Pillowとは Pillow は、Python の画像処理ライブラリで、Python Imaging Library (PIL)の fork プロジェクトです。 PIL は開発が停滞し Python 2.7 までの対応にとどまっていますが、Pillow は Python 3.3 に対応しています。 2016-04-14 追記:Python 3.5.1 に対応しています。 Pillow 環境 pip インストール可能です。 $ pip install pillow Windows の場合、error: Unable to find vcvarsall.bat というエラーが出て、これは Visual C++ のなにがしを導入すると解消するらしいのですが、僕の環境で2008やら2012やらを入れても解消できなかったので諦めて Mac でやりました。 2013-05-07 追記:Windows
1. Docker イメージの理解と コンテナのライフサイクル JAWS-UGコンテナ支部 × JAWS-UG CLI専門支部 #1 発表資料 2016年3月22日(火) @zembutsu Technology Evangelist; Creationline, Inc. What are Docker Images and Containers, and Container's life cycle. 背景画像CREDIT:スフィア / PIXTA(ピクスタ) 2. 本資料の内容 • Docker とは何なのか?お復習い • Docker イメージと Docker コンテナの違い • Docker イメージとレイヤ • コンテナのライフサイクルと主なコマンド ※ 内容は Docker 初心者の方(なんとなく Docker を知っているけれど、 コンテナとイメージの違いが分からないケース
Docker イメージの働き Working with Docker Images - Docker Documentation http://docs.docker.com/userguide/dockerimages/ introduction では、Docker イメージの基本コンテナについて学びました。前のセクションでは、既に使っている Docker イメージを使いました。例として使ったのは、ubuntu イメージと training/webapp イメージです。 これまでは Docker のイメージを Docker ホストにダウンロードする方法をみてきました。もし対象となるイメージがホストに存在していなければ、レジストリからダウンロードします。デフォルトのレジストリは、Docker Hub の公開レポジトリです。 このセクションでは、Docker イメージのより詳細について学びま
昨日の記事 の冒頭で紹介した,機械学習用の画像データを収集する作業を手助けするツール『tfPhotoPalette』をChromeウェブストアで公開しました.TensorBoardに傚ってオレンジ系統の配色にしてみました. Chromebookでも使えます!! 画像の表示 画面上部の長いボックスに画像のURLを入力して,その隣の「Load」ボタンを押すと画像が表示されます.一番左に大きく表示された画像がオリジナルなものです.画像の中に用意されている半透明な領域の大きさや位置を変更して,任意の箇所を切り抜くことができます.切り抜かれた領域は,オリジナル画像のすぐ右隣に表示されます. 画像の切り抜きと縮小 機械学習で学習/評価用に与える画像のサイズは,かなり縮小しておく必要があります.TensorFlowのチュートリアルで紹介されていた画像分類の話や,昨日の例では入力画像は32 x 32 px
攻略記事一覧: pixiv private isucon 2016 攻略 (1/5) pixiv private isucon 2016 攻略 (2/5) pixiv private isucon 2016 攻略 (3/5) pixiv private isucon 2016 攻略 (4/5) pixiv private isucon 2016 攻略 (5/5) pixiv さんが社内で開催したプライベート ISUCON の AMI を公開してくれたので、手順を残しながら攻略していきます。 ISUCON6出題チームが社内ISUCONを開催!AMIも公開!! リポジトリ この記事の対象読者は途中で何をすればいいかわからなくなってしまう ISUCON 初心者です。 Go を利用して攻略していきますが、他の言語で参加する場合でも考え方などは参考になると思います。 最低限の初期設定 ssh の公開
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに この記事は先日Flying Tokyo #19に参加した際にCinderに触発されたopenFrameworksを使っている大学生の書いた記事です。 すごいよCinder!! ###Flying Tokyo #19について 詳細(sensorsの記事) 詳細(CBCNETの記事) ###Cinderについて Cinderとは、画像、音声、動画等を簡単に処理&可視化できる、主にビジュアルデザイン向けの強力なC++ライブラリであり、The Barbarian GroupのAndrew Bell氏が中心となってオープンソースとして
Tools to automate image creation¶ イメージ作成を自動化するために設計されたツールがいくつかあります。 OpenStack tools¶ Diskimage-builder¶ Diskimage-builder is an automated disk image creation tool that supports a variety of distributions and architectures. Diskimage-builder (DIB) can build images for Fedora, Red Hat Enterprise Linux, Ubuntu, Debian, CentOS, and openSUSE. DIB is organized in a series of elements that build on top o
ボックスフィルタ(box filter)と,フィルタリングの処理についてです.ボックスフィルタ(矩形フィルタ,平均値フィルタ)は,フィルタの中で最も基本的なフィルタと言えるでしょう. 処理自体はとても簡単で,ある注目画素の近傍画素の平均値を求めるだけです.例えば,下の図のような場合を考えます. 注目画素周辺の例 赤丸は今回考える注目画素,赤い四角は今回考える矩形領域,つまり近傍画素です.先ほども述べたように,ボックスフィルタは注目画素の近傍画素の平均値を求めるフィルタです.そのため,この赤い四角の矩形領域に対してボックスフィルタをかけたときの出力は, \begin{align} \frac{9+7+1+8+2+2+2+2+3}{9} = 4 \end{align} となります.これだけです. あとは,画像の全ての画素に対して同じように処理すればよいだけです. …と,これがボックスフィ
ガウシアンフィルタ(gaussian filter)についてです.ガウシアンフィルタは一言でいうと,中心画素からの距離が近い画素の情報を優先的に用いることで,画像の平滑化を行うフィルタです. ボックスフィルタ(平均値フィルタ)では,画像とフィルタカーネルを畳み込む際,すべて等しい値を持つフィルタカーネルを使用していました.ボックスフィルタは単純に平均値を求めるためのフィルタですので,これは当然といえば当然でしょう. でも,直感的に考えると,参照画素が注目画素から離れれば離れるほど,中心画素と参照画素の関係性は薄くなっていきそうな気がしますよね? その直感に則したフィルタが,今回の本題である ガウシアンフィルタ です. コンセプト自体は非常に簡単で,中心画素からの距離に応じて重みをかける,というものです.これだけです. コンセプトがわかったところで,実際の処理を説明していきます.とはいえ,基
こんにちは、こんばんは、miyakeです :-) 先日の4/7(木)に、OpenStackのMitakaが正式リリースされました :-) 去年のカンファレンスで表明された機能がどこまで実現できているかなどなど、気になっているところです ;-) 多分、近いうちにMitakaを調べ始めることになると思います :-) 話変わって、ここ最近、プロジェクトでOpenStackのIronicを使用したベアメタルクラウド環境の開発や構築をやっているのですが、まだまだ発展途上にあるIronicを使って実運用システムの開発を進めていると、未知の問題やソースコードを読まないと解決しない問題などなど、色々な問題にハマっては解決してきました。 その色々ハマった問題のうちの一つである、Ironic用カスタムイメージファイルの生成手順について、今回と次回の二回に分けて書いてみます。 今回は【導入編】として、Ironi
« GitHub Pages が Jekyll 3.0 になり、ますますブログが書きやすくなった。 | Main | コマンドラインから JSON が簡単に作れるツール jo » golang で Web アプリを作ってると画像のアップロード処理を書くことって意外と多くて、その度にググったり過去の自分の実装を調べたりして、みたいな事を繰り返してましたが go-imageupload を使うとかなり端折れる事になりそうです。 GitHub - olahol/go-imageupload: Gracefully handle image uploading and thumbnail creation. https://github.com/olahol/go-imageupload 実装は簡素ですが、毎回自分でこれを書いてたと思うと時間が勿体ないですね。使い方も簡単で README.md か
OpenStack Compute のクラウドは、仮想マシンイメージ (「仮想アプライアンス」と言う人もいます) がなければ、あまり役に立ちません。このガイドは、OpenStack と互換性のある仮想マシンイメージを取得、作成、編集する方法を説明します。簡単にするために、「仮想マシンイメージ」の代わりに「イメージ」という言葉をときどき使用します。仮想マシンイメージとは何でしょうか?仮想マシンイメージは、ブート可能なオペレーティングシステムをインストールした仮想ディスクを含む、単一のファイルです。仮想マシンイメージは、さまざまな形式があります。いくつかは以下に記載しています。 Raw「raw」イメージ形式は最もシンプルです。KVM と Xen が元々サポートしています。raw イメージは、ブロックデバイスファイル (/dev/sda など) を dd コマンドでコピーして作成したファイルとビ
PackerにはVirtualBoxやQEMU(KVMおよびXen)などの仮想マシンイメージを作成する機能が用意されており、仮想マシン作成を自動化できる。今回は、Packerを使ってVirtualBoxおよびQEMU(KVM)用の仮想マシンにOSをインストールしてディスクイメージを作成する例を紹介する。 Packerを使って各種仮想マシン用のディスクイメージを作る 前回記事ではPackerを使ってDocker用のイメージを作成する方法を紹介した。今回はそれに続き、別の仮想化ソフトウェア向けのイメージを作成する方法を紹介していこう。 Packerではさまざまな仮想マシンやクラウドインフラ向けのディスクイメージを作成できるが、今回はCentOS 7のインストールISOイメージを元に、VirtualBoxとQEMU(KVM)向けのディスクイメージを作成する流れを紹介する。 VirtualBox向
Diskimage-builder は、さまざまな種類のディストリビューションやアーキテクチャーをサポートする、ディスクイメージの自動作成ツールです。diskimage-builder (DIB) は、Fedora、Red Hat Enterprise Linux、Ubuntu、Debian、CentOS、openSUSE のイメージを作成できます。DIB は、特定のイメージを作成するために、お互いの上部に構築する一連の要素を整理します。以下のスクリプトを実行し、イメージを構築します。# disk-image-create ubuntu vmこの例は、一般的でブート可能な最新リリースの Ubuntu イメージを作成します。環境変数の設定、コマンドラインへの要素の追加により、さらなるカスタマイズを実行できます。# disk-image-create -a armhf ubuntu vmこの例
ディスクイメージの作成 イメージの作成にはDiskimage-Builderを使用します。 Diskimage-builderのインストール # pip install diskimage-builder ディスクイメージの作成 ここではFedoraイメージ(x86_64)を作成してみます。disk-image-createでKernel(aki),Ramdisk(ari),ディスクイメージ(qcow2)を作成します。 # disk-image-create -u -o fedora-image -a amd64 fedora baremetal local-conf dhcp-all-interfaces 上の引数について、 -u オプション:無圧縮(uncompressed) -o オプション:アウトプット時の名前(上の場合はfedora-image.qcow2が作成される) -a オ
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