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中東情勢
plant-raspberrypi3.hatenablog.com
こんにちは。らずべりーです。 最近めちゃ寒いですね。 コンタクトシート風シート(Adobeさんに気を遣ってぼやかしてみた)の作成プログラムを仕上げてみました。 これまでの経緯 以前書いたコードは画像20枚までのシートを1枚だけ作成するプログラムでした。 plant-raspberrypi3.hatenablog.com また、テキストを画像にするときにフォントを指定する方法についても書いていました。 plant-raspberrypi3.hatenablog.com 今回はこれらを組み合わせて、画像何枚でも20枚ごとに1枚ずつのシートを作成するためのプログラムを完成させました。これで、撮った画像をまとめて確認&印刷できます(^ ^)ノ 今回、みんなのPythonを参考に、ジェネレータ関数というものをはじめて使ってみました。 みんなのPythonさんには日頃から大変お世話になっております。
こんにちは。らずべりーです。 最近、ラズパイカメラの新しいのが届いたので、Macから遠隔でラズパイカメラの映像をチェックするために、ストリーミング配信とやらにチャレンジしてみました。 今回、採用したのはmjpg-streamerを使った方法です。いろんなところで紹介されているので今更感がありますが、途中エラーで詰まったので備忘録です。 参考させていただいたページは以下。 qiita.com 実行環境 Raspberry Pi 3 Model B Raspbian GNU/Linux 8.0 (jessie) Pi NoIR Camera V2 インストール 以下のようにターミナルでコマンドを叩きます。 $ sudo apt-get install -y cmake libv4l-dev libjpeg-dev imagemagick $ git clone https://github.c
最近、画像のモーメントについて(やっと)理解したので備忘録として。 「そもそもなんで画像のモーメントから重心座標が求められるの?」というところが主です。 長文です。 目次 前置き 二値画像で考えてみる さらに単純化してみる 「なぜ、が領域の面積になるのか」の答え 「なぜ、が重心の座標になるのか」の答え numpyとscikit-imageで試す 1. 前置き OpenCV-Python Tutorialsでは、画像のモーメントは領域の面積や重心の求め方の項で紹介されています。 領域(輪郭)の特徴 — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation 重心は と の関係から求められます。 モーメントについての詳細はWikipedia(英語版)に、、、ということなので、Wikipediaを見にいってみる。。。 Image moment - Wikipedia In
久々にラズパイさんをいじっていたのですが、いろいろアップデートしているときに以下のようなエラー(リブートしてしまったためうろ覚え)でうまくいかず対処したので備忘録。 Could not resolve ‘mirrordirector.raspbian.org’ #一部のみ抜粋 対処方法 ググってたら同じような問題に対処している方を発見。 www.llul.info 以下、真似して実行。 $ sudo nano /etc/apt/sources.list 元々のファイルの中身。 deb http://mirrordirector.raspbian.org/raspbian/ jessie main contrib non-free rpi # Uncomment line below then 'apt-get update' to enable 'apt-get source' #deb-
scikit-imageの便利機能を、自分への備忘録としてメモしていくシリーズです。 今回は第1回です。 scikit-imageとはなんぞや 公式ページはコチラ: scikit-image: Image processing in Python — scikit-image Pythonで画像処理を可能にするためのパッケージです。SciPyのためのツールボックスとのことですが、単体で使っても便利です。コンピュータービジョンがらみで色々な機能が使えます。 pipでインストールできます。 $ pip install scikit-image 今回の環境は MacOSX Sierra python 3.6.5 scikit-image 0.14.0 matplotlib 2.2.2 jupyter 1.0.0 jupyterlab 0.32.1 です。 18種類のモジュール APIのページを見
お久しぶりのらずべりーです。 本業の方で忙しすぎてなかなか更新できずorz 最近は画像の深層学習も比較的手軽にできるようになってきているみたいなので、ちょっとやってみたい!とKerasを導入してみたのですが、Kerasでの画像の取り扱い方法がわからず苦戦して挫折したので、そのあたりを日本語で解説してくれているページをメモ。 qiita.com www.mathgram.xyz このあたりを参考にさせていただいて、ぼちぼち取り組んでみたいなー(予定は未定)。 追記 [2018/4/18] 最終的にフォルダ分けを工夫して、ImageDataGeneratorとflow_from_directoryを使いました。めちゃ楽! 公式ドキュメントは以下。 画像の前処理 - Keras Documentation フォルダ分け フォルダ構造は以下の通り。A, B, Cの3つに分類する場合。 このフォルダ
本屋さんでInterfaceを見てたら(ラズパイ、IoT好きには素晴らしい雑誌ですね!)、過去の記事でラズパイで特撮という特集があるのを見つけました。 記事の1ページ目のプレビュー http://www.kumikomi.net/interface/sample/201612/if12_142.pdf Interfaceのページ http://interface.cqpub.co.jp/ 早速ウェブ版のバックナンバーをポチりと購入。2016年12月から2017年2月の三回に渡る特集でした。 その記事を参考にハイスピード撮影したいと思い立ち、SSPライブラリの導入を試みました。 最終的にはうまくいきましたが、cプログラムをmakeするところで何回もエラーで詰まったので備忘録として。 もしかしたら、SSPのコミュニティページには詳しく書いてあったかもしれないですが、記事だけ見ると環境構築関係の
こんにちは。らずべりーです。 以前、コンタクトシート作成用のコードを書いていました。 plant-raspberrypi3.hatenablog.com このプログラムを作ったときは、フォントを指定する方法があまりよく理解できず放置してしまったのですが、今回、PILのドキュメントをよく読んで再チャレンジしてみました。 1. 実行環境 macOS Sierra Python 3.6.1 Pillow 4.3.0 Jupyter lab v0.27.0 2. PILドキュメントの読み直し Pillow — Pillow (PIL Fork) 4.3.0 documentation PILのドキュメントの該当部分を翻訳 ImageFontモジュールは、同じ名前のクラスを定義します。 このクラスのインスタンスはビットマップフォントを格納し、PIL.ImageDraw.Draw.text()メソッド
個人的にグッとくる文献を見つけたので、特に脈絡もなくご紹介。 タイトルの通り、 ロボットの指先に装備する触覚センサを気圧センサとゴムで格安で作った というお話。 論文ではArduinoで実装されていますが、使っている気圧センサ(MPL115A2)自体はラズパイでも使えるようです(コチラ参照)。 参考文献・Webページ 最初の論文と思しきもの。 Inexpensive and Easily Customized Tactile Array Sensors using MEMS Barometers Chips それを引用して発展(?)させたらしき論文。 www.sciencedirect.com ゴムをあらかじめつけてあるセンサが、こちらのページで販売されています。 www.labs.righthandrobotics.com センサのみで$149、スターターキットは$299。 個人でも買え
こんにちは。らずべりーです。特に脈絡もなくPythonの可視化ツールネタ。 Matplotlibにも3D表示機能がありますが、より高度な3D可視化ツールとしてMayaviというのがあるのを知ったので、お試しに導入してみました。 公式ページ Mayavi: 3D scientific data visualization and plotting in Python — mayavi 4.6.1 documentation 日本語解説 (以下コメントの引用元) 3.5. Mayavi による 3D プロット — Scipy lecture notes Mayavi は対話的な3次元プロットパッケージです。 matplotlib も簡単な3次元プロットを持っていますが、 Mayavi はより強力なエンジン ( VTK ) を利用し、大規模なデータや複雑なデータを表示するのに向いています。 まだ
こんにちは、らずべりーです。 無事、環境構築ができたので、早速おためし。 Kerasは学習済みのモデルがたくさんついていていいですね! 環境構築については過去記事を参照のこと。 plant-raspberrypi3.hatenablog.com とりあえずVGG16で試してみた 早速、VGG16でお試し! $ python Python 3.6.5 (default, Apr 22 2018, 13:08:36) [GCC 4.9.2] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. from keras.applications.vgg16 import VGG16 model = VGG16(weights="imagenet") 、、、20分以上経ってもラズパイさんは帰って
こんにちは。らずべりーです。 ラズパイさんで画像認識したくて表題の作業をしていたのですが、環境構築に苦戦して土日が潰れてしまったので備忘録として。長文です。 目次 実行環境 なぜpyenvにしたの 参考ページ pyenv, pipを入れる Numpy, Scipy, Pandas, h5pyを入れる Tensorflow, Kerasを入れる (2018/4/23 12:42) 一部コード間違いを修正、参考ページを追加 (2018/4/24 8:00) エラーログが見やすいようにコメントアウト 1. 実行環境 Raspberry pi3 Model B Raspbian Jessie 2. なぜpyenvにしたの Python2はNumpyもPandasも来年あたりにサポート終了という情報があったのでPython3でやろうとしたのですが、色々入れている間に間違ってPython2のほうを入れ
こんばんは。らずべりーです。 Pythonを使っていくにあたり、エディタをどうしようかと探していたのですが、調べてみるとJupyter notebookというのが使いやすそう。 ラズパイのOSであるRaspbianでも動くそうなので、早速インストール作業開始。 ひとまずやり方を"Jupyter notebook ラズパイ" でググる。 Jupyter notebookをインストールする前に、setuptoolsをアップグレードしようとしたら、何やらエラーが、、、 $ pip install --upgrade setuptools pip Downloading/unpacking setuptools from https://pypi.python.org/packages/9c/33/486970f273c7d8e4610bf17106a6b5949ddf214ff618358044
こんばんは。らずべりーです。 とあるしょうもない理由からラズパイのOSをぶっ壊してしまったので(泣)、現在急ぎ設定のし直しをしています。 色々な設定の仕方をブログに書いておいてよかった!! 以前の記事でファイアウォールの設定について書いていなかったので、以下参考にしたページを備忘録として記しておきます。 www.out48.com リンク切れ対策のため、必要なコードのみ引用させていただきます。 (2017/12/1追記) $ sudo apt-get install ufw $ sudo ufw disable $ sudo ufw default deny $ sudo ufw allow proto tcp from 192.168.xxx.0/24 to any port 22 #SSHサーバ $ sudo ufw allow proto tcp from 192.168.xxx.0
こんにちは。らずべりーです。 Markdown記法について調べたので、早速使ってみています。 これ便利ですね! 参考にさせていただいたまとめページ。感謝! igcn.hateblo.jp ochataro.hatenablog.com では、そろそろ本題に、、、 植物の画像加工にチャレンジ(やっと) OpenCV-Pythonに慣れるため、花の部分を取り出してみる画像加工にチャレンジしてみます! 練習しただけなので、この加工した画像を何かに使う予定はないのです。 参考にしたページを以下に貼っておきます。 OpenCV-Pythonチュートリアル — OpenCV-Python Tutorials 1 documentation 使用する素材 今回使う画像はこれ! 今回は冬に職場で見かけて撮影していたツバキの絞り品種(何かは不明)。綺麗ですねー。 でも、単色のツバキより画像加工の難易度が高そ
撮影した画像のコンタクトシートが作りたくなってPythonで作ってみました。 PILモジュールは、はじめて使いましたが、なかなか使いやすくて良いですね。 画像の取り込みと連結の方法は以下のページを参考にさせていただきました。 Python 3.5 対応画像処理ライブラリ Pillow (PIL) の使い方 - Librabuch 文字列(ファイル名)の画像化は以下のページを参考にさせていただきました。 petitviolet.hatenablog.com テスト画像のソースは、皆さんおなじみのいらすとやさんです。 www.irasutoya.com 以下が作成したPythonのコードです。 早速、Jupyter labを使いました。便利! コンタクトシートにしたい画像をPIL_testフォルダ内に入れた後、処理を実行。 %matplotlib inline import os from P
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