画像処理のための線形代数入門：コンピュータービジョンエンジニア向け（行列演算、SVD）
コンピュータービジョンエンジニアを目指す方のために、画像処理に不可欠な線形代数の基礎を行列演算からSVDまで、実践的な応用例を交えて習得します。
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画像処理のための行列演算と幾何学的変換
Unit 1: 行列演算の基礎と画像表現
画像と行列
行列の足し算と引き算
明るさ・コントラスト調整
行列の掛け算と転置
色変換の魔法
Unit 2: 幾何学的変換と畳み込み
拡大・縮小・回転
平行移動とせん断
畳み込みの基本
フィルタリングを実装
画像解析と次元削減のための固有値分解および特異値分解（SVD）
Unit 1: 固有値と固有ベクトル
固有値・固有ベクトルとは
固有値・固有ベクトルの計算
画像解析での役割
Unit 2: 主成分分析（PCA）
PCAの基本
画像へのPCA適用
Unit 3: 特異値分解（SVD）
SVDの基礎
SVDで画像圧縮
SVDでノイズ除去
SVDの応用例
