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PythonでOpenCVを使うには import cv2 import numpy as np PythonとOpenCVのインストールの方法はこちらです。インストールが終わったなら早速始めてみましょう。OpenCVを使うために、OpenCVのモジュールをインポートします。”import opencv”ではないので注意してください。関数を使うときもcv2.resize()というようにして使います。numpyも画像を行列として保持するために必要なので一緒にインポートしておきます。as npとすることで、np.array()というように短く書くことができるようになります。 画像とは何か OpenCVで読み込んだ画像はNumPyの配列として保持されます。縦N×横Mピクセルの画像で、グレースケールの画像であれば(すなわち1チャンネルの画像であれば)、N×Mの行列として保持され、カラー画像であれば
図のような直線、"y=ax"があります。このとき"y=ax"の傾き"a"は、 で求めることができます。 これは中学数学で勉強をした、直線の傾きの求め方そのものですね。 次に、図の△OABに注目をします。"∠AOB=θ"とすると、 と表せますね。 以上のことから、直線の傾きとtanθの値は等しいといえます。
先日参加した技術書典でFitbitのClock Faceの作り方に関する本を出しました。サンプルコードを添えたのですが、そこで使ったlernaが今回のようなケースと相性が良いと感じたので紹介します。 今回のケース 1つのリポジトリに複数のNode.jsのアプリケーションを配置しました。そしてそれらは同じ devDependencies を持っています。 複数のアプリケーションが存在していて . ├── LICENSE ├── README.md └── packages ├── package1 │ └── package.json ├── package2 │ └── package.json ├── package3 │ └── package.json └── package4 └── package.json それぞれのpackage.jsonに次のような記述がある {
1. 断層 日本列島には数多くの断層があります。地質図では黒い実線で描かれています。このうち、最近の地質時代に繰り返し活動し、今後も活動する可能性のある断層を「活断層」と呼びます。活断層にはそれぞれ特徴があり、活動の周期や1回に動く量 (変位量) が断層ごとにおおよそ決まっています。大きな被害を及ぼす地震の場合、断層の変位量は数mからときには10m以上に及ぶことがあります。 断層は動く方向によって正断層、逆断層、横ずれ断層と分類されています。それぞれの断層ができる原因は、地殻のどの方向に最も強い力がはたらいているかの違い (広域応力場) にあります。理想的には、正断層は地殻が引き延ばされているとき (引張応力場)、逆断層は横から強く押されているとき (圧縮応力場) に、横ずれ断層は斜め横方向からの圧縮を受けているときに、それぞれできると考えられています。 * 広域応力場については、こちら
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