Python初心者　無料で学習を極める(season2 まとめ)

なんとか、着地できたのではないでしょうか！笑。
season2の記事を書き始めて2か月が経過しております。
いつも週末の朝しか勉強も記事も書けない為、なかなかの進捗率の悪さで申し訳ないです。しかし、このpython の勉強を始めて3か月経過しておりますが、

pythonやっぱりおもしろいですねー。

結構色々な事もできると思いますし、何と言いますかコードの言語が分かりやすいです。私は大学院時代にハードウェア言語のverilog HDLを初めて学び2年間ずっとそれを行っていましたが、画像処理や音源処理の根本部分は先輩に一任していた事もあり、全然わかっていませんでした。（どちらかというと私はシステム開発をしていた感じかな？）しかし、pythonの世界は、世界中のすごい方々が、

あ！いい事も思いついたからみんなに共有しよ～

みたいなノリで、たくさんの情報に溢れています（先輩多め）本当に、この世界感大好きです！これからも学んでいきますよー。
それでは、　season2  の振り返りでございます！

1日目：スクレイピングの技術に触れジブリ様との出会い

ここでは、スクレイピングの技術とは何か。について学び、ジブリ様の画像処理の勉強をしている人に対する恩恵に巡り合うことができました。たった数行でURL上の画像を保存することが出来るようになりました。

2日目：HPの構造を理解し大量に画像を取得

1日目に保存方法が分かりましたので、保存元（HP）の構造を理解することを学びました。そして、最後には傾向を分析した結果、約1分で50枚ほどの画像を取得することが出来るようになりました。

3日目：他の作品画像も一緒に取得

HPの構造を読み解き、その上位にある「異なる点」を抽出することで、「もののけ姫」「風立ちぬ」「ハウルの動く城」の三つの作品画像を取得することができました。

4日目：画像情報をデータフレーム化

画像だけでは一つしか情報がありません。その為、画像から連想される情報「名前・連番・特徴など」をデータ化し、一つのデータセットとして保管していくことが始まりました。また、この時に一つのスパイスとして追加したのが、「自分好みの画像は何か」についてのフラグ情報です

5日目：映画の特徴情報をデータセットに追加

データセット上に映画の成績であったり、映画制作に関わっている方々の傾向を調べることを行い、自分好みの画像の傾向を外の情報から入手し、データセットに追加しました

6日目：画像処理の第1歩

ここから初めてopenCVたるものを触ることになりました。一気に世界が広がる印象でしたね。自らのコードで画像から処理された結果に触れることができました。

7日目：画像処理と戯れる

インストールしたopenCVが行う各画像処理の特徴を触れていきました。閾値処理（2値化）、輪郭検出　と言った画像処理ではよく聞くようなことを行いましたねー。

8日目：過去の偉人の力を借りて

ここにきて初期仮説が一つ立ててみました。
「私が好きな画像は、人が映っている時が多いのか」
Githubを活用し、過去の偉人の方々が作成されたカスケード型識別器を用いた画像処理が始まります。

9日目：検出したい顔とは

ジブリサイトから入手することができた画像を読み込み、すべてにカスケード型識別器を用いた「輪郭抽出」について行いました。データセットへの追加も忘れずに！

10日目：結果発表！

これまでの画像に対して集めた情報（データセット）を元に、一つの初期仮説の結果を発表させて頂きました。

11日目：まさかの・・

10日目で終わると思っていたseason2・・。技術者魂がやどり、
「データをさらに深く観察をしよう」
となりました。そう「続投」です。
カスケード型識別器のパラメータに注目です。

12日目：カスケード型識別器の弱点を発見

ハウルの動く城に登場するマルクスは、変身のプロです。カスケード型識別器に対してもマルクスであることをだますことができました。さすが、マルクスです！

13日目：最終話

データについて深く学ぶことにより得られた結果とは・・・。

以上が season2 となります。
season1とは異なり、次回作のテーマを決めている自分がいます。笑。それではまた、次回、お会いできる事を楽しみにしております☆