python + opencv で画像を回転 rev2 - かすブログ
前回の記事は以下 skattun.hatenablog.jp 前回はdst画像の背景が黒くなっていたので、alphaチャンネルを使って 背景透過にしたrev2を用意 import numpy as np import cv2 # 画像読み込み(alphaチャンネル有り) src_mat = cv2.imread("001.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) print(src_mat.shape) # 32,32,4 # 画像サイズの取得(横, 縦) size = tuple([src_mat.shape[1], src_mat.shape[0]]) # dst 画像用意 dst_mat = np.zeros((size[1], size[0], 4), np.uint8) # 画像の中心位置(x, y) center = tuple([int(size[0]/2),
pipでいれたパッケージを一括アップデート - DISTRICT 37
pipでなんやかやパッケージを入れているのだが、これまで何をいれたのか忘れる。アップデートがあるとかそういったものは当然のように忘れる。ということで管理方法などを調べた。 パッケージの管理 まずはpipでできるコマンドから。 パッケージリストの表示 pip list 結果 click (6.6) cycler (0.10.0) decorator (4.0.10) entrypoints (0.2.2) first (2.0.1) ipykernel (4.3.1) 略 更新状況を知りたかったらオプションを追加する pip list --o 更新あるよというパッケージだけが出力される ipykernel (4.3.1) - Latest: 4.4.1 [wheel] ipython (5.0.0) - Latest: 5.1.0 [wheel] jupyter-client (4.3.0)
初めてのPython画像処理 - Qiita
はじめに 初めまして、今回がQiita初投稿となります。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。私のブログ（http://www.uosansatox.biz/ ）の方に、この記事とその続編を書きました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色
40歳を過ぎてからプログラミングを始めて滞在者確認サービスをリリースするまでの話 - 作りたいものがありすぎる
こんにちは世界。このたびシェアオフィスやコワーキングスペース等で、滞在者が確認できるサービスを制作しリリースしました。既に複数のコミュニティで使用をしてもらっており、今後も広く皆さんに使ってもらおうと思ってます。 このブログでは40歳を過ぎてプログラミングを始めた顛末や、技術的な方法論の共有、備忘録、またサービスの発展や、今後行って行きたい事柄についてなるべく気軽に書いて行こうと思います。 コンセプト 誤字脱字気にしません。 事実誤認のご指摘あれば直します。 文章で議論とかはしません。 気軽に、軽めに、自分の負担にならない形で記事を書きます。 今回はサービスの概要とプログラミングを初めてからサービスをリリースするまでの経緯を書きます。 どんなアプリなのか？ 任意の人がある程度自由に集まる場所で『今、誰がいるか？』が、スマホに通知され確認できるサービスです。シェアオフィスやコワーキングスペー
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
MacでYoutube Liveストリーミングを保存するyoutube-dlスクリプト - 別館 子子子子子子（ねこのここねこ）はてブロ部
youtube-dl Download videos from YouTube.com (and mores sites...) youtube-dl is a small command-line program to download videos from YouTube.com and a few more sites. It requires the Python interpreter (2.6, 2.7, or 3.3+), and it is not platform specific. It should work in your Unix box, in Windows or in Mac OS X. It is released to the public domain, which means you can modify it, redistribute it o
Python, OpenCVで顔検出と瞳検出（顔認識、瞳認識） | note.nkmk.me
Python, OpenCVでカスケード型分類器を使った顔検出と瞳検出（顔認識と瞳認識）を行う。 以下に公式のチュートリアル（英語）がある。 OpenCV: Face Detection using Haar Cascades ここでは、 静止画: 画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出 動画: カメラを使ってリアルタイムで顔検出と瞳検出 について説明する。 画像ファイルを読み込んで顔検出・瞳検出を行うサンプルコード まず最初に画像ファイルを読み込んで顔検出と瞳検出を行うサンプルコードを示す。説明およびリアルタイム処理のサンプルコードは後述。 import cv2 face_cascade_path = '/usr/local/opt/opencv/share/'\ 'OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml' eye_
VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」
VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） 連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 FlaskはPythonでWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。今回から数回に分け、Visual Studio Code（以下、VS Code）とこのFlaskを利用して、Webアプリを開発するための基本を見ていこう。なお、本稿ではWindows版のVS CodeとPython 3.6.5を使用する（macOSでも動作を確認した）。 Flaskとは FlaskはWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。ここで「マイクロ」とは単なる「小規模なフレームワーク」ではなく、「コア機能はシンプル」で「拡張性がある」ことを意味している。
platformモジュールでOSを判定する - 偏った言語信者の垂れ流し
Pythonで動作OSの判定をどうやるか探していたら、標準モジュールのplatformを使えという情報をStackOverFlowで見つけた。 Reliably detect Windows in Python - Stack Overflow >>> import platform >>> platform.system() 'Windows' 簡単ですね。 15.13. platform — 実行中プラットフォームの固有情報を参照する — Python 2.6ja2 documentation 追記 os.systemじゃだめなの？と社内で言われた。はい、それを忘れて調べてたんです。それでもいいと思います。 他にもdistutilsがーというのもあった。 しかし返す値がどれも結構違うみたい。Windowsかそれ以外かを判定するのにはどれが手頃なんですかね？
pythonでclass使ってみた - もがき系プログラマの日常
参考サイト ・【Python入門】Pythonにおけるclassの使い方とは? ・Python 3でのファイルのimportのしかたまとめ 前書き こんにちは。またまたpythonネタです。 今回は以前やったPythonで縦書き文字を画像合成してみたをclassを使うように変更してみました。 phpのクラスとpythonのクラスは結構やり方?が違って調べまくりましたが、なんとか出来ました。 やってみた ディレクトリツリーは以下です。 $ tree . ├── app.py ├── compositor │ ├── __init__.py │ └── text_compositor.py ├── font.otf ├── image.jpg ├── main.py └── tmp 合成を行うクラスファイル(text_compositor.py)です。 # coding: utf-8
VS CodeでPythonプログラムを快適コーディング！
連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 前回は、Visual Studio Code（以下、VS Code）でPythonするために必要となるPython拡張機能のインストールを中心に話をした。今回は、これを利用して、実際にPythonコードを記述、実行する方法を見ていこう。 なお、本稿ではWindows版のVS Code（64ビット版）を使用し、venvモジュールを用いて作成した仮想環境を使用している。 ファイル操作はここで：［エクスプローラー］ビュー 前回も簡単に述べたが、VS Codeでは「フォルダを開いて、そこに含まれるファイルをエディタと呼ばれる領域（タブ）で編集する」のが基本だ（単一ファイルを開いて、編集することも可能ではある）。ここではvscpython_02フォルダを開いている。開いたフォルダに含まれるファイル群はサイドバーと呼ばれる
物体検出における学習モデル評価方法(Python3) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 対象 各種機械学習手法等を用いて物体検出を行っているが、 作成したモデルをどう評価して良いかわからない人 何となくIoU、mAP などで評価すれば良いと知っているが、実装方法が分からない人 はじめに 大学の研究で画像認識を行うことになったのですが、 作成したモデルをどう評価すれば良いかを学ぶ必要があったので、 折角なので記事にまとめさせていただきました。m(__)m 何を評価すべきか 物体検出精度 名前の通り、画像中の検出したい物体を、作成したモデルがどの程度正しく検出できるかを評価する指標です。機械学習で基本的な評価指標であるPrec
pipで一括アップデート - Qiita
pipによるパッケージ管理は便利だが、インストールしたパッケージを一括でアップデートしようと思うと結構面倒くさい。 どうにかならないか調べたところ、以下のページに便利なコマンドが紹介されてた。 Pro Tip - Pip Upgrade All Python Packages $ pip freeze --local | grep -v '^\-e' | cut -d = -f 1 | xargs pip install -U pip 追記：pip=9.0.1の形式に対応。コメントしてくださったみなさん、ありがとうございました。 → $ pip list --outdated --format=legacy | awk '{print $1}' | xargs pip install -U pip これで一括でアップデートできる。Python3系列の場合もpip3で置き変えればOK。 .z
Python 機械学習ことはじめ
講師：寺田 学（代表理事） 担当：一般社団法人PyCon JP レベル：入門編 対象者：これからPythonで機械学習を学びたい人 前提知識：機械学習に興味がある方。 目標: OSS&Pythonで機械学習を行う概要を知る Pythonで機械学習する上で多く使用されている、Jupyter Notebookを用い、実際に動くものを見せていきます。 動くものとしては、チュートリアルを準備しgithub上で公開します。ポイントを押さえたテキストを発表資料にまとめました。 このチュートリアルは独自のデータを用いることにこだわりました。今回は、千葉市のオープンデータを用い、 気象庁が公開している気象データから、「インフルエンザの流行」を予測してみようという壮大なテーマに挑戦します。 このような例を提示することで、より身近なテーマを機械学習に取り入れられるのではないかと考えたからです。
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Python: Forcibly redirect stdout and stderr (even from F2PY extension modules) // Free Ideas; Just Add Code
Redirect stdout from python for C calls
https://codeday.me/jp/qa/20190107/102213.html
標準出力を黙らせるデコレーター - Qiita
blenderをpythonのモジュールとして使う - Qiita
【Pyxel】Pythonでレトロゲームを作ろう！ 総集編 -まるっと1週間でゲーム開発入門-｜はやぶさの技術ノート
