Pythonで簡単自動化！PyAutoGuiが便利すぎて感動したのでご紹介
インストール方法 インストール方法は pip を使って行うのが手っ取り早くて便利です。 pip install pyautogui 残念ながら pip でインストールするだけでは Windows では画像処理系がちゃんと動かない様子。 IOError: decoder zip not available pngファイルを扱おうとすると上記エラーが頻発します。 そのため、PILというライブラリをインストールしましょう。 pip install Pillow 使い方 指定画像をクリック import pyautogui image_path = "#set your image file path here" location = pyautogui.locateOnScreen(image_path) buttonx, buttony = pyautogui.center(location)
ゆゆ式を無限に楽しみたかった話 〜 ゆゆ式 Advent Calendar 2014 20日目 〜 - しゅみは人間の分析です
ある日のこと、後輩たちがこんなことを言いました。 「ゆゆ式のコマをランダムに並びかえたら無限にゆゆ式が楽しめるのでは？」 真面目に計算してみると、10の15乗くらいの組み合わせができることがわかりました。 この記事ゆゆ式アドベントカレンダー20日目は、そんな無限にゆゆ式をたのしむためのシステムを真面目に作ってみた話をします。 コマの切り出し 漫画のコマを並び替えるためには、コマがバラバラな画像として存在していなければなりません。 なので、まずは自炊で電子化された書籍をコマの線にそって切り出していく処理を自動化することにしました。 上の図がふつうの4コマの1ページですね。これの枠線を識別して、1ページから8枚のコマを取り出してくる方法を考えます。 ハフ変換で直線検出 OpenCVという画像処理のライブラリに直線を検出するツールがあったので、まずこれを試してみました。 が、結果はこのとおり。
本当は速いImageMagick: サムネイル画像生成を10倍速くする方法 - 昼メシ物語
一般的に ImageMagick のサムネイル画像生成は遅いとされており、パフォーマンスが求められるシーンでは Imlib2 などのより高速な画像処理ライブラリが使われることが多いです。 Imlib2 の高速さについては、以前「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 床のトルストイ、ゲイとするとのこと」という記事で紹介しました。この記事のベンチマークにおいて、Imlib2 によるサムネイル画像の生成は、 ImageMagick の3倍程高速でした。 しかし、 ImageMagick は Imlib2 より画質がよく、高機能で使いやすく、今も頻繁にメンテナンスされており、とてもよく出来ています。その点 Imlib2 は、2004年からメンテナンスされておらず、セキュリティホールが見つかっても、各Linuxディストリビューションがそれぞれパッチを当て
第2回 OpenCVを使ってみよう | gihyo.jp
第1回では、画像認識の概要や基本原理、実例などを紹介しました。第2回の今回は、これから皆さんが画像認識のプログラムを組んでいく上で必要なOpenCVというツールについて紹介します。 OpenCVとは？ OpenCVは正式名称を"Intel Open Source Computer Vision Library"と言い、その名のとおりインテル社が開発したオープンソースのC/C++ライブラリ集で、コンピュータ・ビジョンに必要な各種機能がパッケージされています。 具体的には、だいたい以下の処理を行う関数群が用意されています。 線形代数や統計処理など、コンピュータビジョンに必要な各種数学関数 直線や曲線、テキストなど画像への描画関数 OpenCVで使用したデータを読み込み/保存するための関数 エッジ等の特徴抽出や画像の幾何変換、カラー処理等々の画像処理関数 物体追跡や動き推定などの動画像処理用関数
アプリ開発者御用達の画像処理ツール「ImageMagick」を普段使いに
今回紹介するツール ［ツール名］ImageMagick ［対象］Windows、UNIX、Linux、Mac OS、iOS ［提供元］ImageMagick Studio LLC ［ダウンロード先］［URL］http://www.imagemagick.org/［英語］ アプリ開発者向けの高機能画像変換・編集ツール 「ImageMagick」は、ビットマップ画像（.bmp）を作成、編集、変換するためのオープンソース（Apache 2.0ライセンス）のツールセットです。 ImageMagickは、BMPやGIF、PNG、JPEG、TIFFといった一般的な画像形式はもちろん、PostScript、EPS、SVGといった特殊用途向けの画像形式や、PDFなどのドキュメント形式にも対応しており、画像形式の相互変換やサイズ変更、カラー調整、合成、テキスト／図形の描画、サムネイル作成など、本格的な画像処
第26回 RMagickを用いた画像処理（1）リサイズ | gihyo.jp
rubyで画像処理をする場合には、RMagickが使われます。今回はその中でもウェブアプリケーションを作る上で使用頻度が高いであろう、リサイズのやり方についてご紹介します。 はじめに 本稿で紹介するすべてのサンプルコードは、事前に以下のコードを実行している前提で記述しています。また、破壊メソッドと非破壊メソッドの両方があるメソッドについては、サンプルコードでは特段の理由がない限り破壊メソッドを利用しています。 require 'rubygems' require 'rmagick' scale = 0.3 width = 160 height= 160 サンプル画像は以下を用います。 図1 original.png ※この画像は、「フリー素材屋Hoshino」の素材を使用させていただきました。 画像ファイルの読み込み RMagickで画像ファイルの読み込みを行う場合は、以下のようにrea
類似画像検索について簡単にまとめてみた - Qiita
類似画像検索手法について簡単にまとめました。 はじめに 画像検索には主に2種類の手法がある。 TBIR (Text Based Image Retrieval) 画像にテキストデータが紐付けられていて、テキストを元に検索する CBIR (Content Based Image Retrieval) 画像の特徴量を基盤として検索する ライブラリ Feature Extraction Library - FELib http://appsrv.cse.cuhk.edu.hk/~jkzhu/felib.html 下記の５つの特徴を持つ画像から特徴量を抽出できるライブラリである。 Color histogram, color moments. カラーヒストグラム・色統計) Edge histogram. 輪郭のヒストグラム Gabor wavelets transform. Wavelet tra
Xcode 6 時代のマルチデバイス対応 〜Size Classとベクター画像〜 - その後のその後
とあるお仕事で、iPad をサポート（＝ Universal 化）してほしいという要望があり、せっかくなので iPhone 6 / 6 Plus （4.7 / 5.5 inch スクリーン）もサポートしようってことで、新しい Xcode 6 の新しい仕組みである Size Class を使って複数画面対応を行ないました。あと、同じく Xcode 6 から Asset Catalog でベクター形式がサポートされるようになったので、こちらもトライしてみました。 で、そのときに学んだ諸々の断片的なメモです。勘違いもあるかもしれないのでその際は優しくご指摘いただけますと幸いです。 ※ちなみに Size Class やベクター形式画像の使用は iOS 8 以上縛りではありません。単に Xcode 6 の新機能というだけなので。 Size Class の前提知識をつける 「Size Classsとは
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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ImageMagick 改造入門 (その壱) GIFアニメーション | GREE Engineering
こんにちは。ミドルウェア開発チームのよやです。 今回は、ImageMagick についてお話します。 http://www.imagemagick.org/ ImageMagick は高機能で大変便利な画像処理ツールです。弊社でも利用させて頂いていますが、稀に実サービスにそのまま適用出来ないケースがあります。 そこで、困った時に ImageMagick 自体を改造する際のポイントと、実際の応用例をご紹介します。 ImageMagick のプログラム構造 ImageMagick のプログラムは主に以下のディレクトリに分かれます。(Magick+ ディレクトリ等幾つかは割愛します) utilities/<コマンド名>.c コマンドラインツールの起点(main 関数) wand/〜.c (コマンド共通処理とコマンド毎の処理、Wand API) magick/〜.c (機能モジュール、ユーティリテ
OpenCVを使って画像の物体認識をするPerlモジュール作った - spiritlooseのはてなダイアリー
作った。 http://search.cpan.org/dist/Image-ObjectDetect/ http://d.hatena.ne.jp/darashi/20070223/1172232765でRubyの拡張ライブラリを公開されていたので、こりゃやらなくちゃ・・・と思った次第です。すみません。 こんな感じで使えます。Imagerで顔を囲んでみた。 #!/usr/local/bin/perl use strict; use warnings; use Imager; use Image::ObjectDetect; my $file = 'picture.jpg'; my $image = Imager->new->read(file => $file); my $cascade = '/usr/local/share/opencv/haarcascades/haarcascad
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