Pythonで画像の切り抜き

スマホだとUtility的なアプリで簡単に切り抜きできるけどパソコンだとそういうの探すの面倒だなぁ…作った方が早そうだなぁ…なんて思ってやったら数行でできたので簡単にまとめて見た。

from PIL import Image

im = Image.open("sample.png")
croped = im.crop( (0, 50, im.size[0], im.size[1]-150) )
croped.save("cropped.png", quality=95)

例えばこんな感じ。実質5行ぐらいでできる。本当に簡単な世界になったなと思う。これをshellやコマンドラインからやると面倒だけれどVSCodeからjupyter動かせば確認も楽。1)croppedだけの行を最後に追加すればPreviewに出る。

簡単な画像処理程度なら変にフリーソフト探すよりも作った方が早くて簡単な場合あるよね、って話でした。

References   [ + ]

1. croppedだけの行を最後に追加すればPreviewに出る。

matplotlibにおける散布図のメモリ幅を合わせ

すべてVSCodeでいいんじゃね?なんて思い始めて数ヶ月こんばんは。私自身がよく困ったので簡単にまとめるつもりで記事起こし。

何も考えずにプロットすると縦横のメモリ幅がおかしな状態ででてきますが、Axesのset_aspect(‘equal’)で一発対応できます。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.set_style('whitegrid')
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)
axes[0].set_aspect('equal')

見栄えのためにseabornでstyle設定していますがそれ以外は普通にmatplotlib。上のコードで出した図が下の画像。左側はset_aspect(‘equal’)を効かせたもの。右側はデフォルトのまま。

一人でも自分のように困っている人の救いになりますように!:)

深層学習をやり始めた方におすすめできる一冊

深層学習関連をつまみ食い的に知識を仕入れていたんだけれどまとまった情報が欲しくなり読んでみた。なんとなくは分かっていたことが整理されたかな。一つ一つが丁寧に説明されていてわかりやすかった。(小並感)

ボキャブラリーがないのが非常につらいところだけれどいきなりTensorflowを使ってガリガリやるよりかはこれをまず読んだ方がよいと思えるぐらいにおすすめできる。

個人的にはCNNのざっくりとしたことは分かっているつもりだったけれどフィルタがN個あるということに気がつけてなかったから何というかそれだけでも読んでよかった。(もちろんそれだけではないけれど。)
教えてもらえる方が近くにいない場合は役に立つ一冊。

WindowsでTensorflow(GPU)+Keras RL+OpenAI Gymを動かす

Ubuntu上でGPUを使ってTensorflowを動かしたいんだけれど普段使いしているマシンがWindowsなんですよね。なわけでVirtualBox使って…と思ったんだけれどGPUパススルーできないんですよね。なわけでWindows上で環境を作ることに。そのときに行ったことを備忘録的にまとめてみました。

今回はkeras-rlのddpg-pendulum.pyを動かすところを目標にします。

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