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こんばんわ!Keisukeです! 以前取り扱った, 画像の色分けを複数の画像に対応させたいと思います! ディレクトリ位置 irowake.py images ※画像ファイル -A.jpg -B.jpg -C.jpg -D.jpg -E.jpg 以下コード ************************** import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import os def sum(data): sum = 0 for i in range(len(data)): sum = sum + data[i…

こんばんわ!Keisuekです!   今日は, 童話を形態素分析を行い頻出頻度の上位10個の名詞を表示する!   解析対象 童話 桃太郎   頻出頻度の予想 最も多いのは桃太郎?   以下コード ************************** from janome.tokenizer import Tokenizer from janome.analyzer import Analyzer from janome.tokenfilter import * import collections as coll   if __name__ …

こんばんわ!Keisukeです!   以前, MySQLをインストールしたので今回はローカルでデータベースを作成してみたいと思います!   僕は, 以前DLしてからパスの設定を行っていなかったのでパスの設定から行ってみます!   パスの設定 コントロールパネル -> システムとセキュリティ -> システム  システムの詳細設定 環境変数 システム環境変数 Path 編集 新規追加   MySQLがDLされているサーバーのBinファイル内の場所を記述すればどこからでもパスが通るようになります! ※ 何も設定してなければここ→ C:\Progra…

こんばんわ!Keisukeです!   Docker上にローカル環境を構築してみます! 参考 ※大変参考になりましたありがとうございますmm https://qiita.com/tifa2chan/items/a58e34019d4f10097a4d   目標 DockerでローカルアクセスしHelloを表示させる   ローカル環境を起動するうえで必要なイメージ ・nginx   Dockerfile FROM nginx COPY html /usr/share/nginx/html   ① 適当なところにファイルを作成する ② ①にDocke…

こんばんわ!Keisukeです!   インフラ系をいじったことのない人がインフラを整えようとすると異常に時間がかかるんですね! 本当に時間がかかりました…   インフラ系は苦手分野のようです…   今回は, Dockerを用いてPython3の実行環境を構築したいと思います! Dockerは以前にも話に上がりましたが, 仮想環境内にコンテナを立ち上げその内部で開発などを行います!   やりたいこと ・Docker上にPythonの開発環境を構築 ・Pythonを実行   欲しい機能 ・コンテナ内で使用するコードを保存して…

こんばんわ!Keisukeです!   前回の方針ではさっぱりダメだった原因を見つけました!   まず画素のRGBの構成ですが   R,G,Bの順でデータを持っているわけではなく… B,G,Rの順でデータが格納されているようです!   更に新しい方針を考えました!   方針④ ・RGB画素値を全て合計する →画像内に存在するRGB値の頻度がわかる   方針⑤ ・ヒストグラムを10分割し, 合計値を算出する, 分割位置×合計値 で比較 →単色のようなショック波形を判断する   以下コード **************…

こんばんわ!Keisukeです!   前回に引き続き画像の色分けを行います!   前回考えた方針に基づきコードを記述し検証していきたいと思います。   方針① ・光の3原色から色の明るいものほど主張が強いため, ヒストグラムのX軸とY軸を掛け合わせた状態で積分値を取得し比較する   方針② ・方針①に利用するヒストグラムのY軸を存在分布の比率にして積分値を比較する   方針③ ・平均値を算出し, 平均値以上の数値で積分し比較する   評価方法 ・単色の画像を利用し正しい比較ができているか ・目視で赤系統だとわかる画像で比較する &nb…

こんばんわ!Keisukeです!   前回の続きです! 画像の色分け ※ OpenCVなどのライブラリを使用せずに理論を理解しながらコードを作成します。   前回は各種, 色情報の抽出とヒストグラム作成しました!   画像の色分けをするにあたり,考えなければならない要素は以下です ① ヒストグラムからどの色情報が最も多いか? ② 明暗の影響と色の分布が全く等しい場合の色分け ③ 色の分布が全く等しい場合の色分け   ① ヒストグラムからどの色情報が最も多いか? 画像の色情報は, 0~255の間の数値が画素数分存在しており, ヒストグラムの存在分布を足し合…

こんばんわ!Keisukeです!   今日は, ヒストグラムから画像の色分けを行ってみたいと思います!   そもそも画像は, 色の情報を持った正方形が無数に集まって表現されています。 色の情報を持った正方形をピクセルと呼んでいます。   また, 色の情報は3色(赤:緑:青)から構成されており0~255の数値で表現されます。 0の時は暗く,255の時は明るい色になります。   例えば, 鮮やかな赤色 赤:255 緑:0 青:0   黒 赤:0 緑:0 青:0   白 赤:255 緑:255 青:255   となります! この色…

こんばんわ!Keisukeです!   前回, 口コミを取得したので 今回は, その口コミを形態素分析してみたいと思います!   ① 口コミのデータを取得 ② 口コミのデータを形態素分析し 分解した状態で表示する ③ 更に名詞の頻出頻度を表示する   以下コード *************************** #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #*******************************************************************************…