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ノーベル賞
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OpenCVは画像処理用ライブラリです。このライブラリを利用するためのPython用パッケージもあり、Pythonから手軽に画像処理プログラムが生成できます。今回はOpenCVとPythonを利用して画像を透過オーバーレイする方法を記載します。 解説 addWeighted関数 画像のオーバーレイを実現するためにaddWeighted関数を利用します。この関数では、二つの配列を元に重み計算して新たな配列を生成します。オーバーレイ画像の透明度については配列数式のbetaの値で調整してください。 オーバーレイ画像 オーバーレイ画像には透過PNG画像を利用しないでください。私が確認した時点で上手く読み取りできないもしくは画像が粗くなる等の不具合がありました。代わりに透明色となる部分については黒色、つまりRGB(0, 0, 0)を設定してください。addWeighted関数の配列数式でRGBをその
Atlassianプラグイン開発プラットホームでは様々なJavaフレームワークが利用されており、中には一般的なものも幾つか含まれています。今回それらのフレームワークを用いてAtlassianライクなWebフレームワークを作成したのでご紹介します。作品はGitHubに上げています。 目的 このWebフレームワークの狙いは「一般的なJavaフレームワークをAtlassianプラグイン開発プラットホームから切り離すこと」にあります。それにより以下の効果を図っています。 Atlassianプラグイン開発に精通していないメンバーにも作業分担できる。 外注する場合にもこちら側で指定するフレームワークのサンプルとして提供することができる。 Atlassianプラグイン開発で培ったノウハウを活用できる。(特に私にとっては^^) Javaフレームワーク このWebフレームワークは以下のフレームワークより構成
Prometheusとはオープンソースの監視ツールです。このツールの主な特徴は以下の通りです。 メトリクスの収集をHTTPを通じたPull型で行います。 柔軟性に富んだクエリで集計した後にグラフとして表示することができます。このクエリのことを公式的に「PromQL」と称しています。 複数のコンポーネントから構成されています。Prometheus自体は監視サーバであり、GUI部分はGrafana、アラート部分はAlertManagert等のコンポーネントが担っています。 上記の特徴が全て私のニーズにマッチしており、非常にお気に入りのツールになっています。 さて、この記事で取り扱うのはBlackbox Exporterというコンポーネントです。このコンポーネントは各種通信プロトコルを通じて対象サーバの死活状態に関するメトリクスを生成します。Prometheusを運用する上で是非とも押さえておき
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