投稿者: asukaru

日頃よりご愛顧いただきまして誠にありがとうございます。

この度、弊社（現在法人登記準備中）は、関東営業所を開設いたしましたのでこの場を借りてご報告いたします。

今後は、下記の通りになります。

• 【　本社　】8420002　佐賀県神埼市神埼町田道ヶ里2176-13
• 【　関東営業所　】1050013 東京都港区浜松町２丁目２番１５号　浜松町ダイアモンドビル２F

今後とも何卒よろしくお願い致します。

ASUKARU　一同

どうも！こんにちは！

今画像認識を行なっています。今回は丸太の輪郭抽出です。

モジュールのバージョン

opencv-python 4.4.0.44

numpy 1.19.2

matplotlib 3.3.2

さて、今回使用する画像は、こちら

こんな感じの画像を使っていきます。

まずはインポートしてきます。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

次に、cv2を使った画像の読み込みと、画像自体が大きいのでリサイズを行います。

img = cv2.imread('tikai2.jpeg')
img = cv2.resize(img, (300, 169))

さて、ここまで来たら毎度お馴染みの二値化をしていきます。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (7, 7), 0)
im2 = cv2.threshold(gray, 135, 169, cv2.THRESH_BINARY_INV)[1]

まずはこの画像を表示させてみましょう。

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(im2, cmap="gray")

次のような白黒画像が出てくると思います。

ここから丸太の輪郭を検出していきます。検出した際には輪郭を白い線で塗り潰していきます。

cnts = cv2.findContours(im2, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]

for pt in cnts:
    cv2.polylines(img, pt, True, (255, 255, 255), 3)

あとは、この線がひかれた画像を元の画像に合わせて表示させます。

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2RGB))
plt.savefig("ctns.jpg", dpi=200)
plt.show()

これで木材の輪郭を抽出することができます。が、ここで問題なのが全体的な輪郭の取得に差があることです。これをパラメーターを使うことで調整をしていくことになります。

その記事はまた後日追加していきます。

WPはご存知の通り、その中で使われる関数をwp-load.phpで自動ロードしてきます。

なので、これを違うディレクトリからでも読み込むことで様々な場所からwpの関数を使用できるようになります。

たとえば、

root/

→wp-dir/　-wpが入ったディレクトリ

→asukaru_dir/　-作業ディレクトリ

となっていて、作業ディレクトリからwpディレクトリのwp-load.phpを使用するには、

require_once ‘../wp-dir/wp-load.php’

で読み込むことでwpの関数を使用できるようになります。

1. データーベースって何？
2. 初めてのSQL

1.データーベースって何？

データーベースは様々なデータを格納しておくものです。現在、複数のテーブルでデータを管理するRDB（リレーショナルデーターベース）が主流です。

この特徴は以下です。

• 複数の表でデータを管理
• 個々のテーブルには名前がある
• テーブルはカラムと行（レコード）で構成されている

→１つの行が１つのデータとなっており、列はそのデータの要素に対応する

例えば以下のようなもので説明をしますと、

カラムは、＃、First、Last、Handleというものです。そこに、１から３までのデータが入っているということになります。この１から３をレコードといいます。

これから、この表の中身を操作する言語、SQL言語を使って様々なことをやっていきます。

また、データーベースの製品には様々なものが存在します。

代表的なものでいいますと、MySQL、PostgreSQL、SQLiteなどですね。

そして、これを使っていくためには、PC内部あるいはサーバーにも同じようにデーターベースがある必要があります。そのため、学習するに当たってはそれぞれ自分のPCにダウンロードする必要があります。しかし、今回の学習では、ひとまずクラウド上で演習が行える

DokoQL

を使用して演習を行っていきましょう。

2.　初めてのSQL

さて、それでは　DokoQL　にアクセスしてみてください。

DokoQLでは当初から一つのテーブルが用意されています。まずはデータを取り出してみましょう。

データーベースからデータを取り出すためには、SELECT文を使用します。

SELECT 日付 FROM 家計簿;

こんな感じで日付データだけを取得してみましょう。

SQLを記述したら、「SQL実行」ボタンを押してみてください。そうすると、下側にデータが出てきているかと思います。

SELECT文は、テーブルからデータを取得する時に使うSQLです。この文を使用して、SQLから様々なデータを取得することができるようになります。このSELECT文の使い方は、

SELECT　＜取得したいカラム名＞　FROM　テーブル名;

になります。

最後にセミコロンがつきます。

ところで、各文の文言の間は半角スペースで記述をする必要があります。もし全角スペースで記述をした人は、

ERROR: syntax error at or near “SELECT　日付　FROM　家計簿” Position: 1　】

こんなエラーが出ているのではないでしょうか。

半角スペースに直して再度実行してみてください。

また、全てのデータ（カラム）を取得したいという場合に、一つずつカラムを指定していては結構面倒ですね。

SELECT 日付, 費目, ・・・ FROM 家計簿;

なんて書くよりも、

SELECT * FROM 家計簿;

と書く方がスッキリです。全部のカラムを取得したいという場合には、このアスタリスク「*」を使うことで簡略に記述をすることができます。

では、特定の箇所のデータだけが欲しいという場合にはどうするのでしょうか。それは、WHERE区というものを使って、どこのデータかということを特定するのです。

SELECT * FROM 家計簿 WHERE 出金額 > 3000;

こんな感じで指定をすることができます。これは、出金額が3000円以上のケースを取得してくるという形になります。WHERE区の書き方は様々なものがあります。等しいものを取得する時にはイコール（＝）で結びます。

SELECT * FROM 家計簿 WHERE 費目=’給料’;

こんな感じですね。

最後の給料のところでシングルクォートがついています。これは文字列検索をかけるためのものだからです。

アスカルのオンラインプログラミング動画では、このような内容を学習することができます。

さらに詳細な内容を学習し、フリーランスエンジニアとして活躍することができるようになるところまで頑張っていきましょう！

こんにちは。

今日からアスカルのプログラミング学習サイトが立ち上がりました。まだコンテンツ自体は少ないですが、今後どんどん増やしていく予定なので楽しみにしていてください。

プログラミング学習動画サイトはこちら

今回の動画のサンプル版もYoutubeに上げています。

よければみていってください。

ところで昨日は、自作のルアーで池でテストを行なってきました。

流石は佐賀県神埼。

早速魚を仕留めることができました。

まだまだ雨の日が続いていますが、気分は晴れでがんばっていきましょう！

昼飯はマックにしよう！