Service Pack 6をインストールする時に Visual studio 6.0 製品を検出を検出できないエラー表示が出る。
Visual Basic 6 を使うことがあったので、Service Pack 6をインストールした時に出てきたエラーです。
VB6が英語版だったので、日本語版Service Pack 6だからかなって思って英語版のService Packをダウンロードして試してみたのですが、
続きを読む文字列のドル引用符が閉じていません or "○○○"またはその近辺で構文エラーって出てストアドが使えなかった。
仕事でpostgreSQLを学び始めたので、色々使ってみていた時のことです。
a5を使ってpostgreSQLでストアドを使ってみていると、
文字列のドル引用符が閉じていません or "○○○"またはその近辺で構文エラーまたはその近辺で文字列のドル引用符が閉じていません。
続きを読む<function xxx at 00000xxxxx> のエラーが出た。
<function ERROR at 0x0000000XXXX>
僕の時は↑のエラーがでました。
日本語を表示させるときは、外部ファイルから日本語の定数を読み込んだ方が良いと言われて、使っていたのですが、
たまにこのエラーがでるので、何でだろうと思ったら、その外部ファイルのなかに同じ名前の関数が使われていたせいだったようです。( ￣▽￣)
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svmでサイコパスシステム作ってみたかったけど出来なかった話
これは結局うまく行かなかったもののただのメモ書きですのであしからず。
なんの参考にもならないよ！
でも、もし賢い方でしたら僕に教えてください！！
背景の背景
↑これがわかりやすかったので、使ってみようかなって思ったのが始まりです。
背景
犯罪者のツイッターアカウントとか結構残ってますよね。
最近だとアイドルを刺しまくった事件とか、ちょっと前だと浦安での通り魔とかの人のツイッターアカウントが話題になっていたと思うのです。
そういう人のつぶやきって、頻出単語も全然違うけどちょっと似てるところを感じたのが作ろうと思ったきっかけです。
それらのつぶやきデータを使って機械学習とかしてこのアカウントのは危ない人かどうか判定をできるようにしてみたかったのです。
とりあえず、犯罪者のつぶやきに似ている人は危ない人ということです。
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→ 
見つけた四角形を新しい画像に書く
画像中から四角を見つけ、四角形を新しい画像に書くことをしたかったのです。
→
こういうことです。
#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
#import tesseract
import os,sys,re,cv,cv2
import numpy as np
imgFile = sys.argv[1]
argc = len(imgFile)
colorImage = cv2.imread(imgFile)
(hi, wi, di) = colorImage.shape
size = hi*wi
im_gray = cv2.cvtColor(colorImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
debuImage = cv2.erode(im_gray,kernel,iterations = 1)
minArea = 200
ret,thresh = cv2.threshold(debuImage, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
out_square = 0
real_square = []
for cnt in contours:
cnt_len = cv2.arcLength(cnt, True)#領域を囲む周囲長を調べるtrueが輪郭が閉じているを示す
cnt = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.03*cnt_len, True)
if len(cnt) != 4 or cv2.contourArea(cnt) < minArea or not cv2.isContourConvex(cnt): continue
for cnt_x in range(cnt[0][0][0]-3,cnt[0][0][0]+3,1):
if cnt_x == cnt[3][0][0]:
for cnt_y in range(cnt[0][0][1]-3,cnt[0][0][1]+3,1):
if cnt_y == cnt[1][0][1]:
for cnt_x2 in range(cnt[2][0][0]-3,cnt[2][0][0]+3,1):
if cnt_x2 == cnt[1][0][0]:
for cnt_y2 in range(cnt[2][0][1]-3,cnt[2][0][1]+3,1):
if cnt_y2 == cnt[3][0][1]:
real_square.append(cnt)
new_img = np.zeros((hi, wi, di), np.uint8)
new_img[:] = [255, 255, 255]
cv2.drawContours(new_img, real_square, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("aka",new_img)
cv2.waitKey()
# -*- coding:utf-8 -*-
#import tesseract
import os,sys,re,cv,cv2
import numpy as np
imgFile = sys.argv[1]
argc = len(imgFile)
colorImage = cv2.imread(imgFile)
(hi, wi, di) = colorImage.shape
size = hi*wi
im_gray = cv2.cvtColor(colorImage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
kernel = np.ones((2,2),np.uint8)
debuImage = cv2.erode(im_gray,kernel,iterations = 1)
minArea = 200
ret,thresh = cv2.threshold(debuImage, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1)
out_square = 0
real_square = []
for cnt in contours:
cnt_len = cv2.arcLength(cnt, True)#領域を囲む周囲長を調べるtrueが輪郭が閉じているを示す
cnt = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.03*cnt_len, True)
if len(cnt) != 4 or cv2.contourArea(cnt) < minArea or not cv2.isContourConvex(cnt): continue
for cnt_x in range(cnt[0][0][0]-3,cnt[0][0][0]+3,1):
if cnt_x == cnt[3][0][0]:
for cnt_y in range(cnt[0][0][1]-3,cnt[0][0][1]+3,1):
if cnt_y == cnt[1][0][1]:
for cnt_x2 in range(cnt[2][0][0]-3,cnt[2][0][0]+3,1):
if cnt_x2 == cnt[1][0][0]:
for cnt_y2 in range(cnt[2][0][1]-3,cnt[2][0][1]+3,1):
if cnt_y2 == cnt[3][0][1]:
real_square.append(cnt)
new_img = np.zeros((hi, wi, di), np.uint8)
new_img[:] = [255, 255, 255]
cv2.drawContours(new_img, real_square, -1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("aka",new_img)
cv2.waitKey()
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