<html lang="ja"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>jsRender</title> <script src="//code.jquery.com/jquery-1.12.4.js"></script> <script src="//www.jsviews.com/download/jsrender.js"></script> <script src="main.js"></script> </head> <body> <div id="container"></div> </body> </html> <…
<html lang="ja"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>jsRender</title> <script src="//code.jquery.com/jquery-1.12.4.js"></script> <script src="//www.jsviews.com/download/jsrender.js"></script> <script id="template" type="text/x-jsrender"> <div> <h2>{{:title}}</h2> <p>{{:body}}</p> </div></meta></head></html>
・tsconfig.json生成tsc --init でtsconfig.jsonを生成。・tsconfig.json編集"sourceMap": true"rootDir": "./src""outDir": "./dist"・launch.json編集"preLaunchTask": "tsc: build - tsconfig.json" を追加 vscodeのタスクシステムで実行される。 tsc: bu…
tip.js 651行目ナビボタン書き出しで、tip_listのページボタンを表示してる。この処理はnavi関数内にあり、displayTiplist関数から呼ばれる。displayTiplist関数は「TIPリスト」ボタンが押された時に呼ばれる（init.ks内）。tip.html 17行目class="tip_head"…
import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoader, random_splitfrom pytorch_lightning import LightningModule, Trainerfrom pytorch_lightning.loggers import CSVLoggerfrom pytorch_ligh…
・server.py import uvicornfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelimport cv2app = FastAPI()class Request(BaseModel): input_img_path: str output_img_path: str@app.post("/blur")async def f_blur(req: Request): input_img = cv2…
server.py import uvicornfrom fastapi import FastAPIfrom pydantic import BaseModelapp = FastAPI()class Request(BaseModel): message: str@app.post("/hoge_post")async def hoge_func(req: Request): print(req.message) return {'output': req.messag…
server.py import uvicornfrom fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.post("/hoge_post")async def hoge_func(): print('hoge')def start(): config = uvicorn.Config("server:app", host="127.0.0.1", port=8000, log_level="info") server = uvicorn…
PythonでZhang-Suenの細線化アルゴリズムを実装 - Qiita黒から白にする条件・周辺の切り替わり数が１端である・周辺の黒の数が２～６０：孤立点１：細線の端６以上：ほぼ内部（先に消すべき点が周辺にまだある）・P2, P4, P6, P8が白上下左右のいずれかが白…
PyCharm cannot find cv2 references with the most recent version · Issue #20997 · opencv/opencv · GitHub バージョンを落としてもよいが、インタープリターのパスを追加するのが最も良い解決法っぽい（bentennysonyongさんの発言）。なお、opencv-pytho…
1. NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesisunderlying: 根底にあるemit: 放射する -> emitted radiance: 放射輝度required to 動詞: 動詞するのに必要なoutperform: ～より優れるurge 人 to 動詞: 人に動詞するよう強く促…
qiita.com daiki-yosky.hatenablog.com
qiita.com
・ネットワーク選定onnxでAdaptive Poolingが使えないので、Adaptive Poolingを使ってないネットワークを選定する。mmsegmentationのデモで使われていpspnetはダメ。fcnは大丈夫。・onnxモデルへの変換直接onnxモデルへ変換しようとするとエラーが出る。以下…
val img = ImageIO.read(File("test.png"))for (y in 0 until img.height) { for (x in 0 until img.width) { val color = Color(img.getRGB(x, y)) val r = color.red val g = color.green val b = color.blue // img.setRGB(x, y, color.rgb) }}
以下のリポジトリを分かりやすく整理しました。onnxruntime/ScoreMNIST.java at main · microsoft/onnxruntime · GitHub データはこちらからダウンロード。 LIBSVM Data: Classification (Multi Class) onnxモデルは以下の手順で生成。 onnxの使い方 - LeMU_…
criterionのreductionはデフォルトで'mean'。len(data_loader)はバッチ数。なので、epochの平均lossの算出は、バッチごとの（平均）lossを加算していって、len(data_loader)で割ればよい。正解数は correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() …
・pthファイルからonnxファイルへの変換 import torchfrom torch import onnxfrom torchvision import transforms, datasetsdef main(): transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) …
pythonの参照について - Qiita 値渡しと参照渡しの違いを理解する
・git cloneGitHub - open-mmlab/mmsegmentation: OpenMMLab Semantic Segmentation Toolbox and Benchmark.・get_started.md step0にmim install mmengineを追加。 mmsegmentation/get_started.md at master · open-mmlab/mmsegmentation · GitHub・自前デ…
209行目のoffsetや253行目のcreate_image周りを整理する。・基本 canvas_width = 400canvas_height = 400self.canvas = tkinter.Canvas(self.master, bg='red', width=canvas_width, height=canvas_height)self.canvas.pack()self.img = Image.open('sora.pn…
〇１要素のみ・side="left", fill="none", expand=False ・side="left", fill="both", expand=False fillして縦のみ染まるということは、縦のみ元々expandされている（領域としては確保されているが、fillしていない）状態だったということ。 ・side="left",…
最新版のJavaCVはOpenCV3系と4系の両方に依存関係がある。3系を使うと依存関係がシンプルになる。opencv-3.4.3-1.4.3.jaropencv-3.4.3-1.4.3-windows-x86_64.jar
・彩度を上げる+20くらいがおすすめされている。+70くらいまではいける。 ciel.s on Twitter: "風景写真からアニメ背景風イラストにする方法の解説です！！ https://t.co/CUjrsALPB1" / Twitter コントラストを上げろって言う人と下げろって言う人がいる。コ…
画像のモーメントについての備忘録 - plant-raspberrypi3のブログ
import numpy as npimport cv2def track(img, chain_codes, x, y): prev_x = x prev_y = y prev_code_idx = 2 line = [] while True: code_idx = (prev_code_idx + 6) % 8 find_flag = False # 90度より大きく曲がる方向は調べない while code_idx != (prev_…
Java2DFrameUtilsで可能なので、以下の方法は不要Java2DFrameUtils (JavaCV 1.5.7 API) ただし、Java2DFrameUtilsに対応するにはjavacv-〇.〇.〇.jarが追加で必要になる。・BufferedImage -> Matval byteArrayOutputStream = ByteArrayOutputStream()ImageIO…
Tercel::Diary: ProcessingでDelaunay分割（解説篇） ドロネー三角形分割を自前で実装してみる - Qiita Processingを用いてドロネー三角形分割を実装する - Qiita
・ミニマムプログラムには、MNISTではなく、CIFAR10などを使うMNISTの[28, 28, 1]は都合が悪い。CIFAR10は[32, 32, 3]。・シード固定 def fix_seed(seed): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark …
import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision.datasets import MNISTfrom torchvision import transformsfrom pytorch_lightning import LightningModule, LightningDataModule, Trainerfrom pytor…
