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RGB形式の画像をグレースケールに変換するpythonスクリプト

このスクリプトは基本グレースケールで一部赤色でコメントが書き込まれている画像があり、その画像を完全なグレースケールにする必要があり作成しました。出力される画像のコメント部分は不要でしたので白色に置き換えています。 処理対象の画像ファイルは2...
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Google Colaboratoryの使い方の覚書

Google Colaboratoryはインターネットに繋がったウェブブラウザがあればどこからでもPythonのコードが実行できるサービスです。 こちらのサービスを利用するにあたり気になったことを書き残したいと思います。 新規作成 「Goo...
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Pythonでbeautifulsoupを使いスクレイピング

pythonでスクレイピングをするにあたり、beautifulsoupというライブラリを使うとHTMLを解析することが出来ます。 対象となるページごとにHTMLの構造が異なるので、目的の情報を取得するためには状況に合わせて色々なメソッドを組...
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pythonからwgetを実行する。

pythonでWebサイトからファイルをダウンロードするライブラリはありますが、状況によっては上手くダウンロードすることが出来ない場合もあります。pythonのプログラミングで解消する場合もありますが、ここは餅屋は餅屋webページのダウンロ...
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Pythonで再帰的にディレクトリを作成os.makedirs()

ディレクトリを作成する場合os.mkdir()で作成することが出来ますが、こちらで作成できるディレクトリは1階層のみとなります 。その点os.makedirs()はディレクトリの深い階層まで一気にディレクトリを作成してくれる便利な命令です。...
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PythonでOpenCVとnumpyを使って画像の分割と結合

「SwinIR」というソフトで画像を拡大しようとしたところ、私の環境ではVRAMが不足で実行できませんでした。 同梱の小さめの画像は成功するので、画像を分割して「SwinIR」を実行し、その結果を再結合すれば目的を達成できるのではと思い「画...
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PythonのOpenCVの各種フィルタを一覧表示するHTMLを作成するスクリプト

OpenCVでフィルタをいろいろ試してみるために作成しました。 import cv2 import numpy as np import os # HTMLのtitleとbodyを引数にヘッダと末尾を追加してHTMLを生成 def make...
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pythonでnumpyのtile()を使ってタイル状に画像を並べる

画像のフィルタ処理のプログラミングをしていて、テストデータとして市松模様のような画像が欲しい場面があります。 調べたところnumpyのtile()で作成することが出来るようなので試してみたいと思います。 import cv2 import ...
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pythonでnumpyを使った平均化フィルタ

OpenCVには平均化フィルタblur()や畳み込み演算をするfliter2d()などがありますが、自前でコードを書いてみようという試みです。 import cv2 import numpy as np # 画像ファイルの読み込み(グレース...
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Pythonで画像配列の要素の型を確認する【Numpy】

Pythonで画像を加工をしていると型が合わないため、フィルターが実行できない場合があります。 そのような場合型を確認する必要があるのですが、Pythonのオブジェクトの型を確認するtype()で確認することが出来ました。 import c...
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Python画像に文字列を描き込み【OpenCV】

画像上に文字列を描きこむサンプルです。 import cv2 import numpy as np # 画像に文字列を描きこみ def write_string(img, str): # 四角形(白色で塗りつぶし) cv2.rectangl...
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pythonで文字列を数値へ変換する方法

文字列の数字をintなどの数値型に変換する方法を調べてみました。 連番のファイル名が付いた複数のファイルを一括処理するスクリプトを書いていて、n番目以降のファイルのみを処理したい場面に遭遇しました。ファイル名は文字列なので数値としての大小比...
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ffmpeg-pythonを試してみる。

pythonでffmpegを扱う場合もっぱら外部コマンドとしてffmpeg.exeを呼び出していましたが、ffmpeg-pythonというパッケージがあるようなので試してみたいと思います。 動画から静止画を出力し拡大処理を行い再び動画を作成...
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pythonで正規表現を使って文字を分割

先頭が数値で始まりアンダーバー(_)が現れるまで1グループとし、アンダーバー以降を2グループとする正規表現 pattern = "^(\d+)_(.+)" result = re.match(pattern, basename) if re...
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