HomCloudにはコマンドラインインターフェース(CLI)とPythonインターフェースの2つのインターフェスが用意されています． Pythonのインターフェースの方がお勧めです． Pythonの科学技術計算エコシステムと組み合わせることでより便利にHomCloudを活用できます．
Pythonインターフェース#
- 3次元点群データ(ポイントクラウド)
- 二値画像
- グレイスケール画像
- 3次元二値画像
- 機械学習との組み合わせ
- ベクトル化をPersistence codebookのPBoWにしたバージョン - Persistence codebookについては https://link.springer.com/article/10.1007/s10462-020-09897-4 を参照
- 材料科学データの解析(原子配置データ)
- 距離行列(Vietoris-Rips)
- 周期境界3次元ポイントクラウド
- 周期境界画像
- インタラクティブUI
- 点群の相対PH
3次元可視化にPlotlyを使ったバージョン:
このチュートリアルはjupyter notebookを使っています．チュートリアルをする前に jupyter notebookをインストールしてください．
その後，python-tutorial.zipをダウンロードし，zipファイルを展開してください．
そこで tutorial/python-interface/ というディレクトリが作られるので，そこにターミナルでcdで移動して，jupyter labとするとWebブラウザ上でUIが開かれます．
そこに各チュートリアルに対応してディレクトリがあるので，それを開いてその下にある
.ipynbファイルを開いてチュートリアルを実行してください．
Python interface の API のドキュメントも参考にしてください。
Google Colaboratoryによるチュートリアル#
HomCloudは Google Colaboratory でも動作します。
- 3次元点群データ(ポイントクラウド)
- 二値画像
- グレイスケール画像
- 3次元二値画像
- 機械学習との組み合わせ
- 材料科学データの解析(原子配置データ)
- 距離行列(Vietoris-Rips)
- 周期境界画像
- 点群の相対PH
Jupyter notebookに関する話#
Jupyter notebookは勉強するのに使ったり試行錯誤には便利ですが，ある程度やることが固まってくると使いにくいと思います． そういうときは脱Jupyter notebookが必要なのでがんばってください．