[Python]Seleniumでスマホ表示をエミュレートする - Qiita
概要 Seleniumにおいて、モバイル端末の表示をエミュレートするための方法のメモです。 Chrome DevTools Protocol（CDP）の機能を使って、画面サイズとユーザエージェントの変更を行います。実機の完全な再現とはなりませんが、おおよその表示の目安にはなると思います。 環境 Windows 10 Python 3.10.4 Selenium 4.1.3 Chrome 101.0.4951.41 コード from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager import os import time with webdriver.Chrome(s
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Pythonスキーマバリデーションライブラリ比較 (pydantic, marshmallow, attrs, cerberus)
Pythonスキーマバリデーションライブラリ比較 (pydantic, marshmallow, attrs, cerberus) ウェブ API の作成など、外部からやってくるデータを安全に捌く上で、スキーマ定義とバリデーションは非常に重要です。 また、特に Python のような動的型付け言語において、内部でもレイヤをまたぐ場合はきちんと定義されたデータモデルを利用することで、知らない間にデータモデルが変わっていた、というようなケースを防ぐことができます。 Python には標準でスキーマバリデーションライブラリがないため 3rd パーティのものを使うことになりますが、様々なライブラリがあるので比較してみました。 比較対象のライブラリ概要※Python バージョンは 3.9.0 を利用します。 lib versionGithub Star (202
condaとpip：混ぜるな危険 - onoz000’s blog
Anaconda環境下でpipを使う場合のリスクについて、日本語で書かれたページがほとんど見つからなかったので覚え書き。 追記 その２(2020-10-24) １年越しですが補足記事書きました。以下の内容には2020年には当てはまらないものもいくつかあるので、ご注意ください。 追記 (2019-09-27) 予想以上にたくさんの方にこのエントリーを読んでいただけているようでありがとうございます。細かい表現を推敲したほか、Anacondaのドキュメントが全部リンク切れしていたので修正しました。また、SNS等での反応を見ていて一部誤解や認識違いがあるようなので後日補足エントリーを書こうと計画しています。 余談なのですが、個人ブログの記事って結構怪しい情報が多いです。ググると個人ブログ（とか各国のQ&Aサイト）が上位に出てくることが多く、それを見て満足してしまうことも多いかと思いますが、（私の記
FlashTextで高速な日本語キーワード検索 — HACK The Nikkei
この記事はNikkei Advent Calendar 2021の10日目の記事です。 正規表現を使った文字列検索は検索対象の文書ファイルが大きく、正規表現のパターンが複雑であるほど実行時間がかかるというデメリットがあります。 その欠点を補う、文書に対してインデックスを作成する方法がありますが、データベースに保存されない文書に対してはあまり有効な解決方法とはいえません。 例えば、記事テキストから複数の企業名を取得して分析を行いたい場合はなるべくデータベースを使わず処理をしたいからです。 FlashTextは正規表現よりも高速に文字列を検索・置換可能なアルゴリズムです。 データベースやインデックスの準備が必要ないため、最小限の環境設定だけで簡単に使うことができます。 FlashTextはPython実装が GitHub で公開されており、pipでインストールして使うことができます。 ドキュメ
AnacondaのJupyter notebookでipywidgtesのエラーの対処法 - Qiita
Widget Javascript not detected. It may not be installed or enabled properly. Error rendering Jupyter widget. Widget not found: ... Anaconda で、 ipywidgets==6.0.0, widgetsnbextension==3.0.2 の環境でエラーになりました。 下記の解決方法のいずれかで直りました。 解決方法その1 conda-forge を使う。→ ipywidgets が 7.0.1 でなります。
Zaike Yuki Blog Jupyterでインタラクティブにグラフを表示
JupyterとPython Matplotlib, ipywidgetsでグラフの描画パラメータをインタラクティブに設定するサンプルを作成。Jupyterは可視化にとても便利だけど、パラメータを変更する度にスクリプトをいちいち直さなければだめだったが、ipywidgetsでインタラクティブにパラメータを設定、表示できて、いちいちスクリプトを変更しなくて済むため、とっても便利（内部ではJavaScriptが動作しているみたい） 【環境】 ●下記を実行してcondaからインストール conda install pywidgets idgetsnbextension=2.0.0 pywidgets 6.0.0 py35_0 idgetsnbextension 2.0.0 py35_0 【参考にさせて頂いたURL】 ● pywidgetsの使い方 ● conflicting versions o
OpenCVで使われるHoughLinesPとは?定義から実用例を徹底解説!? | 「モノづくりから始まるエンジニア」
OpenCVで使われるfindContoursとは?利用する注意点などを解説 今回はOpenCVで使われるfindContoursに関して、利用する注意点から各引数の使い方まで解説いたしました。なん... OpenCVで使われるHoughLinesPとは?OpenCVで使われるHoughLinesPとは、ハフ変換を用いて、画像内の線分を検出するために利用する関数です。 具体的なイメージとしては、以下の「HoughLinesP関数のイメージ画像」の青色で描画される箇所を、検出するイメージを持ってもらうと良いでしょう。 元画像 ハフ変換の理論を徹底解説早急にHoughLinesP関数の定義から利用法を知りたい方は、次章で紹介する「OpenCVで使われるHoughLinesP関数の定義」からご確認ください。 先ほどはOpenCVで使われるHoughLinesPとは、ハフ変換を用いて、画像内の線分
Pythonで画像の傾きを補正して水平にする - 薬剤師のプログラミング学習日記
コピー機等でスキャンした画像データをよく見ると、ほんのわずかに傾いているものがあります。Windowsだと標準ソフトのフォトあたりを使うと、スライダーをマウスで動かしながら画像の回転を行うことができますが、角度の最小単位が1度ずつとなっていて微妙な操作は難しそうですし、何十枚もこの作業をするのは面倒です。そこで、今回は画像の傾きを自動で補正するプログラムを書くことにしました。 なお、本記事の内容は「数字認識を使って棚卸を自動化するアプリケーションを作る」で行った処理のひとつとなっています。 補正の目的と方法 環境 OpenCVのインストール テンプレートマッチングによるマーカーの位置の検出 テンプレート画像の作成 OpenCVによるテンプレートマッチング 補正する回転角度を求める 画像の回転処理 プログラムの動作を確認する 写真で試してみる 参考 補正の目的と方法 ・目的 Excelで作成
【Python・OpenCV】傾斜文字画像の画角を自動で補正をする方法（slant補正）
今回は、PythonのOpenCVを用いて、文字画像の角度推定を行い、画角を自動的に補正する方法を解説していきます。この補正のことを「slant補正」といいます。 過去の記事では、 slant補正以外にも、イタリック体に対応する傾斜補正の方法についても解説しています。よろしければそちらも参考にしてみてください。 関連：【Python・OpenCV】斜体文字画像の画角を補正する方法（アフィン変換・slant補正・傾斜補正） こちらで紹介しているスクールは、すべて無料期間がある優良なスクールのみで、特徴を明確にし、読者のニーズに絞って丁寧に解説しました。初めての一歩として、無料説明会に参加してみてください。 プログラミングを学びたい人におすすめのスクール5選！
OpenCVを使って免許証を角度補正(射影変換)する-二値化の閾値も自動で決定- - Qiita
動機 免許証の情報を写真から読み取りたい！ 画像処理を楽しみたい！ 概要 免許証と同じサイズのカード(nanacoカード)の輪郭を OpenCV で検出し、射影変換することでカードの内容が読みやすいようにしました OCRで内容を読み取る準備ができました(内容の読み取りは次の記事で紹介予定) OCRまでやらないので、サイズが同じnanacoカードで今回は代用 斜め上から撮ったカードを... → こんな感じで角度を補正してカードを表示できるようになりました → 他の類似記事との差別化ポイント カード検出のための二値化の閾値を動的に決定するロジックを入れています (精度がほんの少し良いように見えます) ここはちゃんと検証していないのでお気持ちレベルです。 想定読者 OpenCV で輪郭検出(エッジ検出)してみたい人 写真からカードの情報を読み取りたい人 作業手順 環境構築 二値化 1 輪郭抽出
FlashText’s documentation! — FlashText 1.0 documentation
FlashText’s documentation!¶ This module can be used to replace keywords in sentences or extract keywords from sentences. It is based on the FlashText algorithm. >>> from flashtext import KeywordProcessor >>> keyword_processor = KeywordProcessor() >>> # keyword_processor.add_keyword(<unclean name>, <standardised name>) >>> keyword_processor.add_keyword('Big Apple', 'New York') >>> keyword_processor
RegExの100倍速のFlashTextを使ってデータ分析を行う - Qiita
データ分析に関しては、FlashTextは検索や置換を行うためのより高速で信頼性の高いツールです。 本ブログは英語版からの翻訳です。オリジナルはこちらからご確認いただけます。一部機械翻訳を使用しております。翻訳の間違いがありましたら、ご指摘いただけると幸いです。 テキストやデータの分析を行ったことがある方は、すでに正規表現 (RegEx) に精通しているかもしれません。RegExは、テキスト編集を実行するために必要なツールとして進化してきました。もしあなたがまだテキスト処理の処理に RegEx を使っているのであれば、対処すべき問題があるかもしれません。それはなぜでしょうか？大きなサイズのテキストの場合、RegExの効率が低いためにデータ分析に許容できないほどの時間がかかってしまうことがあるからです。 この記事では、RegExの100倍の速度でデータ解析を行うことができるPythonライブ
Python 3.6.8（旧バージョン）のインストール（Windows 上）
Windows での Python 3.6.8 のインストール，インストール後の設定，Python の各種パッケージのインストール，性能確認の手順をスクリーンショット等で説明する． 【目次】 Windows 用の Python のダウンロードとインストール Python に関しての情報取得 Python のインストール後の設定 【関連する外部ページ】https://docs.python.org/ja/3/using/windows.html ● 実演ビデオ（YouTube）「Python 3.6 のインストール（Windows 上）」 動画リンク https://www.youtube.com/watch?v=vRpDte-PlL0 【Python のインストールでの注意点】 Windows Installer (64-bit) を使用する． Windows で，ユーザ名が日本語のときの
LINE WORKS OCRで業務を効率化するための簡単スタートガイド！(4/4) - LINE WORKS
💡application/jsonとmultipart/form-dataの違いについて データ形式の違いですが、CLOVA OCRを利用する場合はリクエストする画像の指定の仕方が以下のように異なります。 application/json：インターネットに公開された画像のURLを指定するか、画像をBase64という形式の文字列にエンコード（変換）して指定します。 Base64で指定する際はエンコードした文字列をコピペするだけで済みますが、文字列が長くなることが多いです。 multipart/form-data：画像をローカルフォルダから指定します。 Postmanを使う場合、「Settings」で指定されているPostmanフォルダの中に画像を格納しそこから指定してあげる必要があります。 1. version：V1 / V2を選べますがV2を推奨します ※V2では位置情報のboundin
CLOVA OCRのInvoice OCR APIで読み取った範囲を描画する | DevelopersIO
前回の記事では読み取ったデータを整形してテーブル風に表示させていました。 今回は読み取ったデータに入っている座標情報を使い、読み取ったデータを線で囲ってみようと思います。 やってみる APIの結果には必ず読み取った情報の座標が格納されます。 subTotalPriceの例 ) "subTotalPrice": [ { "confidence": 0.9999915361397882, "coordinates": { "bottom_left": [ 2208, 2703 ], "bottom_right": [ 2344, 2703 ], "top_left": [ 2208, 2660 ], "top_right": [ 2344, 2660 ] }, "isConfident": true, "value": 830000 } ] coordinatesというオブジェクトに情報を読み
Ubuntu+Python3(任意のバージョン)の実行環境を構築するDockerfile - Qiita
この記事は 他人と同じ実行環境を構築するために、Ubuntuイメージをベースとして、任意バージョンのPython3環境を構築したかったので、勉強も兼ねていろいろ試してみた。前も同じようなことをやりましたが、こちらの内容の方が汎用性が高そうなのでまとめます。 同じような状況の方の参考になれば幸いです。もっと良い方法があればぜひ教えていただきたいです。 Python3の実行環境をDockerで立ち上げるだけなら、公式のPythonイメージを使用するのが簡単だと思います。 Docker version 20.10.5 Dokerfile 以下のDockerfileからイメージをbuildする。今回はUbuntu20.04のイメージを使用し、Python3.9.5をインストールする。このあたりは、適宜自分の構築したい環境にあわせて変更してください。 FROM ubuntu:20.04 # 必要そう
形態素解析ツールMeCab, ChaSen, KyTea, JUMANをまとめてインストールしてみた - わいさわのエンジニアリング
形態素解析ツールをインストールするときに、毎回調べるのが億劫なので、まとめて備忘録にしてみました。最後には、簡単な形態素解析を時間計測しながら動作確認として行いました。 今回、インストールするOSは Cent OS 7 を対象にしています。 MeCab は、誰もが知っている有名な形態素解析ツールです。MeCab をインストールするのはかなり、簡単です。 # rpm -ivh http://packages.groonga.org/centos/groonga-release-1.1.0-1.noarch.rpm # yum install -y mecab mecab-ipadic mecab-jumandic mecab-devel これで、インストールは完了です。以下、辞書指定での mecab の起動方法です。 $ mecab -d /usr/lib64/mecab/dic/ipadi
OpenCVで輪郭抽出をするコツ【サンプルコード】
戻り値 = cv2.findContours(白黒画像, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 本記事は「OpenCVで輪郭抽出する方法とコツ」について書いています。 この記事を読むことで 「OpenCVで輪郭抽出するサンプルコード や 輪郭抽出する際のポイント」 について理解できます。 OpenCVの輪郭抽出はコード自体は簡単ですが、 いくつかのポイントに気をつけないと関数がエラーになってしまったり、 きれいな輪郭にならないでしょう。 本記事では、そんなOpenCVの輪郭抽出の方法とそのコツについて解説していきます。 では、解説していきましょう。 OpenCVの輪郭抽出の流れ OpenCVの輪郭抽出は以下の流れで実施します。 これを理解していると、理解がスムーズになるので、頭に入れておきましょう。 画像を読み込む画像のグレースケール化画像
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