「ScrapyによるWebクローラーの開発」で作成したクローラーと、「Darknet YOLOをPythonで使う」で作成したディープラーニングによる月待塔の検出（実際には、「夜」と刻まれた石造物の検出）を組み合わせて、クローリングで得られた画像から月待塔を検出します。
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「Python」タグアーカイブ
ScrapyによるWebクローラーの開発
Darknet YOLOをPythonで使う
前回はVisual Studioでビルドしたdarknet.exeを使用して、石造物に刻まれた文字の学習と検出の実験をしました。
Darknet YOLOはDLL版をビルドすることによりAPIの利用が可能になります。独自のAIアプリケーションを開発する際には、exeファイルをコマンドとして起動するよりも適しています。また、Python用のラッパーも用意されています。
そこで今回は、指定したフォルダから月待塔の写っている画像ファイルを探し出す簡単なPythonプログラムを作成することとします。
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QGISで測地系によるズレを実験する
地球上の同じ地点であっても、その座標を表すために用いられた測地系によって、緯度経度の値が異なる場合があります。
最近では、WGS84（世界測地系1984）が用いられることが多いですが、日本の場合、2002年4月1日に世界測地系を導入するまでは、日本測地系（旧日本測地系、Tokyo Datum）と呼ばれる測地系を用いていました。ややこしいことに、2002年に導入された測地系は日本測地系2000（JGD2000）とも呼ばれています。
そこで、
- 世界測地系1984（WGS84）
- 旧日本測地系（Tokyo）
- 日本測地系2000（JGD2000）
の3種類において、どのようなズレが生じるのか、簡単なプログラムによってQGIS上で実験してみました。結果は以下のようになり、旧日本測地系（Tokyo）は大きくズレていたものの、世界測地系1984（WGS84）と日本測地系2000（JGD2000）はポイントが重なって目視ではズレを確認できませんでした。
Pythonによるドローン「Tello」の制御(3)
今回は、バッテリーの充電量と飛行時間を定期的に自動で取得してラベルに表示するようにします。下の画像で、一番左上の「OK」は通常のコマンドに対するレスポンス、その右の「35%」は充電量、「521s」は飛行時間です。
