Python
こんにちは youtube-dlをpythonで使う時に、私がよく使うオプションをメモしておく記事になります。 今回の内容 今回示す設定内容は - mp3で保存 - 最高音質 - 限定公開やメンバーシップ限定動画に対応（クッキー使用） - ダウンロードしたファイルのメタ情…
こんにちは GoogleColab上でAutoGluonを使うための備忘録です。 今回はTabularPredictorによる二値分類を行いますが、Taskを変えてあげれば画像分類なども可能です。 詳しくは以下ドキュメント AutoGluon ドキュメント AutoGluon Tasks — AutoGluon Document…
こんにちは ふと、フォルダ内に複数入っているmp3ファイルを1つのファイルにまとめたくなったので、ついでにここに残しておきます。 今回の仕様は ・フォルダ内のmp3ファイル（以下sound）をｎ個分結合して書き出し ・soundはランダムに選ばれる ・soundごと…
Webカメラの映像のエッジ検出をする。 手順 ・Webカメラから画像を取得 ・RGB画像を白黒の1次元に変換 ・ガウシアンフィルタで画像を平滑化（ぼかす） ・Canny法でエッジを検出 画像をぼかしたほうがエッジ検出の質が良くなります。 使う関数 白黒変換 cv2.c…
良いタイトルが思い浮かびませんね。 正直Matplotlibのグラフ表示練習みたいな感じでした。 準備 必要なもの Arduino Uno 10kΩ抵抗 DHT22(AM2302) ブレッドボード(必要ならユニバーサル基盤等） ※ジャンパワイヤ等は省略 記事内で使ってるやつ 回路(メモ程度…
ロボットビジョンについての論文を読んでたら位相限定相関法というのがあり、何だろうと調べました。 画像と比較したい画像のズレを位相画像を使って得る方法らしいです。 位相画像とは何ぞやって感じです。 参考：位相画像 – Rest Term ソース といっても別…
メモ # OpenCV のインポート import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from collections import Counter # VideoCaptureのインスタンスを作成する。 # 引数でカメラ選択 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # VideoCaptureから1…
機械学習の勉強ちゃんとしなきゃなって想いでやりました。 タイトル通り、k最近傍法でTitanic生存者予測コンペをやります。普通だと決定木とか使うみたいですね。 参考 順順にやっていきます。 とりあえずtrain.csvとtest.csvを読み込む import pandas as pd…
2500枚とそれに付随するアノテーションファイルを良い感じに振り分けることを目的とします。 必要なもの import pandas as pd import numpy as np import cv2 from sklearn.model_selection import train_test_split アノテーションファイルをtrain、test用…
以下の記事の作業を行ったという想定の元進めていきます。 atarms.hatenablog.com atarms.hatenablog.com 正解ラベルの部分をトリミングしているため、画像全体が正解という事になります。 それを90度、180度、270度と回転させただけなので、画像全体が正解…
画像を機械学習にかける際、学習対象物をさまざまな方向、角度から撮影されたものを使うことで汎用性の高いモデルが期待できます。 極論いえば、自分でカメラを使って撮影しまくるのが良いのですが、そんなことはしてられないです。 そのため、学習に使う画…
今回は大量の画像を一括で処理することを目的とします。 数枚であればプログラム数行でできます。 前提として以下のようなlabels.csvファイルとそれに対応した画像があるとします。 filename: ファイル名 width height: 画像ファイルのサイズ class: 分類ラ…
暇なので1円、5円、10円、100円、500円を学習させてみました。 本当はアプリ化して、自動で画面内の小銭を集計してくれるものを作ろうと思ったんですけど、やっぱり精度が厳しいですね。 疑問として、なぜ全て検出されてないのか？ 間違いなく他のも検出でき…
これをリアルタイム処理できるようにする。 静止画でいいならものすごく簡単にできる。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def mosaic(src, ratio=0.1): #ratio=モザイクの強さ small = cv2.resize(src, None, fx=ratio, …
import math import matplotlib.pyplot as plt def fk(l1,l2,d1,d2): x1 = l1*math.cos(math.radians(d1)) y1 = l1*math.sin(math.radians(d1)) x2 = l1*math.cos(math.radians(d1)) + l2*math.cos(math.radians(d1+d2)) y2 = l1*math.sin(math.radians(d1))…
参考 OpenCV: Histograms - 1 : Find, Plot, Analyze !!! 前提 pythonによる画像処理 - あたりめ備忘録 plt.hist(img.ravel(),256,[0,256]) plt.show() >> from scipy import misc color = ("B", "G", "R") for channel, col in enumerate(color): histr = c…
