OpenCV（Intel Open Source Computer Vision Library）とは、インテル社で開発された画像処理・画像認識用のオープンソースライブラリです。Python/C++/Java/Android/Node.jsなどで使用できます。 本ページでは、Python版OpenCVで画像処理プログラミングを行う方法を入門者向けにソースコード付きでまとめました。 【入門編】画像の基本操作、濃度変換、空間・周波数フィルタリング、二値画像処理 Python版OpenCVで画像の基本操作、濃度変換、空間・周波数フィルタリング、二値画像処理を行う方法を解説しています。 また、本ページの内容はYoutubeでも解説しています。

Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 [2020.4.4追記：最新版の紹介記事はこちらです] Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続けており、現在は4000スターを

VSCodeのPython拡張機能が更新されたと発表され、Jupyter Notebookの扱いが便利になったようなので確認してみました。 要約 VSCode上でPythonコード(拡張子.py)を#%%の区切り単位で実行できる 実行結果はコードと合わせてJupyter Notebook形式(拡張子.ipynb)で出力できる 逆に既に作成されたJupyter Notebook形式のファイルを#%%で区切られたPythonコードに変換することもできる つまりVSCodeのみでJupyter Notebookの新規作成や既存ファイルの編集を完結させられる 環境 OS : Windows10 (10.0.17134) Visual Studio Code : 1.28.2 VSCodeのPython拡張機能 : 2018.10.1 python : 3.6.6 jupyter : 1.0.0 j

はじめに 日々、StackOverflow や　Qiita や Medium らで pythonについてググっている私がこれ使えるな、面白いなと思った tips や tricks, ハックを載せていくよ。 簡単な例文だけ載せてくスタイル。新しいの発見次第、じゃんじゃん頻繁に追加していくよ。 これも知っとけ！これ間違ってる！ってのがあったら、コメント下さい。 このモジュルやライブラリーの関数とか基本/応用的な使い方を知りたいけど、自分で探すの面倒、英語意味不ってのがありましたらそれもコメントにどうぞ。私が代わりに調査 • 解析を努力致します。 簡単な例文を心がけてはいますが、なにせ読むな！見て感じろ！なくらい説明不十分なので、初歩的な関数の使い方などのpython知識を所有しているとすんなり理解しやすいかと思います。多分。 注:リンク先は全て英語です。PEP8をいつかは読みましょう。良いスタ

こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryを試してみました。ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクトです。Chromeのデスクトップ版で動作します。 Colaboratoryを使えば、Chromeブラウザ上で無料でPythonの実行環境を手に入れる ことができます。今回は、Colaboratoryの使い方を解説します。 バリバリのデータ分析者にも、Pythonでプログラミングを学んでみたいと思っている初学者にもおすすめのツールです。 そもそもJupyter notebookとは Google Colaboratoryを起動する Google ColaboratoryでPythonのコードを実行する 作成したnotebookを保存する まと

こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 定期実行といえば真っ先にcronが思い浮かびますが、scheduleはcronを代替するPythonライブラリです。cronにくらべ読みやすく、非常にシンプルです。 windowsでも動作しますし、cronが使えない環境なんかでちょっとした処理をPythonで実行できたりするので、便利です。 scheduleのコンセプト ジョブのスケジュール実行は、標準モジュールを駆使して、実装することも可能です。ですが、scheduleを使うことでコードを非常にシンプルに保つことができます。 scheduleは「Python job scheduling for humans.」というコンセプトで作成されたライブラリです。直訳すると「人間のためのジョブスケジューラ」でしょうか。Rubyのclockworkにインスパイアされて作成されたようです。 けっこ

データ視覚化のいろはを無視したグラフはニュースや学術論文によく現れます。いろんな資料からかきあつめたり苦労して測定したデータ、あるいは自分の部署の成果をかっこよく見せたい気持ちはわかりますが、たいていの場合「よく見せる」という欲求は色の濫用や3D化などデザイン要素の足し算として現れがちです。結果としてよく見せたいデータがごちゃごちゃした印象になってしまい、メッセージを読み取りにくいだけでなく時に誤解を生む図に仕上がってしまっていることも多いでしょう。 「データ視覚化のいろは」とは書きましたが、自分は実際に体系的に学んだことがあるわけではなく、ウェブや論文などで目にした良い例と悪い例からぼんやりと「こうすべきなのかな」という指針を認識している程度です。そんな折に、UXやUIを突き詰めたサービスで有名なTHE GUILDの方がデータ視覚化に関するnote記事を公開しているのをみつけました。 デ

はじめに Pythonの対象バージョンは3系です。（2系でも通じるものは多いはず） 対象読者レベルは他言語を軽くでも触ったことある人です。「あー、Pythonだとこれはこう書くのねー」が網羅的に分かるようにまとめたつもりです。 ここではWEBアプリケーションフレームワーク(DjangoとかFlaskとか)に関してはほぼ触れません。 @shiracamus 多くの有益なコメントと編集リクエストありがとうございます。 Python開発環境構築 下記（私の記事ですが）はWindowsでの構築となっていますが、Macでもほぼ同じ通りにできます。 今からWindowsでベストなPython開発環境を構築する手順 Pythonについて 今最も勢いに乗っているプログラミング言語。 オブジェクト指向。Pythonでは全てがオブジェクト。 動的言語（スクリプト言語）のため、変数宣言時に型を明示的に定義しない

はじめに 機械学習や深層学習が人気の昨今ですが、それらのモデルの精度に最もクリティカルに影響するのはインプットするデータの質です。データの質は、データを適切に把握し、不要なデータを取り除いたり、必要なデータを精査する前処理を行うことで高めることができます。 本頁では、データ処理の基本ツールとしてPandasの使い方を紹介します。Pandasには便利な機能がたくさんありますが、特に分析業務で頻出のPandas関数・メソッドを重点的に取り上げました。 Pandasに便利なメソッドがたくさんあることは知っている、でもワイが知りたいのは分析に最低限必要なやつだけなんや…！、という人のためのPandasマニュアルです。 また、単に機能を説明するだけでは実際の処理動作がわかりにくいため、ここではSIGNATE(旧DeepAnalytics)のお弁当の需要予想を行うコンペのデータを拝借し、このデータに対

Pythonで使えるPDFライブラリ「ReportLab」をUbuntuで使えるようになりました。 Ubuntu 11.04 + Python + ReportLabで日本語を含むPDFファイルを生成する すぐ忘れる脳のため、使い方を調べた内容をメモしておきます。 基本的な形 # -*- coding:utf-8 -*- import os, sys #zipアーカイブからファイルを読み込むため。通常は必要ないはず。 sys.path.insert(0, 'reportlab.zip') from reportlab.pdfgen import canvas from reportlab.pdfbase import pdfmetrics from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont fontname = "IPA Gothic" #フォントファ

こんにちは！Python Advent Calendar 13日目担当のしげるです。 最近はPythonを利用した機械学習が流行っています。その中で機械学習したデータをpdfなどの外部ファイルに出力することができたら新しい表現方法が増えるのではないでしょうか？ 目的 pythonでpdf形式のカレンダーを作成する。 日付と画像(URL or path)を指定するだけで、簡単にカレンダーが作れるといいなー。 ソースコード リポジトリ 環境構築 完成品を実行させるには、以下のコマンドで実行できます。 image_pathは、URL/pathに対応しており、簡単にカレンダーを作成できます。 $ pip3 install reportlab $ git clone https://github.com/4geru/pdf-calendar.git $ python3 make_pdf.py 201

画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が

Send feedback Python quickstart Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Quickstarts explain how to set up and run an app that calls a Google Workspace API. Google Workspace quickstarts use the API client libraries to handle some details of the authentication and authorization flow. We recommend that you use the client libraries for your own apps. This

●テキスト本体（PDF形式406ページ:3.51MB）　2023/09/10更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, functools, asyncio, sched, schedule, traceback, pprint, platform, base64, collections, itertools, enum, shutil, zipfile, atexit, wave, PyAudio, Tkint

Classifiers Development Status 5 - Production/Stable Intended Audience Developers Science/Research License OSI Approved :: BSD License Operating System MacOS Microsoft :: Windows Unix Programming Language Python :: 3 Python :: 3.7 Python :: 3.8 Python :: 3.9 Python :: 3.10 Python :: 3.11 Python :: 3.12 Topic Scientific/Engineering :: GIS Manipulation and analysis of geometric objects in the Cartes

Pythonでプロパティを定義する場合、propertyクラスとpropertyデコレータを使用する方法があります。 property関数 第一引数でgetterのみ指定しているため、setterはありません。つまり読み取り専用のプロパティであるためurlを更新しようとするとエラーになります。 class PropertyTest(object): def __init__(self, url): self._url = url def get_url(self): print('-- get_url --') return self._url url = property(get_url) prop = PropertyTest('https://www.python-izm.com/') # プロパティ「url」を取得 print(prop.url) # getterのみの定義なので更