2020-02

プログラミング

統合開発環境(IDE)のすすめ

統合開発環境とは、エディタやコンパイラ、デバッガなどが統一化された環境のことです。IDE (Integrated Development Environment )と呼ばれることもあります。調べた感じ、以下のような統合開発環境があるらしいです。Eclipse、Xcode、Android Studio、Visual Studio、NetBeans、IntelliJ IDEA、SharpDevelop、Aptana Studio
プログラミング

エディタにVisual Studio Codeを使ってるという話

エディタとはプログラミングをするときにコードを記述するアプリです。 自動で変数に色を付けたり、行数を表示させたりしてくれます。 Windowsではメモ帳もエディタの一つです。(使いづらいですが) 僕がよく使う言語はPyt...
自作PC

古い激安PCをLinuxで生き返らせた【Puppy Linux、Ubuntu】

10年前のPCを3000円で購入、また7年前のそこそこスペックのいいPC(SSD256GB換装済み)を8000円で購入しました。古いPCってスペック低いし動作遅いんじゃないの?と思うかもしれません。確かに、周波数なんて2GHzあればいいほうだし、メモリは1GBもないことがざらです。このスペックでWindows10を使うとなると重くてストレスがすごいです。しかし、古いパソコンに軽量なLinuxをインストールすることでストレスなく使うことができます。
プログラミング

【Ubuntu】 “ロック /var/lib/apt/lists/lock が取得できませんでした” アップデートできないとき

$ sudo apt-get updateの時点で以下のエラーログが出ました。$ sudo apt-get update E: ロック /var/lib/apt/lists/lock が取得できませんでした - open (11: リソースが一時的に利用できません) E: ディレクトリ /var/lib/apt/lists/ をロックできません E: ロック /var/lib/dpkg/lock が取得できませんでした - open (11: リソースが一時的に利用できません) E: 管理用ディレクトリ (/var/lib/dpkg/) をロックできません。これを使う別のプロセスが動いていませんか?
Python

画像データから顔だけ切り取る方法 python【OpenCV】

ディープラーニングで画像データを使うとき、顔だけ抽出したいときがあります。例えば、カメラをリアルタイム認識させ、特定の人が映ったらアラームが出るシステムなど。学習データとして顔の部分だけを使いたいのでOpenCVで顔認識させ、切り取ったデータを保存します。
Python

ディープラーニングの画像を水増しする python 【ImageDataGeneratorの使い方】

ディープラーニングで画像認識するとき、大量の学習データが必要になります。画像データが多く手に入らないとき、手元のデータを回転させたり上下左右に動かしたりした画像を使うことでデータが少ない中で認識精度を上げることができます。
Python

Pythonでファイル名を一括変換する方法

TensorFlowなどでディープラーニングの勉強をしていると元データのファイル名を"dog1.jpg"、"dog2.jpg"・・・のように揃えたいときがあります。今回はフォルダ内に保存されたファイルの名前を一括で変更する方法を紹介します。
Python

Pythonで画像をリサイズしてJPGに一括変換

ディープラーニングの勉強をしていると、画像を扱いやすい形に編集したいときがあります。今回はPythonのライブラリで画像データを編集する方法を紹介します。 画像サイズを任意の値に変更し、拡張子を揃える方法です。以下のようなconvert.pyファイルを作成します。
Python

Web上の好きな画像データを自動取得する python【icrawlerの使い方】

ディープラーニングの勉強をするとき、MNISTやCIFAR10などの元からある画像データではなく、自分でweb上から集めたいときがあります。10枚程度であればGoogle画像で検索して手作業で保存しても問題ないですが、ディープラーニングに使うような1000枚とかの画像を集めるのは現実的でないため自動取得させましょう。
Python

Webカメラで手話をリアルタイム認識させる – ディープラーニング【keras実装】

手話数字をWebカメラでリアルタイムで認識させるPythonプログラムです。ディープラーニングライブラリであるKerasを使いました。中身はTensorFlowで処理されます。まずは手話数字の画像データをGitからダウンロードしてください。1~9の手話数字を集めたデータセットです。
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