このブログでは初心者が科学技術プログラムを作れるようになることを目標に、学習結果を記録していきます。, 次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。. 11. ディレクトリ ~/Picture/images/tmp に、 frame_0001.png のようなファイル名の画像が連番で多数ある、という状態を想定。 [バージョン：Python 3.7 .3 , OpenCV 4.1 .0 .25 ] import glob import os import cv2 output_dirpath = "~/Picture/images/tmp" # VideoCapture を作成する。 pd.merge(df1, df2, how = inner/left/right/outer, on = ”結合キー”). Python3におけるWEBスクレイピングのやり方について初心者向けに解説した記事です。 Requests、Beautiful Soup、Selenium、Pandas、newspape ... Pythonの基本的なトピックについて、チュートリアル形式で初心者向けに解説した記事です。プログラミング未経験者や初心者でもわかりやすいよう、丁寧に解説しています。 Pythonでデータ ... Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。 Pandasには２つの主要なデー ... データ分析、機械学習、ディープラーニングにはグラフの描画による可視化は不可欠です。データは、加工前の状態ではただの数字の羅列でしかなく、一目で必要な情報が伝わるものではありません。それを集計しグラフに ... NumPy（ナンパイ）は、数値計算を効率的に行うための拡張ライブラリです。ベクトルや行列などを効率的に数値計算するための数学関数ライブラリを提供します。NumPyを使うことにより、数値計算をより早く、 ... Copyright© AI-interのPython3入門 , 2020 All Rights Reserved. © Copyright 2020 WATLAB -Python, 信号処理, AI-. Pandasで超簡単！WEBスクレイピング(表・htmlのtable取得), 「Pythonによるビジネスに役立つWebスクレイピング」(Udemyへのリンク), 私(清水 義孝)が作成したコース「Pythonによるビジネスに役立つWebスクレイピング」(Udemyへのリンク)が発売されました。, Python3によるビジネスに役立つデータ分析入門 - データ分析・機械学習に欠かせない基本をマスターしよう(amazonへのリンク), Pandas DataFrameの抽出(階層型インデックス(MultiIndex)), 図解！Markdown記法の書き方を徹底解説(改行・表・画像・リンク・箇条書き方法などの例), 図解！Pandas DataFrameのソート徹底解説(sort_values・index), 図解！Pandas DataFrameの結合(UNION: concat, append), Pandas 時系列データの集計(年度/月ごとに集計、resampleの使い方、移動平均など), Pandas DataFrameから条件指定でのデータ抽出(複数条件、範囲指定、日時・日付・年月日での抽出など), Pandas Seriesを徹底解説！(作成、結合、要素の抽出・追加・削除、index、ソートなど), 図解！Python BeautifulSoupの使い方を徹底解説！(select、find、find_all、インストール、スクレイピングなど), 図解！PythonでWEB スクレイピングを極めろ！(サンプルコード付きチュートリアル), Python Matplotlibのインストールから使い方を徹底解説！(plot、subplotなど). Pythonに画像処理ライブラリのOpenCVを使って、2つの画像を合成したり重ねたりする方法を見ていきたいと思います。addWeighted()での合成や、関心領域（ROI）とbitwise演算を使った合成の方法を見て … ①画像の連結技術が必要⇒過去記事. 技術系の職に就き日々実験やシミュレーションを使う仕事をしています。
コメント ... mergeの使い方(引数howによる結合方法・onによる結合キー(単一・複数)の指定方法) ... Pythonの基本的なトピックについて、チュートリアル形式で初心者向けに解説した記事です。 2つ以上の画像を比較したい時等、Pythonであれば簡単に画像を横と縦に連結させることができます。ここではOpenCVのhconcatとvconcatを使って画像連結をする方法を紹介します。 結合 - OpenCVを使って複数の画像をつなぎ合わせる(Python) python 画像 分割 (2) ハッキーなアプローチ . 【Python】OpenCVで画像を合成する – addWeighted, bitwise演算, ROI, macOS CatelinaにAnacondaをインストールする（zshでの不具合対応）, MacのAnacondaをアンインストールする – Python3.7でTkinter等に不具合？, 【Python】色々なprintフォーマットの出力方法 – %s, .format(), f-strings, 【Python】OpenCVで特徴量マッチング – ORB, SIFT, FLANN, 【Python】OpenCVで輪郭の検出 – findContours(), drawContours(). cv2.error: OpenCV(4.1.0)～error: (-215:Assertion failed) src[i].dims <= 2 && src[i].rows == src[0].rows && src[i].type() == src[0].type() in function 'cv::hconcat'. 前提・実現したいことフォルダに入る画像（定期的に更新され、画像名も数も異なりますが同じサイズです）を、横3列で結合したいと思います。フォルダに入っている画像が6つなら、横3列縦2行、8つなら横3列縦3行、最後はblankの画像を入れて計9つで結合したいです。 リストに画像を入れて、co Pandas（パンダス）とは、データを効率的に扱うために開発されたPythonのライブラリの1つで、データの取り込みや加工・集計、分析処理に利用します。 Pandasには２つの主要なデータ構造があり、Series（シリーズ）が1次元のデータ、DataFrame（データフレーム）... Pandasではmerge()を利用して、DataFrameに対して様々な結合(JOIN)を実現することができます。, JOINとは、２つのDataFrameを結合するキー(結合キー)となる列を元に、DataFrameを繋ぎ合わせる方法です。, 結合キーが１つの場合、on = “結合キー” と指定し、２つ以上の場合、on = [“結合キー1”, “結合キー2”, …] というようにリストで指定します。, 基準となるDataFrameは全ての行を出力するという点が内部結合との違いになります。, Pandas DataFrameを徹底解説！(作成、行・列の追加と削除、indexなど), 03. Python 結合（concat）の使い方をまとめました!（10分） 投稿日: 2020年4月8日 2020年8月25日 投稿者: baseball-y カテゴリー: Python タグ: , concat DataFrame Python ゆうき（ @BASEBALLY15 )です^^ 繰り返し処理(While文) 12. 2つ以上の画像を比較したい時等、Pythonであれば簡単に画像を横と縦に連結させることができます。ここではOpenCVのhconcatとvconcatを使って画像連結をする方法を紹介します。, こんにちは。wat(@watlablog)です。画像処理プログラミングを進めていると、画像同士の連結をしたくなる時があります！ここでは2つの画像を横や縦に連結する方法を紹介します！, 2つの画像「image1.JPG」と「image2.JPG」を仮定して連結する方法を解説していきます。, 取り扱う画像は必ずしも同じサイズというわけではありません。以下の図のように、異なるサイズを連結する場合を考えてみましょう。, 今回紹介する画像連結プログラムはOpenCVのvconcatやhconcatという関数を使いますが、これらの関数は縦に連結する時は横方向のサイズが、横に連結する時は縦方向のサイズが等しくないとエラーになります。, 異なるサイズの画像をOpenCVのhconcatで連結させようとした場合のエラー内容を先に紹介しておきます。その内容は以下のようになります。, 「cv2.error: OpenCV(4.1.0)～error: (-215:Assertion failed) src[i].dims <= 2 && src[i].rows == src[0].rows && src[i].type() == src[0].type() in function 'cv::hconcat'」, 特にメッセージが英語の文になっているわけでは無く、プログラムコードのような文が羅列されていて、何が言いたいのかよくわかりませんよね。, というのも、OpenCV系のエラーはCライブラリを使っているので、エラーがわかりにくいことで有名のようです（以下Stack Overflowの質疑応答のやりとりを引用させて頂きました）。, PythonのOpenCVはCライブラリのラッパーなので、エラーの原因を探るのはかなり辛いです。ありがちなのは画像のカラーモード。グレースケールだと動いたりすることもあります。 – Kenji Noguchi 16年11月5日 0:38, 今回はあえてサイズの異なる画像同士を連結させようとしてエラーを出していますが、知らない人にとってはかなり悩む所ではないでしょうか？, エラーを解決する方法はずばりリサイズです。どうしてもサイズを変更したくない時は背景に黒一色の画像を用意して小さい方の画像を貼り付けて使用する方法も考えられますが、今回は画像そのもののリサイズで対応する方法を紹介します。, 原理は簡単で、連結する辺の長さの大きい方に合わせるように小さい方の画像をリサイズするだけです。, 連結させる辺だけサイズを変えてしまうと、アスペクト比がおかしくなってしまうので、ここでは変化倍率としてリサイズに使った比を残った辺に対して乗算しています。, 単純な連結だけでは全然足りませんが、360°分の写真があれば処理次第でパノラマ画像を作ることができます。, ブログやWeb関連の仕事をやっている人は、時にWebページ全体のイメージ画像が欲しい時があります。, 客先にプレゼンする時や、ページの画像解析をするのに、いちいちスクロールしてキャプチャした画像1つ1つ区切って行うよりも、1枚の画像として表現した方が効率的ですね。, 画像連結技術はただ画像を並べて比較する以外にも様々な目的によって使われる基本的な技術です。, 今回使用する2つの画像は「Pythonでフォルダ内の画像を自動一括リサイズする方法」でリサイズした以下の画像を使います。, 少しif文を使いすぎな気もしますが、先ほど図解で説明したリサイズを行うために、1枚目の画像の方が大きい場合と小さい場合の両方に対応させるために致し方なかったのです。, このコードでは関数で連結画像を作って、戻り値として帰ってきた画像を本文で保存するという流れです。, 以下のコードは先ほどとほぼ同じですが、vcancat関数を使って縦方向に連結させています。違いはリサイズ判定のhとwが入れ替わっている所と、hconcatがvconcatに変更されている所だけです。, 本記事ではPythonのOpenCVで2つの画像を連結させる時に懸念されるエラーとその回避方法を解説しました。, また、画像連結は意外と色々な場面で使われていることもわかり、最後にPythonコードを横連結、縦連結の2種類紹介しました。, 画像連結もPythonなら楽々！これからその応用にも手を出したいですね！Twitterでも関連情報をつぶやいているので、wat(@watlablog)のフォローお待ちしています！, 機械工学を専攻し大学院を修了後、
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動画といってもフレームの集合体であるため、この空間連結を実現させる方法はいたって簡単で、フレーム毎の処理を行う時に画像同士を結合すれば良いのです。 この方法は既に過去記事として「Python All rights reserved. Pythonで画像処理を扱う上で、理解しておかなければならない要素の画像配列、RGBを理解することを目的に学習してみました。 ＜この記事はこんな人におすすめ＞ ・RGBの操作方法がわからない ・画像処理を始めたばかり ・OpenCVを使い始めた人 zeros(), ones(), linspace(), eye(), randomモジュールなどを扱います。, OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、チェスボードとサークルグリッドと呼ばれるキャリブレーション器具を使って、補正のための基準となるグリッドのマーカー検出を扱います。カメラで撮影した時に生じる歪みの処理の元になります。, 【Python】OpenCVでピクセル毎の論理演算 – AND, OR, XOR, NOT. データを分析する上では、通常は１つのDataFrameだけではなく、複数のDataFrameを組み合わせて、データを確認・分析していく必要があります。その際に必要となるのが、結合の処理です。, DataFrameの結合方法を、データベースにおけるSQLでのテーブルの結合方法に例えると、結合には行単位の連結であるUNION(ユニオン)と、列単位の連結であるJOIN(ジョイン)の２種類があり、それぞれ次のようなものになります。, この記事では、DataFrameの結合方法の１つである列単位の結合(JOIN)について学んでいきましょう。Pandasではmerge()を利用して、DataFrameに対して様々な結合(JOIN)を実現することができます。, 行単位の連結(UNION)の詳しい説明は、「図解！Pandas DataFrameの結合(UNION)」を参照ください。, またPandasのもう１つのデータ構造であるSeriesの結合方法については、「Pandas Seriesを徹底解説！」を参照ください。, JOINとは、２つのDataFrameを結合するキー(結合キー)となる列を元に、DataFrameを繋ぎ合わせる方法です。結合キー以外の列については、2つのDataFrameで異なっていても問題ありません。, JOINには大きく分けて内部結合と外部結合の２つの種類があり、外部結合はさらに３つに分けることができます。, Pandasにおいて、DataFrameのJOIN(内部結合・外部結合)にはmerge()を使います。２つのDataFrameをそれぞれ、df1、df2とすると、以下のように記述します。, 引数howでは、結合の方法を指定します。結合方法とhowでの指定方法は次のとおりです。, 引数onでは、結合するキーを指定します。結合キーが１つの場合、on = “結合キー” と指定し、２つ以上の場合、on = [“結合キー1”, “結合キー2”, …] というようにリストで指定します。 リストの詳しい説明は、「リスト(List)/配列の使い方」を参照ください。, 内部結合とは、２つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。, 例えば、次のような２つのDataFrame、売上情報ヘッダ(df_sales_header)と顧客マスタ(df_customer)にそれぞれ顧客ID(Customer_ID)がある場合、顧客ID(Customer_ID)を元に２つのDataFrameを結合させる時に使います。 結合させることで、売上情報ヘッダ(df_sales_header)に顧客マスタ(df_customer)の顧客名(Customer_Name)を追加することができます。, 内部結合(INNER JOIN)における各DataFrameの項目の流れを、もう少し詳しく見ていきましょう。 df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで内部結合させる場合、Customer_IDが２つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されます。 結合後のDataFrameにはそれぞれ元のDataFrameの項目が持ち込まれます。つまりdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの値が新しいDataFrameに追加されます。, それでは、先ほど出てきました下記の例を元に、実際にコーディングしながらmergeを用いてDataFrameを内部結合(INNER JOIN)する方法を確認していきます。, まずは、df_sales_header、df_customerのデータを作成します。 最初に、売上情報ヘッダが格納されているCSVファイル「T_Sales_Header2」からデータを読み込みdf_sales_headerに格納します。（※CSVファイルは上のリンクから取得してください。）, またCSVファイルの読み込みに関する詳しい説明は、「Pandas Excel、CSVファイルの読み込み、書き込み(出力)」を参照ください。, 次に顧客マスタが格納されているCSVファイル「M_Customer2」からデータを読み込みdf_customerに格納します。（※CSVファイルは上のリンクから取得してください。）その際に日本語の名称が文字化けしないようにread_csvの引数encodingに"SHIFT-JIS"を渡します。, こうして作成した２つのDataFrame df_sales_header、df_customerを内部結合していきます。merge()の引数として、２つのDataFrame、howには"inner"(内部結合)、onには結合キーとなる"Customer_ID"を渡します。, 想定された結果どおり、Customer_IDが２つのDataFrameで一致するC04、C06、C01の行のみが抽出されました。 またdf_saales_headerからはSales_No、Sales_Dateが、df_customerからはCustomer_Nameの列の値が、新しいDataFrameに追加されています。, 外部結合とは、２つのDataFrameについて、両方のDataFrameに存在するある項目を結合キーとしてDataFrameを結合させる際に、基準となるDataFrameは全ての行を出力し、もう一方のDataFrameについては、その項目の値が両方のDataFrameで一致する行のみを抽出する結合方法です。 基準となるDataFrameは全ての行を出力するという点が内部結合との違いになります。 外部結合は、その基準となるDataFrameの違いにより、以下の３つに分けられます。, 先ほどと同様、２つのDataFrame、df_sales_headerとdf_customerの例で違いを確認していきましょう。, 黄色で囲った所が前回の内部結合との違いになります。 df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで左外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、左側のdf_sales_headerの行は全て出力されます。 ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03の行も表示されています。 df_customerにはCustomer_IDがC03の行は存在していないので、結合後のCustomer_Nameは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, こちらも黄色で囲った所が内部結合との違いになります。df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで右外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、右側のdf_customerの行は全て出力されます。 ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC02、C05の行も表示されています。 df_sales_headerにはCustomer_IDがC02、C05の行は存在していないので、結合後のCustomer_No、Sales_Dateは欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, 同様に黄色で囲った所が内部結合との違いになります。 df_sales_headerとdf_customerを結合キーCustomer_IDで完全外部結合させた場合、Customer_IDにかかわらず、両方のDataFrameの行は全て出力されます。 ここでは結合キーが一致していないCustomer_IDがC03、C02、C05の行も表示されています。 結合キーがそれぞれのDataFrameに存在しない行の項目の値は、欠損値を示すNaN(Not a number)と表示されています。, 最初は左外部結合からです。df_sales_headerとdf_customerを左外部結合します。引数howに対して”left”を渡します。, 次はdf_sales_headerとdf_customerを右外部結合します。引数howに対して”right”を渡します。, 最後はdf_sales_headerとdf_customerを完全外部結合します。引数howに対して”outer”を渡します。, 関連記事です。 Pandasの中心となるDataFrame（データフレーム）については、次の記事で詳しく解説しております。.
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