいいですね。

はじめてDeep Learningを勉強するのに役に立った情報

2年ぐらい前?からDeep Learningの勉強を始めてはいたのですが、仕事としてDeep Learningをする訳でも無く、個人で細々と勉強をしていたのですが、最近は仕事になり始めたので、そろそろ本気を出したいと思う、今日この頃。

 

初めは、この絵↓が何なのか?も分からない状態で、周りに聞ける人もいない状態から勉強を始めた時に役に立ったと思う情報を紹介したいと思います。

 

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

 

まずは、ド定番の「ゼロから作るDeep Learning」

Deep Learningの勉強を始めた人は、ほとんど持っているんじゃないかな?と思われるこの本。

私にとっては少し難しく感じる部分もあったのですが、とりあえず最初から最後まで読んでみて、また、あとで必要な部分を読み返すような事をしていました。

 

ソニーのNeural Network Console

サイトはこちら

これはGUIだけでニューラルネットワークを構築でき、学習~推論までPythonなどのプログラムの知識なしでDeep Learningが試せる優れもの。

直観的に、何をどうしたら精度が良くなるのか?を簡単に体感できるのは非常に役に立ちました。

なにせ、実際の画像を使って分類が出来るのは、単純に楽しい!

 

また、開発者によるYouTube動画もあり、Neural Network Consoleの使い方はもちろんのこと、Deep Learningとは?みたいな話や、テクニック的な部分も公開されているので、こちら↓もおススメです。

https://www.youtube.com/channel/UCRTV5p4JsXV3YTdYpTJECRA/videos

 

(参考)

ソニーの無償AIソフト Neural Network Consoleの入手ダウンロード、インストール

 

Udemyの動画講座

私が見ていたのは、こちら↓

【NumPy・Python3で】ゼロから作るニューラルネットワーク

数式とかも出てきますが、動画をちょこちょこ止めながら自分のノートで解き、見ていました。

この講座をある程度理解すると、ちょっとしたニューラルネットワークのプログラムを自分で作成するぐらいの知識を得る事ができるかと思います。

〔産業分野における〕AI・ディープラーニングを利用した画像検査・解析の効率化

〔産業分野における〕AI・ディープラーニングを利用した画像検査・解析の効率化 (月刊画像ラボ別冊)なる本を買ってみました。

 

この本は産業分野におけるという部分がポイントだと思いますが、産業分野では、Pythonが使われる事は、ほとんどないし(C++,C#が多い)、OSはWindowsだし、PCもローカル(ネットにつながっていない)だしで、一般的に解説されているDeep Learningの世界とは、動作環境が少し異なっています。

 

産業分野で、Deep Learningを用いた検査を行っている会社の論文集みたいな感じです。

 

ほとんどの記事は、

「現状では、まだまだ目視による検査が行われているが、判定基準が人によりバラつき易いし、人手不足だしで、検査をDeep Learningに置き換えると、判定基準が安定するし、人手不足も解消される。そこで、我社では ××ソフト を用い、○○の検査を行っています。」

 

というな半分宣伝の内容です。

Deep Learningのテクニック的な部分を期待すると、がっかりされるかもしれません。

 

ただ、私自身も知らなかったDeep Learningを用いた検査ソフトが掲載されているので、それはそれで、参考になりました。

 

この手のソフトは、分類/認識が初心者でも簡単にできますよ!というようなコンセプトが多いのですが、場合によってはオーバースペックになってしまうかも?しれません。

個人的には、そんなに深いニューラルネットワークでなくて、推論時はGPUも使わずに、このくらいまでは出来ますよ!というのが、好みではあるのですが、それをやると手離れが悪くなってしまうでしょうね。。

【参考書籍】画像処理・機械学習プログラミング OpenCV 3対応

これまでもマイナビのOpenCVの本は購入してきたので、今回も買ってみました。

 

画像処理・機械学習プログラミング OpenCV 3対応

 

まず、第一印象は、薄い、小っちゃい(一番、右のやつ)

 

フォントも小さくなっているので、内容量はこれまでと同じぐらいか??

 

内容的には、インストール方法には割とページを割いてあって、画素値の操作方法も書いてあるところまではいいのですが、そこから先は具体例になってしまうので、OpenCV初心者には難しく感じるかもしれません。

当然ながらIplImageとかは登場しません。

 

以前はOpenCV.jpを見れば関数のマニュアルについては、日本語で情報を得られましたが、今は更新が止まっているので、OpenCV3対応の日本語マニュアルってあるのかな??

 

関数のマニュアルを見たい場合は英語になりますが、このへん↓が参考になると思います。

http://docs.opencv.org/master/index.html

 

右上の検索ボックスから、関数を一個一個検索しながら参照すると良いかと思います。

 

それでも日本語で最新の情報を知りたい!という場合には、ここ↓がおススメです。

http://www.buildinsider.net/small/opencv

 

ところで、今回の著者の中に井村先生の名前が入っていたけど、どこの記事を担当したんだろうか??

井村先生といえば、ラベリングクラスでお世話になった人も多いかと思いますが、OpenCV3からはラベリング処理(connectedComponents、connectedComponentsWithStats)は入っているし。。

 

目次

1章 導入編
2章 スタートアップ編
3章 ケーススタディ 編
画素値の直接操作
カメラキャリブレーションとステレオ視
画像のJPEG圧縮とPSNRの計算
簡単な笑顔度の算出
CAPTCHA画像の生成
Kinect v2とOpenCVの連携
ミニチュア風画像処理
ORB特徴を使ったイメージモザイキング
機械学習と画像処理
顔の子供化
動画ファイルをカメラ入力のように扱う

 

OpenCV3プログラミングブック

OpenCVプログラミングブックのVer3対応版が出版されました。

 

 

おそらくそんなに内容は変わらないんだろうな~と思いながらも、これまでも購入してきたので買っておいてみたら、いい意味で期待を裏切られる内容でした。

 

これまでのイントール方法から始まりリファレンスマニュアルがメインの内容とは違い、どちらかというとVer2からVer3への移行マニュアルという雰囲気です。

 

さらにOpenCVの処理例も一般的なフィルタ処理の内容は無く、ARや機械学習など、応用例がまとめられています。

逆に言うと、OpenCV初心者が、この本をいきなり手にするのは少々難しく感じると思います。

(この辺の溝を埋めるのが私の役目か??)

 

 

【目次】

1章 イントロダクション

画像処理について/OpenCV/OpenCV3.0/OpenCV2.Xからの移行に関する注意点

2章 OpenCV3.0を利用するための環境構築方法

CMake/公式インストーラ/NuGet/MacPorts/HomeBrew/apt-get install

3章 OpenCV3.0を用いたアプリケーション開発

CMake/Visual Studio

4章 OpenCV3.0を用いたデバッグ方法

5章 コンピュータビジョンにおける三次元幾何

6章 拡張現実感(Augmented Reality:AR)

7章 機械学習による画像認識

8章 プロジェクタカメラシステムープロジェクションマッピング

9章 OpenCVとOpenGLの連携

10章 広視野角HMDのための歪み画像生成

11章 Kinect V2の利用

12章 OpenCL

 

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【参考文献】ディジタル画像処理[改訂第二版]

旧版のディジタル画像処理の本も、一時期は毎日持ち歩いて、本が手あかで汚くなるぐらい、よく見ていましたが、その新版となると気にならない訳がない。

 

 

本をパラパラめくっていくと、始めのうちは、あまり変わった印象が無かったのですが、途中で藤吉先生の写真が載っていたのをみつけて、あれ?と思ったら、11、12章の記事は藤吉先生により追記されていました。

(2020.5.28)追記
さらに深層学習の項目+αが追加されて、改定第二版となりました。(コメントにより教えて頂きました。)

 

ざっと見た感じでは、旧版と比べてDoGやSIFT、FAST、顔検出などの記事が書かれていたのが新しい感じ。

 

この本は、まったくの入門者にとっては読むのが難しいかもしれませんが、画像処理をテーマとした卒研をする人、新社会人で画像処理の仕事をする人、簡単な二値化やフィルタ処理をやった事はあるけど、もう一段ステップアップを目指したい人には是非読んで欲しい本です。

 

目次

1.イントロダクション

2.ディジタル画像の撮影

3.画像の性質と色空間

4.画像ごとの濃淡変換

5.領域に基づく濃淡変換(空間フィルタリング)

6.周波数領域におけるフィルタリング

7.画像の復元と生成

8.幾何学的変換

9.2値画像処理

10.領域処理

11.パターン・図形・特徴の検出とマッチング

12.パターン認識

13.深層学習による画像認識と生成

14.動画像処理

15.画像からの3次元復元

16.光学的解析とシーンの復元

17.画像符号化

 

詳細な目次(変更内容)はこちらで確認下さい。

 

Interface 2014年1月号はラズベリーパイxカメラで本格派画像処理

Interface 2014年1月号はラズベリーパイxカメラで本格派画像処理という特集です。

 

 

私もOpenCVの基礎部分の記事をお手伝いさせて頂きました。

 

基礎というより、ライブラリって何?ぐらいの入門レベルなので、OpenCVを使った事のある人はこの記事に期待しないで下さい。

 

それより、他の方の書いたラズベリーパイの部分が面白いと思います。

きっと。。(私も、まだ見てない。)

 

目次

イントロダクション 超小型Linux ×カメラで広がる画像処理マシンの可能性

第1部 ラズベリー・パイで広がるカメラ×画像処理の世界

第1章 はじめてのウェアラブル! スカウター風メガネの製作

Appendix 1 はじめてのカメラ×画像処理に最適! 超定番ボードRaspberry Pi

Appendix 2 感度/発色がすごくいい! ラズベリー・パイ専用カメラ・モジュールの実力

第2部 基礎編:はじめての画像処理

第2章 実験で使うハードとソフト

Appendix 3 Raspberry Piで画像処理を始める準備

第3章 カメラから動画を取り込む

第3部 リアルタイム動画処理にTRY!

Appendix 4 超キホン! 動画像処理の全体像

Appendix 5 画像処理はリアルタイムがうれしい!!

第4章 実験ビフォー・アフタ! リアルタイム画像処理の基本テクニック

第5章 それらしい物体をパッと見つける! リアルタイム色検出

第6章 エア・シャッタ撮影にTRY! リアルタイム動き検出

第7章 ふつうにやるとスゴ重! リアルタイム画像認識テクニック

第8章 LinuxでそこそこすばやくI/Oするテクニック

Appendix 6 画像処理ライブラリOpenCVの基礎知識5

Appendix 7 カメラ・モジュール選択ガイド

 

特設コーナ1:ハード制御のためのLinux入門

第3回 高性能処理のキモ! プログラム実行順序決定のメカニズム

第3回 マルチタスクOSのキモ! タスク切り替えの基本動作

 

特設コーナ2:音声信号処理の世界

第3回 長文聞き取りのためのキー・テクノロジ! 言語モデルを作る

第3回 実験研究:なんと! 人間の聴覚では位相の変化が識別できない

Appendix D-Aコンバータの出力から不要な周波数成分を除去するフィルタの製作

 

特設コーナ3:自作テレビ放送の可能性を探る

第3回 放送に欠かせない動画圧縮入門 MPEG-2から4K向け最新H.265まで!

第3回 実験成功! アマチュア無線バンドを地デジ周波数に戻して映す

Appendix 実録! アマチュア無線の免許申請方法

 

RZマイコン・フォローアップ・コーナ

Linux×アナログ! センシング回路初体験

 

連載記事

第13回 2相ステッピング・モータ・ドライバIC L6470

第2回 なんと! 対象の距離や向きがわからなくても正面画像を得る方法

 

ニュース&レポート&お知らせ

超安全! 閉じたら消える見えないファイルが作れるLinuxカーネル 3.11

新製品Information

わっしょいInterface/組み込みもん/デバッグ

次号予告

 

 

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【参考書籍】Interface7月号はカメラx画像処理特集

Interface 2013年4月号に引き続き、7月号でも画像処理の特集を扱っています。

 

 

個人的には第1章の位置・角度を測る部分が、ちょっとマニアックな感じが好きかも。

 

第2章のKinectの説明は、MFCな部分が、ちょっと、とっつきにくい。(MFCやった事ないもので。)

しかし、みなさんの関心は、もうすでに新しいKinectの方へ向かっているでしょうね。

(参考)

Xbox Oneの新Kinectは大幅進化、表情や心拍も認識。6人同時に全身キャプチャ

http://japanese.engadget.com/2013/05/21/xbox-one-kinect-6/

 

第7章はタイトル的に、いわゆる「形状マッチング」を期待したところだったのですが、輪郭の抽出と、特徴点のマッチングと、テンプレートマッチングだったのが、ちょっと残念。

 

目次

第1章 実験研究!符号パターンをカメラで撮影して位置・角度を測る

第2章 背骨のゆがみ検出にも!奥行きカメラKinectx画像処理ライブラリOpenCV

第3章 スゴイ画像処理が身近になった理由・・・ハードの進化

第4章 画像処理を試すためのハードウェア

第5章 定番 画像処理ライブラリOpenCVの準備

第6章 実験!色と輝度を整える

第7章 実験!形状認識&マッチング

第8章 実験!動きの検出

 

他、第2特集として、Cコンパイラ&最適化入門 という項目もあります。

こちらはハード寄りな内容なので、苦手だわ~

 

 

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Interface 2013年04月号は画像技術特集

私自身、初となる雑誌への記事の投稿です。

 

 

ブログとは違って、記事を書く緊張感がまるで違いました。誤記は修正できないし、間違った事は言えないし。

と思いながら、慎重に記事を書いていたのですが、結局、誤記が~~~~。大変申し訳ありません。

私の分の誤記内容は、本記事の最後の方にまとめました。

もし、他にもお気づきの点がありましたら、このページにコメント頂けると助かります。

 

私が担当した内容は画像処理の基礎部分ですが、全般的に、これから工業用カメラを使う人の新人教育に丁度良さそうな内容だと思います。

この手の雑誌の場合、著者の会社の宣伝色が強くなりがちなのですが、今回はみなさん割と純粋に技術的な内容で書かれているので、参考になると思います。一部、宣伝色のある部分もあったり。(私の会社の...)

 

目次

第1章 知っておきたい!ディジタル画像

第2章 知っておきたい!画像処理

第3章 知っておきたい!画像変形

Appendix1 知っておきたい!画像合成

第4章 知っておきたい!ディスプレイ表示

Appendix2 知っておきたい!テレビ放送

第5章 知っておきたい!画像ファイル

第6章 知っておきたい!画像圧縮

Appendix3 知っておきたい!動画圧縮

第7章 知っておきたい!画像転送

第8章 知っておきたい!画像処理ライブラリ

Appendix4 知っておきたい!動画圧縮

(参考)

http://www.kumikomi.net/interface/contents/201304.php

 

誤記訂正

●P41 図6 誤)Q → 正)θ

●P48 図8 誤)ー → 正)+   下図、赤字部分

大変申し訳ありませんでした。

 

 

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コンピュータビジョン最先端ガイド5

コンピュータビジョン最先端ガイド1,2,3と来て第五弾の

コンピュータビジョン最先端ガイド5が発売されました。

 

 

今回のテーマはズバリ、三次元

 

最近、三次元と言えば何かと話題なKinectネタは無いのですが、ステレオ法やパターン投映法などのアルゴリズム説明について記載されています。

いつもながら、数式多めのちょっと難しめ。

 

ちなみに、全ページ数が97ページと、従来の本よりも少し少な目だからか?値段も1500円と少しお安くなっています。

 

(参考)

コンピュータビジョン 最先端ガイド5 - CVIMチュートリアルシリーズ -

 

 

目次

第1章 照度差ステレオ

第2章 複数枚画像からの三次元復元手法

第3章 構造化光を用いたアクティブ3次元計測の原理と展開

 

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【参考書籍】Visual Studio 2012新機能マスターブック

Visual Studio 2012に関する書籍は、2012年10月現在では、まだ少ないので、とりあえず買ってみました。

 

全ページ数も161ページで、価格も1600円と全体的にあっさりとした内容です。

 

本書の序文にもあるのですが、「ヒントを書き記した書籍である」「入門書でもガイドブックでもない」と書かれてあるように、まさにヒント集という感じ。
細かい内容はあまり書かれていないのですが、Visal Studio 2012ではこんな機能が増えた!という内容が多く、その機能の内容について詳細な説明は少な目です。
特に後半になるに従って、その色が濃くなっているような...

 

とはいう物の、これらのヒントが無いと見過ごしてしまいそうな魅力的な機能もVisual Studio 2012にはあるので、まずは読んでからVisual Studio 2012に取り組んでみるのも良いと思います。

 

目次

第1章 IDEとツール
1.1 プロジェクトとソリューション
1.2 Window管理
1.3 検索
1.4 C++のコードエディター
1.5 JavaScriptのコードエディター
1.6 デバッグと品質
1.7 Data アプリ開発
1.8 ASP.NETとWeb開発
1.9 グラフィックツール
第2章 Metroスタイルアプリ
2.1 Metroスタイルアプリのデザインと作成
2.2 Metroスタイルアプリのデバッグ、最適化、発行
第3章 ライブラリ
3.1 .NET Framework
3.2 並列コンピューティング
第4章 言語仕様
4.1 Visual Basic
4.2 Visual C#
4.3 Visual C++
4.4 JavaScript
4.5 Visual F#
第5章 テスト&TFS
5.1 アプリケーションの財布サイクルの管理
5.2 アプリケーションのモデリング
5.3 より効率的なコラボレーションとチーム開発
5.4 オートメーションとデバッグビルド
5.5 Microsoftテストマネージャー

付録A .NET Framework 4.5の新API

 

 

 

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【Windows8書籍】はじめてのWindows8 最新機能編

秀和システムのはじめてシリーズのWindows8版「はじめてのWindows8 最新機能編」が登場しました。

はじめてシリーズなので、本当にWindows8-PCを立ち上げてから、どぅしよぉ?という感じの時に参考になるような本です。

 

 

目次

CHAPTER 1 Windows 8を起動・終了してみよう

CHAPTER 2 スタート画面を使いこなそう

CHAPTER 3 新しいInternet Explorer 10を使いこなそう

CHAPTER 4 新しいデスクトップを理解しよう

CHAPTER 5 デスクトップ用Internet Explorerを使いこなそう

CHAPTER 6 Windows 8アプリを使ってみよう(コミュニケーション編)

CHAPTER 7 Windows 8アプリを使ってみよう(ユーティリティ編)

CHAPTER 8 Windows 8アプリを使ってみよう(マルチメディア編)

CHAPTER 9 Windows 8アプリを使ってみよう(情報閲覧編)

CHAPTER 10 Windows 8のPC設定を見直そう

CHAPTER 11 Windows 8アプリとスタート画面の切り替えを覚えよう

CHAPTER 12 Windows PCを修復するには

 

 

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【参考文献】とんでもなく面白い 仕事に役立つ数学

 

この本はタイトルを見て、すぐに買ってしまいました。

 

 

私自身、学生時代はあまり数学なんて、好きでも無かったし、おそらく大半の人が抱くであろう、こんな勉強して何の役に立つんだろう?と思っていた方なので、仕事で数学が必要になったとき、渋々勉強していたものの、勉強するにつれ、数学を知っていた方が効率良く処理できる事がある事を実感してからは、数学は武器だ!と思うようになり、ちょっとは好きになりました。

 

それもあって、私のブログの中でも 使える数学 として紹介していますが、ほんと、仕事に使える数学は楽しいものです。

 

そんな背景もあり、この本を読みましたが、確かに基本的なコンセプトは強く同感しましたが、

どうも著者は微分 や eiωt が好きらしく、この2つに関連付けて説明している部分が多かったです。

 

その辺はあまり好きではない私にとっては、文章そのものは簡単に書かれているものの、ちょっと難しく感じる部分があったというか、公式の説明になっていて、じゃあ、結局、仕事にどう使うの?と思わせる部分も、ところどころありました。

 

と言っても、自分が思っている数学の素晴らしさ的な物を伝えるのって、結構、難しいように思います。

 

私自身、とってもシンプルに思える事を、他人に説明してみると、結局、公式の説明になっていたりして、これって簡単なんだけどな~と思いながら、うまく伝える事のできないモヤモヤ感が残る事も良くあります。

 

という事で、私にとっては、なんかちょっと微妙な感じでした。

 

ちなみに、私は内積が好きでなので、割と何でも内積にこじつける事で、難しく聞こえる処理も内積と思える事で、簡単い聞こえる場合が度々あります。

 

たとえば、画像処理ではパターンマッチングなんかは、ほとんど内積ですし、フーリエ変換も正規直交規定との内積で、

 

 パターンマッチング ≒ 内積

 フーリエ変換 ≒ 内積

 

と思っています。

って事は

 

 パターンマッチング ≒ フーリエ変換 か??

 

なんて、思えた時には新しい発見ができるかも?しれません。

そういえば、OpenCVのパターンマッチングではフーリエ変換を使って高速化をしているって言ってたし...

 

ちなみに、内積が好きになるきっかけをくれたのは、この本↓

 

 

結構、おすすめです。

 

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【参考書籍】Windows8 UI/UXデザイン入門

Windows8関連の書籍としては初?のWindows8 UI/UXデザイン入門という本が発売されました。

 

 

本のタイトルにもあるように、”デザイン”入門なので、プログラム的な部分は少な目ですが、Expression Blendを使った実践編があるのも、ちょっとうれしい。

 

全体的には、よくありそうなWebデザインの本のメトロ版。といった感じ。

フォントやカラー、配置など、どういうのがいいのか?

また、メトロのパネルの使い方やガイドラインなど、Windows8プログラム特有の事についても触れられています。

 

タイルにもいくつか名前がついているのって、この本を読んで、初めて知りました。

(まだ、Windowsプログラムは作ってないもので...)

 

目次

  1. Metro
  2. タイポグラフィ
  3. グリッドシステムとテンプレート
  4. アプリケーションの画面の状態
  5. ナビゲーション
  6. コントロール
  7. タイルを使いこなす
  8. Metroスタイルアプリに独自性を持たせる
  9. 実践 Expression Blend

 

 

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