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Python 画像への描画メモ

import osimport cv2import numpy as npfrom pathlib import PathIMG_SIZE = 256 # 画像サイズBLOCK_SIZE = 32 # 黒ブロックサイズos.chdir(Path(__file__).resolve().parent)img_outdir = "./img"os.makedirs(img_outdir, exist_ok=True)# 動画用の画像作成outimg_files = []img

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    • Icarus Verilog, gtkwave (Verilog Simulator) 備忘録

      WSLがインストールされていることが前提 Icarus Verilog

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      • wsl, pyenv, virtualenv を用いた環境構築のメモ

        自分がインストールしたときの情報の備忘録 WSLのインストールPyenvVirtualenvVSCodeタブキーの調整

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        • open3d python depth画像とRGB画像からpoint cloudを可視化する

          入出力入力画像 深度画像：16bit tiff RGB画像：24bit RGB (8bit ×3) tiff （Redwood Dataset をtiffに変換して入力） 出力画像 PLYファイル 全コードimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport open3d as o3dimport osimport cv2if __name__ == "__main__": os.chdir(os.pat

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        Python 画像への描画メモ

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          python os.path.join と glob

          import osimport globpath = "D:\\Git\\python-scripts\\"# test dir 内の.pyファイルを抽出path_join = os.path.join(path, "test", "*.py")print("*glob.glob(path_join)")print(*glob.glob(path_join), sep="\n")# path 以下の階層の.pyファイルを全て抽出path_join_ = os.path.joi

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          python勉強

          ・seabornで綺麗にグラフを書く方法　sns.set() ・FFT ・Low Pass Filter import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import signal, interpolateimport seaborn as snsimport matplotlib as mplsns.set()# mpl.style.use("ggplot")# 移動平均def LPF_MAM(x,

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          Matplotlibで綺麗にグラフを並べる方法

          import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# figure()でグラフを表示する領域をつくり，figというオブジェクトにする．fig = plt.figure(dpi=150)# plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)h = 5v = 10height = 16width = 16axes = []for i in range(h

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          numpy diff の挙動メモ

          import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = np.array([1, 2, 2, 2, 2, 10, 3, 1, 1, 1])print(f"a, Expected 10 : {len(a)}")fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)x = np.arange(len(a))ax.plot(x, a)b = np.diff(a)print(f"b, Expec

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          python numpy.append と listのappendの比較

          numpy.appendが遅いというのを見たので、計算してみました。 import numpy as npimport timeimport pandas as pddata_nums = np.logspace(1, 5, 5)# [1.e+01 1.e+02 1.e+03 1.e+04 1.e+05]data_nums = data_nums.astype("int64")df = pd.DataFrame( index=range(len(data_nums))

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          太陽光の放射量から測光量への変換

          1SUN（放射量で約1000W/m2）が、約100kluxだと知られています。 ただ、実際に計算しているサイトがなかったような気がしたので、これを実際に計算して確認してみました。 結果、多少誤差があるかもしれませんが、109497 luxでした。 ### Python ###import pandas as pd# Air Mass 1.5 : solar_data.csv###### Wvlgth_nm,Global_tilt_W*m-2*nm-1# 280.0,4.7

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          Cora Z7 評価ボードを買ってみた

          仕事でFPGAに携わるようになったので、初めてFPGAの評価ボードを買いました。 以前からこちらの FPGAプログラミング大全を進めようと思っていたのですが、実機がなかったので、なかなか手が付けられていませんでした。 そこで、今回購入したのは、下記の Cora Z7-07S です。 選んだ理由は、以下の3点です。 持っていた本が Xilinx の FPGA 向けだったこと。 なるべく安い物を買おうとしていたこと。（11,000円くらいで買いました。これでももう少し安い

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          Lattice Radiant のインストール方法

          初投稿です。kotohaです。 今回は、Lattice Radiant というソフトのインストール手順をメモ的に残しておこうと思います。 なお、Latticeアカウントの作り方、ライセンスの取得方法はこちらのサイトを参考にしました。 以下が Radiant 3.1 をダウンロードしたときの手順です。 この流れのまま起動しようとすると、ライセンスがないですよ。と言われる。 自分は、Request Node-Locked License を選択して発行しました。 この後

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