[Python] requestsで画像をちゃんと保存する方法
この記事ではPythonのrequestsモジュールを使って、Webから画像をダウンロードして保存する方法を解説しています。 短く・シンプルに書ける一方で、状況に応じて適切に保存できるように配慮できるなど、柔軟性の高いコードを書けます。 実行環境 Python 3.9 requests 2.25.1 requestsで画像をシンプルに保存する以下の例ではpythonロゴを画像ファイルとして保存してみます。 requests モジュールを使って画像を取得します。 requestsはimportが必要です。モジュールのインストールは（pipなら）以下のようにします。 $ pip install requests 画像ファイルとして書き込むファイルを組み込み関数のopenで開いてあげます。 書き込み・バイナリモード（wb）で開くようにしましょう。オプションの意味はドキュメントに書いてあります。
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OpenCV（Python）でTemplate Matchingを使用して物体検出をしてみた | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 前回のエントリではOpenCV（Python）のHigh-level GUIを使用して画像をウィンドウで開いてみました。 OpenCV（Python）で画像をウィンドウで開いたり閉じたりする | DevelopersIO 今回は、OpenCVPython）でTemplate Matchingを使用して画像内の検索（物体検出）をしてみました。 環境 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.6 BuildVersion: 20G165 $ python Python 3.9.6 (default, Jun 29 2021, 06:20:32) [Clang 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)] on darwin Type "help", "copyright", "
Python+Flaskで画像データのやり取りをするAPIを作成する
画像処理を行うWebAPIを作成したいという方を対象に、Python＋Flaskを利用して、画像つきのPOSTリクエストの受け取り→画像処理→画像を返す方法を紹介します。 最近は画像処理の分野における機械学習の発展が凄まじく、学習モデルを利用することで高度な画像処理を施すことが可能になってきました。学習モデルを利用した面白いWebアプリも多いですよね。 1枚の画像を送信して、画像処理を施した画像を返却するAPIの作成を行っていきます。 環境この記事を書いたときに動作確認を行った環境です。 OS: LinuxPython: 3.8.6Flask: 1.1.2クライアント側プログラムの作成まずは、画像を送信するクライアント側のプログラムを作成します。 パターン１：リサイズしてから送信データの送信に時間がかかるので、画像はリサイズして小さく送ったほうが良いです。下記の例では、Pillowを利用し
Python3 + Bottle + Pillow でレスポンスとして画像を返す - BLOG EX MACHINA
とりあえず結論 Python3 で画像を取り扱うには、Pillow（PILの派生版, Python3対応）を使うと良いようです。 python-pillow.github.io サーバー側で作成・処理した Pillow のオブジェクトを、HTTPレスポンスで画像としてクライアントに表示させるには、次のようにします。 ポイントは、Pillow オブジェクトの保存先に BytesIO オブジェクトを指定している点です。 from bottle import default_app, route, HTTPResponse from io import BytesIO from PIL import Image import requests application = default_app() @route('/route/to/your/image/shown') def show_ima
【Python】OpenCVで画像の読み込み、GUIでの表示をしてみた | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部の若槻です。 画像処理ライブラリであるOpenCVを使うことにより、画像データに対して変換や物体検出などの処理を行ったり、これらの処理を機械学習を適用して行ったりすることができます。 OpenCV - OpenCV 今回はOpenCVの基本的な使い方として、画像ファイルを読み込んでウィンドウでGUI表示する方法を確認してみました。 環境、インストール Mac Book Pro上で動作を確認しました。 % sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.7 BuildVersion: 19H15 言語はPythonを使用しました。 % python -V Python 3.8.6 pipでOpenCVをインストールしました。 % pip install opencv-python OpenCVのバージョンは4.5
画像データをキーワード検索で効率的に収集する方法（Python「icrawler」のBing検索）
画像データをキーワード検索で効率的に収集する方法（Python「icrawler」のBing検索）：AI・機械学習のデータセット辞典 Bingキーワード検索による画像データの収集を、Pythonライブラリのicrawlerを使って簡単に行う方法を紹介する。たった3行のコードで非常にシンプル。 連載目次 機械学習などで画像データを使いたい場合に、既存のオープンデータセットを活用できれば手軽に済む。しかし既存のものが存在しない場合には自分でデータセットを作る必要があるだろう。画像を集める際に活用したいのがWeb検索エンジンではないだろうか。 実際にGoogleなどで画像検索を行って1つずつ手動で収集することも不可能ではないが、できればプログラムを使ってある程度は自動化したい。そのようなニーズにマッチするPythonライブラリ「icrawler」があるので、本稿ではその使い方を紹介する。 icr
Day-107 Pythonの高速画像処理ライブラリLyconが速い - CC56
何ヶ月か前にTwitterのタイムラインに流れてきたのですが、それっきり話題を聞かないので検証してみることにしました。 ちなみに、個人的に普段使って慣れているのは、癖が少なくて扱いやすい scikit-image です。 (OpenCVはBGRがデフォルトなので基本的に避けたいですし、PILは癖が強めなのであまり好きではないです) 高速の画像処理ライブラリを使うモチベは、もちろん Kaggle です。 特に画像の読み込みが速いと、時間短縮に直結するので個人的に嬉しいです。 Lyconとは C++で書かれたPython用の軽量画像処理ライブラリらしいです。 PyPI にあるので pip install ですぐに使えます。(一応依存関係も気にしなきゃいけないかも) github.com 性能の割にスターが控えめな気がする。 試しに使ってみる 多少の実戦を仮定して、Kaggle の Notebo
実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box Cartoonizationやーる（Windows10、Python3.6） - Qiita
実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box Cartoonizationやーる（Windows10、Python3.6）Python画像処理OpenCVDeepLearningGAN はじめに 実写をアニメ風に変換してくれるWhite-box-Cartoonizationをやってみました システム環境 Windows10（RTX2080 Max-Q、i7-8750H、RAM16GB） Anaconda 2020.02 Python 3.6 導入 White-box Cartoonizationをクローンします。 White-box Cartoonization用の環境を作成します。 $ conda create -n wbc python=3.6 $ conda activate wbc $ cd White-box-Cartoonization-master $ pip insta
【Python】画像ファイルをbase64エンコードしてimg要素で表示する - Qiita
base64エンコードの情報自体は沢山ありますが、base64.b64encodeするだけだとバイナリ型になってしまいます。 そのままimgタグに埋め込むとエンコード文字列がb''に囲まれて画像として認識されません。 .decode('utf-8')してやることで文字列に変換されて、imgタグで表示できるようになります。 import base64 from jinja2 import Environment, FileSystemLoader def image_file_to_base64(file_path): with open(file_path, "rb") as image_file: data = base64.b64encode(image_file.read()) return data.decode('utf-8') if __name__ == '__main__'
【python】ASINからISBN13（JAN）を作成するpythonコード【書籍用】｜Jun_python_Django
Amazon のAPIを利用していると、ASINをISBN13に変換したいことが多く、調べたら意外と古い情報しかなかったので、まとめておく。 このくらいの処理だったら、APIをかまさずに手元で処理したかった。 ASINとはAmazonが設定している10桁の商品のコードで、書籍の場合は、ISBN10桁のコードの、末尾1桁のチェックデジット違い、で登録されている様子。 ISBNは書籍のバーコードなどにも印字されている、13桁の書籍の商品コード。同様に末尾1桁はチェックデジット。頭の3桁はほぼ978で始まり、ISBN10は978を省いたもの。（例外もあるが） つまり ISBN：13桁（978XXXXXXXXXD） ISBN：10桁（XXXXXXXXXD） ASIN：10桁（XXXXXXXXXD'） XX〜は同じだが、DとD’は別の数字。 上記が前提知識で、変換については下記より。 ＜チェックデジ
PythonでOpenCVに頼らずNumpy+PILで画像処理のフィルタを1から作って理解する - karaage. [からあげ]
画像処理を基礎から学ぶ 私は、カメラが好きなこともあり、画像処理に関しても興味あります。一般的には、RAW現像とかPhotoShopのテクニックなどを身につける人が多いようですが、私の場合は、何故かpythonやOpenCVという便利な画像処理ライブラリを使って画像処理ソフトを自作するところから始めようとしています。 ただ、OpenCVは便利なのですが、便利さがゆえにブラックスボックス的に使ってしまっているのが気になっていました。やっぱり内部で何をしているかわかっていないと、ちょっとAPIに無い処理をしたいときや、問題が発生したときに何をどうすれば良いのか全然分からないですし、OpenCVを使うまでもない処理にOpenCVを使ってしまうのもよろしく無いなと思います。Open CVインストール手間ですし結構時間かかるので（特にRaspberry Piとかだと）。 基礎から理解するには、Ope
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Intel Movidius + TensorFlowでRaspberry Piでもサクサク画像認識 - karaage. [からあげ]
Intel Movidius（Movidius Neural Compute Stick NCS）とは Intelが出したAIに特化したプロセッサです。これをつければ、Raspberry Piでもサクサクとディープラーニングでの画像認識が動くという優れものです。「欲しいなぁ」と思い悩んでいたら、ディープラーニングおじさんがポイっとくれたので、早速夜中に家でゴソゴソ試してみました。 Movidius Neural Compute Stick - NCS ニューラル ディープラーニング USB スティック 出版社/メーカー: Intelメディア: Personal Computersこの商品を含むブログを見る また、カメラは、Open CVから呼び出しやすいUSBのWebカメラを使います。私が使ったのは、以下ですが多分どの機種でも大丈夫だと思います。 【2012年モデル】ELECOM WEBカ
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pythonで印刷するメモ（mac・linux編） - たるたるソース
今回はpythonから何かをプリンターで印刷したい時にどうすればいいかについてです。 自分用のメモ書きなので適当な説明です。 テキストを印刷してみる import subprocess # ただのテキスト text = 'print out message' # ファイルから印刷する場合 text = open('text.txt', 'r').read() p = subprocess.Popen('lpr', stdin=subprocess.PIPE) p.communicate(text) p.stdin.close() lprコマンドにパイプしてデータを渡すだけで印刷ができました。とても簡単です。 画像を印刷してみる 今回やりたかったのは、画像を生成してそれをファイルとして書き出さずにそのまま印刷する方法です。PILで適当な画像を生成して印刷してみます。 import subpr
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Pillow, task queues & the HTML picture element | Learning Flask Ep. 22 | pythonise.com
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PythonでPDFを画像に変換する | ぷろぐら×でざいん
Gasyori100knock/README.md at master · yoyoyo-yo/Gasyori100knock
openpyxl.drawing.image module — openpyxl 3.1.3 documentation