Anaconda でよく使うコマンド一覧 - QiitaWindows 用です． 今現在は Ubuntu を使っていてほとんど pip で済ませています． 一般 目的 コマンド 補足
Python, Pillowで画像の一部をトリミング（切り出し/切り抜き） | note.nkmk.me
Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)のImageモジュールに、画像の一部の領域を切り抜くメソッドcrop()が用意されている。 Image.crop() - Pillow (PIL Fork) 10.2.0 documentation ここでは以下の4つの場合についてサンプルコードとともに説明する。 通常の切り出し 範囲外を指定 画像の中心を切り出し 長方形から最大サイズの正方形を切り出し Pillow(PIL)のインストール、基本的な使い方などは以下の記事参照。 関連記事: Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方 一部を切り出すのではなく全体を拡大・縮小してリサイズする場合はresize()、矩形以外の形状（円形など）で切り出して透過画像を作成する場合はputalpha()を使う。 関連記事: Python, Pillowで画像を一括リサイズ（拡
youtube-dlを使ってYouTubeから最高画質で最高音質の動画をダウンロードする - Qiita
youtube-dl --list-format https://www.youtube.com/watch?v=hogehoge #出力結果 [youtube] hogehoge: Downloading webpage [youtube] hogehoge: Downloading video info webpage [info] Available formats for hogehoge: format code extension resolution note 249 webm audio only DASH audio 53k , opus @ 50k, 1.40MiB 140 m4a audio only DASH audio 127k , m4a_dash container, mp4a.40.2@128k, 3.82MiB 243 webm 640x360 360p
Python でグレースケール(grayscale)化 - Qiita
特によく使われそうな OpenCV, PIL(Pillow), scikit-image で処理するサンプル例を紹介します。(2019年06月19日投稿) 前提知識 カラー画像のグレースケール化は、各ピクセルの R,G,B を適切に混ぜて 1つの値にする処理です。 R,G,B をどの割合で混ぜるかは、主に BT.601 と BT.709 規格の係数が使われます。この２つは 微妙に結果が異なります。 JPEG/PNG 画像の多くは sRGB 規格に従い、その RGB 値はリニア輝度からおよそ 1.0/2.2(=0.4545..)相当のガンマ補正がかかるので、値をそのまま四則演算するとおかしな結果になりがちです。 グレースケール処理の詳細は、こちらをどうぞ。 グレースケール画像のうんちく https://qiita.com/yoya/items/96c36b069e74398796f3 Ope
Python Resources for working with Excel - Working with Excel Files in Python
This site contains pointers to the best information available about working with Excel files in the Python programming language. Reading and Writing Excel Files There are python packages available to work with Excel files that will run on any Python platform and that do not require either Windows or Excel to be used. They are fast, reliable and open source: openpyxl The recommended package for rea
GitHub - facebookresearch/AugLy: A data augmentations library for audio, image, text, and video.
AugLy is a data augmentations library that currently supports four modalities (audio, image, text & video) and over 100 augmentations. Each modality’s augmentations are contained within its own sub-library. These sub-libraries include both function-based and class-based transforms, composition operators, and have the option to provide metadata about the transform applied, including its intensity.
Pythonのcopyとdeepcopyについて - Qiita
Pythonをはじめてちょっとハマった部分。 似た記事がQiitaにも山ほどあるのですが・・・微妙にこの辺が書いてない感じがしたので。 Pythonはつい最近使いはじめたばかりのビギナーなので、どこかの点や、最後のまとめなどには、間違っている部分があるかもしれません。間違いがあったら、ぜひ指摘して教 えていただけると嬉しいです。 1/13 さっそくコメントで指摘をいただき、記事を大幅に修正しました。shiracamusさん、ありがとうございます。 前説 変数とオブジェクト、ミュータブルとイミュータブルについて 変数とオブジェクト Pythonにおいて、変数とは、オブジェクトを指し示す識別子（名前）です。オブジェクトとは我々が扱いたいデータそのものです。
OpenCV – 背景差分で物体を検出する方法 | pystyle
背景差分アルゴリズムの使い方 背景差分アルゴリズムは BackgroundSubtractor クラスを継承しているため、パラメータの設定以外は使い方はすべて共通です。 動画のフレームを BackgroundSubtractor.apply() に渡すと、背景の画素を 0、前景の画素を 255 とした 2 値画像が返されます。 背景差分結果を表示する サンプルの動画として vtest.avi を利用します。(クリックするとダウンロード可能です) GUI を使用するため、Jupyter Notebook では実行できません。.py ファイルに保存し、Python スクリプトとして実行してください。スクリプトは Ctrl+C で終了できます。 import cv2 cap = cv2.VideoCapture("vtest.avi") wait_secs = int(1000 / cap.ge
OpenCVで背景差分をやってみた。 - Kinaconの技術ブログ
ディープラーニングのアノテーション画像を作成するときに オブジェクトの位置を自動で検出するのに使えないかと思い、試してみた。 目次 作業環境 コード 実行結果 背景画像 検出対象画像 処理結果 作業環境 Ubuntu 18.04.2 LTS OpenCV 3.4.4 OpenCV-Contrib 3.4.4 Python 3.6.7 コード 背景差分処理をすべての手法実行する 背景用画像（background_image.png）と検出対象画像（test_image.png）を使用 結果画像（手法名_resoult.jpg）をoutput_dirに保存する。 GMG,CNT,KNNは背景モデルの構築に数フレーム読み込む必要がある （今回はデフォルトのフレーム数だけ同じ背景画像を読み込む） #/usr/bin/python3 import cv2 import numpy as np imp
Pythonで競プロをしよう！〜入門者が知っておくべきTips〜
こんにちは、Finatextグループのナウキャストでデータエンジニアをしているけびん( Twitter: @Kevinrobot34, AtCoder: Kevinrobot34 )です。先日、PyCon JP 2020で、「Pythonで競プロをしよう！ 〜入門者が知っておくべき高速化Tips〜」という題名で発表をさせていただきました。発表時のスライドと動画はこちらです。 この内容について、少し加筆してまとめようと思います。 はじめに最近AtCoderを中心に、競技プログラミングの人気が高まっています。 C++で参加している人が最も多いですが、Pythonで参加している人もかなり増えています。 Pythonは書きやすい一方でC++と比べてしまうと実行速度が遅く、Logicは正しくてもPythonだとTLE(Time Limited Exceeded, 時間超過)してしまうことも少なくあり
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！ - Qiita
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！PythonアルゴリズムAtCoder競技プログラミングPypy 0.はじめに 2020年の5月よりAtcoderのコンテストに参加してから一年経った、現在水色コーダーとなりました、H20と申します。 AtCoderではPythonを使用して参加しており、水色になるまでに様々なアルゴリズムを使用しました。 アルゴリズムについてはほとんど自作せず、有識者の作成されたスニペットを調べては、ある程度理解しながら使用していました。 この記事では、Pythonにてあるアルゴリズムを使用する際にお勧めな書き方の説明をしているスニペットの記事に、それを利用してACしたコードを添えて紹介していきたいと思います。 （ただ、私のACコードは極力見
Python Tips: Python で文字列を切り詰めたい
Python で文字列を切り詰める方法についてご紹介します。 いろんな方法があるように思いますが、今回はその中で次の 2 つの方法をご紹介してみます。 A. スライスで切り詰める B. テンプレートに埋め込むときに切り詰める A. スライスで切り詰める こちらは文字列のスライスを使って切り詰める方法です。こちらはシンプルですね。 s1 = '露と落ち 露と消えにし 我が身かな 浪速のことは 夢のまた夢' s1_truncated = s1[:10] print(s1_truncated) # => 露と落ち 露と消えに def truncate(string, length, ellipsis='...'): '''文字列を切り詰める string: 対象の文字列 length: 切り詰め後の長さ ellipsis: 省略記号 ''' return string[:length] + (e
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Get human readable version of file size?
how to get webbrowser module for python 3.6 using pip ?
windows+pipenvでパスが通らない問題の解決まで - Qiita
GitHub - mongodb/motor: Motor - the async Python driver for MongoDB and Tornado or asyncio
yt-dlp/README.md at patch-1 · timethrow/yt-dlp
GitHub - soimort/you-get: :arrow_double_down: Dumb downloader that scrapes the web
【Python】OpenCVとNumPyで２つの画像を比較（完全一致、部分一致の比率） | OFFICE54
how to run an exe file with the arguments using python