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はじめに 先日、ED法の解説記事を書きました。 並列処理と相性が良さそうであると述べておきながら、GPUを使用した実装をしていなかったので、CuPyを使用して並列処理の威力を確かめてみます。 GPUを使った重みの並列更新 一層あたり32*2細胞、4096層、入力サイズ28*28、バッチサイズ64で実行したところ、計算時間は forwardで 3.02 s ± 491 ms 同時更新可能なupdateでは1.10 ms ± 290 μs となりました（RTX3070）。 シーケンシャルなforwardと比較し約3,000倍の速度という、圧倒的な並列計算の力を感じます。 同じ設定でCPUで計算した場合のタイムは以下です（Ryzen7 5700X）。 forwardで 363 ms ± 90.3 ms updateで 3.26 s ± 38.2 ms forwardの結果は逆転していますね。 一

はじめに 先日以下の記事が話題となり、とてもワクワクしたので自分も実装して色々実験してみました。 実装するうちに理解が深まったので一度、 誤差拡散法の元ネタ紹介から 数式の解説、 ED法の弱点、 行列計算を使用した実装と簡単なテスト結果、 実装上の工夫 までまとめてみたいと思います。 誤差拡散（Error Diffusion）法 もともとは画像の2値化において失われる情報を周囲のピクセルで補うことで、遠目に元の画像の濃淡が残っているように見せる技術（ハーフトーン処理の一種）です。 Error diffusion -Wikipedia（英語版） 左の画像をちょうど半分の明るさをしきい値として2値化すると中央の画像のようになりますが、誤差拡散法を適用すると2値化後も右の画像のようにある程度濃淡を保存・表現できます。 誤差拡散法（画像処理）のサンプルコード コメントアウト箇所はFloyd, St

はじめに おにまい（お兄ちゃんはおしまい！）の放映が終わってしまった。来週から社会の荒波に放り出されるというのに、何を頼りに生き延びれば良いのか。 そんな陰鬱とした気分でYoutubeの海を漂っていると、おにまいの配色について考察している一本の動画に出会った…。 この動画では、HLS色空間（を球の内側に写像した表現）を用いて配色を可視化しています。 HLSとは、Hue（色相）・Lightness（輝度）・Saturation（彩度）の頭文字で、HLS色空間を使用すると補色など色間の関係性が理解しやすいという利点があります。 今回は、このHSL球による配色の表現をPythonで実装してみます。 仕様 色と座標の対応は恐らく動画と同じですが、画像全体に対し一度に処理を行います。 色相 $\rightarrow$ z軸周りの角度で表現 輝度 $\rightarrow$ z軸方向の高さで表現 彩度

はじめに 見ていただくのが早いです。 快適です。無限に遊んでしまう。。。 前回、ChatGPT APIの返答をウェブサイト版ChatGPTのように逐次受け取る方法を紹介しました。 これをそのままSlackボットにしたら非常に良い感じだったので、実装なんかをメモとして残しておきます。 早速実装 slack_boltで実装を行いました。 ボットの前準備などは、公式でも詳しく手順が載っていますのでその通りに。 Slash Commandsの登録 これは必須ではないですが、今回の実装例では記憶の削除とキャラクター設定にスラッシュコマンドを利用しています。 Slack APIのページにて、左側メニューからSlash Commandsを開く。 Create New Commandから「/reset」「/character」の2種類を登録する。説明などは適当で大丈夫です。 ChatGPTのAPIを叩く部

はじめに ChatGPT APIの公開後、瞬く間に様々なサービスが誕生していますね。 私も少し触ってみましたが、マルコフ連鎖的に文章を紡ぐ仕組み上、レスポンスがやや遅い点が気になります。 PythonからAPIを叩いている多くの方はOpenAIのライブラリを使用しているかと思いますが、 一般的にHTTPリクエストに使用されるrequestsを使用すれば、ウェブサイト版のChatGPTとお話するときのように、逐次返答を受け取ることができます。 追記 openaiライブラリでも普通にできました。後半で解説します。 方法 requestsのpost()からAPIを叩いて、その際、引数とペイロードのstreamをTrueにすればおｋです。 以下の実装例の後半部分が該当箇所になります。 import requests, json API_URL = "https://api.openai.com/v

はじめに 先日，SG法というデータ平滑化の手法を紹介いたしました． SG法をPythonで実装したらえらい簡単だった． SG法は，等間隔で並んだデータ点の各点に対し，点の前後 $N$ 点（合計 $2N+1$ 点）を最小二乗多項式フィッティングし，その中心点を平滑化後の値とする手法です．． この手法の最大の特徴はデータの等間隔を仮定することにより，非常に単純な計算でこれを実現できる点です． より具体的には，カーネルサイズ $N$ に対応した重みを最初の1度のみ計算して，あとは同じ重みでデータ全体に畳み込み演算を施すだけです． 個別のサブデータセットに対して最小二乗多項式フィッティングするなど複雑な演算に感じますが， 結局のところ，ただの重み付き移動平均の一種として扱えるわけです． ところでニューラルネットワークの流行で，畳み込みといえば2次元のイメージがどうしても付きまといますよね． …ん？

from threading import Thread import win32api from PIL import ImageGrab import pyocr import ctypes import time import tkinter as tk from requests import post class ClipboardOCR: def __init__(self): self.tool = pyocr.get_available_tools()[0] self.builder = pyocr.builders.TextBuilder(tesseract_layout=6) self.text = "" def run(self, lang="jpn"): img = ImageGrab.grabclipboard() if img: self.text = self

はじめに ウマ娘、流行ってますね （ひと波超えた感はありますが）。 特に流行りがピークだった4月頃にこんなツールを見かけて、「自分もいつかこんなツールが作れるようになりたい…！」と思った方も多いのではないでしょうか。 自動でDMM版ウマ娘のウィンドウから、イベント選択肢の効果を表示するツールを作った ダウンロードはこちらからhttps://t.co/V8DRfoBaDg readmeはこっちhttps://t.co/yQJiDMbhza pic.twitter.com/DYnCVUiNCw — amate (@amatetest) April 16, 2021 このツールはC++で書かれていますが、根幹部分である、画像認識、OCR、イベント選択肢の表示の機能は、実はPythonを使えば結構簡単に実現することができます。 というわけで今回は、上記の3機能に焦点を当てて、順を追って作っていきた

はじめに 以前、Google画像検索からサムネ画像をダウンロードする方法を書きましたが、 この度、画像を詳細表示（検索結果を1度クリックした状態）すれば、元画像のリンクがページソース上に記載される、ということが判明しました。 この仕様を生かしてオリジナル画像をダウンロードしていきましょう（Googleがつよいからって負担はかけすぎないように注意しましょう。） プログラムの流れ SeleniumでGoogle画像検索 ↓ 1つ目の画像を詳細表示後、右カーソルキーを押下しまくる ↓ オリジナル画像のリンクを取得 ↓ ダウンロード 実装 Selenium, requestsあたりはインストールしてなかったらしてください。 ChromeDriverは実行パスにある設定になってるんで、適宜書き換えてください（インポート文のすぐ下）。 リファクタリングとかはしてないので汚いですが勘弁。 from se

2025冬アニメ(9/12現在) Qiitaでは直接`usemap`属性が使えないのでCodePen経由ですが、クリックで公式サイトを開けます。↓ See the Pen yLOQNKZ by Cartelet Cydius (@cartelet-cydius) on CodePen. 9/25追記 うずらインフォさん本人Twitterにてうずらインフォさんスタイルのフォーマットでのアニメリストの公開を控えてほしい旨のツイートがありましたので、本記事掲載当初よりのサンプルの一枚を除いて、以後公開するアニメリストはオリジナル？のデザインのものとしたいと思います（寄せてはいますが）。 うずらインフォさんスタイル風の画像が欲しい場合は掲載のプログラムを実行してください。 9/27追記 こちらからColab上で生成できます。 例のアニメリスト自動生成スクリプト #はじめに 皆さんはうずらインフォさ

###9/9追記 クリップボード経由でのDeepLへの入力を廃止し、Javascriptを用いた方式に変更。 それに伴いSeleniumのヘッドレスモードでの使用に対応。 ###9/14追記 表周りでレイアウトが崩れる問題に対応。 文章と同じparagraph中に画像が埋め込まれている場合（画像化された数式など）、文字を置き換えると画像が消えることが判明、解決策が見つかるまで翻訳対象から除外。 アップデート版 import win32com.client from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.common.keys import Keys import time import re from math impor

#はじめに 厚生労働省のホームページ上には毎日更新される新型コロナウイルスの情報が記載されています。 新型コロナウイルス感染症に関する報道発表資料（発生状況、国内の患者発生、海外の状況、その他） そこから都道府県別の詳細なデータを（PDFの書式が同一な5/10以降のデータのみではありますが）収集しGoogleSpreadSheetやExcelに記録するプログラムを作成したので紹介したいと思います。 表計算ソフトに記録するので、後から簡単に感染者数や重症化率等の推移をグラフ化などして俯瞰することが出来ます。 #準備 Excelで使用する場合はそのままで使えますが、PythonのプログラムからGoogleSpreadSheetにアクセスするために少々準備が必要です。 下記サイト等を参照して、下準備をし、プログラム内のコメント部分（105行目付近）にjsonファイルの名前やスプレッドシートキーを

####8/6追記 出力結果を見やすくする改良を加えました 続【Python】英文PDF（に限らないけど）をDeepLやGoogle翻訳で自動で翻訳させてテキストファイル、いやHTMLにしてしまおう。 #はじめに 英語論文、読むのしんどいですよね。翻訳してもらいましょう、見通しがグッと良くなりますよ。 ※文中ではPDF用のように書いていますが要はクリップボードに翻訳したい文をコピーできれば使えます。 #方法 PDFを翻訳する際に問題となるのがPDFファイルの扱いにくさです。 ライブラリに頼って自動で文字を抽出せようにも上手く行かなかったり、文の順番がめちゃくちゃになったりします。 そこで今回はクリップボード経由で翻訳したいと思います。 流れは PDFファイルをChromeなどで開いて「Ctrl+A」全選択してコピー ↓ プログラムを実行 ↓ 文字数制限（5000文字）を超えない長さかつピリ

6/15追記 あとがきの提案について書きました　写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理　(元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahara.jpg 桑原フィルターを簡単に説明すると、 各画素の色をその周囲の任意の幅の左上、右上、左下、右下の正方形領域の中で、最も分散の和が小さい領域の平均色とする