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. See the blog post Tools for Working with Excel and Python for a more detailed comparision of some of the tools mentioned below. 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 n
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
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import error · Issue #177 · mpdavis/python-jose
Change of behavior in DLL path searching in Python 3.8 · Issue #115 · openslide/openslide-python
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Anaconda でよく使うコマンド一覧 - Qiita
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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 format size application (converting B to KB, MB, GB, TB)
【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