reboot_inのブックマーク - はてなブックマーク

[Linux]ファイルの圧縮、解凍方法 - Qiita

Linuxでファイルの圧縮、解凍方法をよく忘れるのでまとめておく。忘れてもググればすぐ出てくるけど。 tar解凍全般 optionにz,j,J等の圧縮形式を指定しなくても、拡張子ファイル先頭の数バイトで判別して解凍してくれる ※@tetsu_kobaさんからコメントにより教えてもらいました tar -xvf xxx.tar.yy tar.gz 圧縮 tar -zcvf xxxx.tar.gz directory 解凍 tar -zxvf xxxx.tar.gz tar.bz2 圧縮 tar -jcvf xxxx.tar.bz2 directory 解凍 tar -jxvf xxxx.tar.bz2 tar.xz 圧縮 tar -Jcvf xxxx.tar.xz directory 解凍 tar -Jxvf xxxx.tar.xz tar 圧縮 tar -cvf xxxx.tar dire

reboot_in 2023/11/22

リンク

[Python]Anacondaで仮想環境を作る - Qiita

conda info -e # conda environments: # chainer /home/user/anaconda2/envs/chainer py27 /home/user/anaconda2/envs/py27 py35 /home/user/anaconda2/envs/py35 tensorflow /home/user/anaconda2/envs/tensorflow root * /home/user/anaconda2

reboot_in 2020/12/27

リンク

[Python]PythonでOpenCVを使う (Edge Detection編) - Qiita

dx = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) dy = cv2.Sobel(imgY, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3) grad = np.sqrt(dx ** 2 + dy ** 2) fig, axes = plt.subplots(ncols=4, figsize=(20,5)) axes[0].imshow(imgY, cmap=cm.Greys_r, vmin=0, vmax=255) axes[0].set_title('Y') axes[0].get_xaxis().set_visible(False) axes[0].get_yaxis().set_visible(False) axes[1].imshow(dx, cmap=cm.Greys_r, vmin=-128, vmax=128) axes[1

reboot_in 2020/07/13

Canny “Hysteresis Thresholdingは、High ThresholdとLow Thresholdを用います。High Threshold以上は文句なくEdgeにします。Low Threshold以下は非Edgeにします。High Threshold と Low Thresholdの間の画像ですが、Edge画素と判定された画像に繋がっていれ

リンク

[Python]Numpyの参照、抽出、結合 - Qiita

１箇所を指定してアクセスする一次元の場合 X[index]で指定する。最初のデータのindexは0になる。（Matlabの場合は1なので混乱する) In [1]: import numpy as np In [2]: X = np.arange(10) In [3]: print X [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] In [4]: print X[0] 0 In [5]: print X[2] 2 最後のデータ数えて指定したいときはX[-index]とする。C言語などのようにX[len(X)-1]としなくてもよい。最後のデータのIndexは-1となり、最初から指定する時は0からなので若干混乱しがち。

reboot_in 2020/07/06

リンク

[Python]Matplotlibで複数のグラフを描画する方法 - Qiita

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000) x1 = np.sin(2*t) x2 = np.cos(2*t) fig, (axL, axR) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10,4)) axL.plot(t, x1, linewidth=2) axL.set_title('sin') axL.set_xlabel('t') axL.set_ylabel('x') axL.set_xlim(-np.pi, np.pi) axL.grid(True) axR.plot(t, x2, linewidth=2) axR.set_title('cos') axR.set_xlabel('t') axR.set_ylabel('x')