進捗のようなもの

やったこと書きます

ハイパースペクトルイメージをランダムフォレストでクラス分類

ハイパースペクトルイメージ(HSI)の各ピクセルごとのスペクトル情報から機械学習でクラス分類させます。

ここでは、2次元画像の情報(形状、分布)等は学習に使わず、スペクトル情報のみで学習します。

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Pythonで量子プログラミングやってみた

Pythonで触れられる色々な量子コンピュータSDKを紹介します。

ここでは、量子アルゴリズムであるグローバーアルゴリズムを量子ゲートで実装します。 2量子ビットで|11>を探索します。

今回、紹介するのはこれです。

理論、パッケージのインストールは紹介しないので、適宜他のページを参照してください。

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ENVI形式のハイパースペクトルイメージ(HSI)をPythonで扱う

はじめに

ハイパースペクトルイメージングで用いられるデータ形式は様々ありますが、ここではENVI形式の画像データを扱います。

サンプルコードでは拡張子が.lanを扱っていますが、ヘッダーファイル(.hdr)があるENVI形式のデータでも.hdrを読み込めば同様に扱えます。

画像データさえ読み込めてしまえば、機械学習にも利用できます。

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機械学習でつかえるハイパースペクトルのデータセットまとめ

はじめに

機械学習で利用可能なハイパースペクトルのデータセットのまとめです。

利用する際には、リンク先の利用条件を確認してください。

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