OpenCVで遊んだ時のメモ
jupyter上で画像をインライン表示
Jupyter(IPython)のライブラリを利用する。 画像データを表す、IPython.display.Imageと、Jupyter上で表示するIPython.display.display()関数で表示できる。
エンコードした画像データをbytes型で持つので、ファイルフォーマットを指定する。 普段の画像保存と同じように、自然画像のような場合には.jpgとかにしたほうがメモリに優しい。
from IPython.display import display, Image def display_cv_image(image, format='.png'): decoded_bytes = cv2.imencode(format, image)[1].tobytes() display(Image(data=decoded_bytes)) display_cv_image(image, '.png')
マッチングする点同士を結ぶ線の描画
評判の良い技評のサイト
jupyter notebook上で複数のpythonを存在させる
$ conda create -n py35-john python=3.5 anaconda $ source activate py35-john $ conda install notebook ipykernel $ ipython kernel install --user --name py35-john
作った環境を消すときは
$ conda remove -n py35 --all
nltkの環境構築
`jupyter notebook`でchromeが自動で開かないよ!!
これに従ってbrowserをchromeにしたら解決しました．
Windowsでconda createで仮想環境を作る手順．
生じたこと
自然言語処理の一つのトピックモデルを触ってみようと思い，pip install gensimをした後，jupyter notebook上でfrom gensim import corporaをしようとしたらNo moduleになってしまった問題．しかしライブラリのリストにはgensimがあるぞ？？
先輩曰く，python3.6.0のバージョンが悪いっていうことだったのでpython3.5系を使える環境を作った.
$ conda create -n python35 python=3.5.2 anaconda
conda createで仮想環境作りますの指示．python35は環境の名前，python = 3.5.2ではバージョンの指定をしている．
anacondaを最後に書くことで自動でanacondaがインストールされる．
$ ipython kernel install --user --name python35
で名前を指定してkernelにinstallする．
おまけ
$ pip install -U gensim
の-Uの部分はアップグレードの意
$ python -V
でバージョンの確認．
hexo関連で色々面倒なことをまとめてみた
hexoとは？
静的なホームページを生成しくれるもの． mdファイルを作ればインストールしたテーマに沿ったhtmlが生成する． \public 以下のファイルを全てWebサーバに送ることでサーバがhttpのポートを開けていればWebサイトにつながる．
hexo -g
で.mdに沿ったhtmlファイルを作る．
まあもちろんhexoはデフォルトでは使えないので，インストールしないといけない．
homebrewはMacのパッケージ管理ツールとして知られているが，hexoに必要なnpmを入れるのにも使える．
npmはnode.jsのパッケージ管理ツール．
brew install node
でnpmが使えるように．
node packege manager かな？
npm install -g hexo
hexoのインストール-gはグローバルの意．
node_modulesというディレクトリにインストールしたパッケージが配置される．
hexo g
でhtmlとかを生成
gはgenerateの意味．
