<div dir="ltr">Just wanted to add a note about a thing I was playing with.<div><br></div><div>Some of the RNN stuff is built around CUDA, but I happened to be on a machine that didn't have an NVidia card. I wanted to play around with this "style transfer" stuff. This is sort of a RNN in reverse like Deep Dream and such, but with regular photos producing a non-LSD like result.</div><div><br></div><div>Anyway, I found this library, and after playing with a Docker image that had an old version of Caffe, I managed to update all of that and get it working.</div><div><br></div><div><a href="https://github.com/fzliu/style-transfer">https://github.com/fzliu/style-transfer</a><br></div><div><br></div><div>Mostly all I did was run the demo software that comes with it, but it did work with just the CPU and no GPU, and could be a fund Saturday afternoon for anyone on the list to play around with, or send freaky images to friends or make a new profile picture (heh).</div><div><br></div><div>-t</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, May 2, 2016 at 1:08 PM, Neil Ludban <span dir="ltr"><<a href="mailto:nludban@columbus.rr.com" target="_blank">nludban@columbus.rr.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Eric,<br>
<br>
I think this would make a good intro presentation:<br>
- Load an image from a file into a numpy matrix<br>
- Display a matrix as an image<br>
- Basic matrix operations (select a region of interest, convert to grayscale)<br>
- Convolution (smoothing and edge detection filters)<br>
- Correlation (finding motion between successive images)<br>
<br>
As others have pointed out, OpenCV already does this, but for these<br>
functions it's really just an optimized implementation of simple<br>
equations (actually, variations on one equation).  You can still<br>
benefit from using numpy to prepare the inputs and to reduce the<br>
outputs.  Machine learning on megapixels of input is computationally<br>
expensive, it is common to preprocess the image in order to reduce<br>
the amount of time needed.<br>
<br>
Are your timelapse images available online, or could you post a small<br>
number of representative images for me to experiment with?<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
<br>
On Sun, 1 May 2016 11:02:20 -0400<br>
Eric Floehr <<a href="mailto:eric@intellovations.com">eric@intellovations.com</a>> wrote:<br>
> Neil,<br>
><br>
> I am interested in numpy and scipy for image manipulation and analysis and<br>
> would be interested in getting started with feature detection and image<br>
> classification.<br>
><br>
> Specifically for my timelapse project, I would like to identify features<br>
> like birds, the moon, airplane lights, and of course clouds. I would also<br>
> be interested in grouping sky images into groups automatically. You know<br>
> that there is blue sky and completely overcast, but there are probably<br>
> certain other types of sky and cloud cover that naturally group together<br>
> and it would be neat to be able to identify those clusters.<br>
><br>
> Don't know if any of that is possible, but that's my thoughts :-).<br>
><br>
> Thanks!<br>
> Eric<br>
><br>
><br>
><br>
> On Sat, Apr 30, 2016 at 6:27 PM, Neil Ludban <<a href="mailto:nludban@columbus.rr.com">nludban@columbus.rr.com</a>><br>
> wrote:<br>
><br>
> > At the last cohpy meeting, several people wrote down numpy and/or scipy<br>
> > as desired topics for future presentations.  These are very broad and<br>
> > easily turn into boring overviews of python for matlab people.  Does<br>
> > anyone have requests for a presentation on a specific scipy module,<br>
> > digital signal processing topic, or even an idea for a project that you<br>
> > heard numpy/scipy would be good for but not sure how to get started?<br>
> > _______________________________________________<br>
> > CentralOH mailing list<br>
> > <a href="mailto:CentralOH@python.org">CentralOH@python.org</a><br>
> > <a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/centraloh" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/centraloh</a><br>
> ><br>
_______________________________________________<br>
CentralOH mailing list<br>
<a href="mailto:CentralOH@python.org">CentralOH@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/centraloh" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/centraloh</a><br>
</div></div></blockquote></div><br></div>