Gitの使い方メモ

目次

はじめに

Gitを使い始めるにあたりこちらの書籍がわかりやすく参考になりました。
その他のことも暇なときに追加していきたいと思います（メモ程度ですが）。

わかばちゃんと学ぶ Git使い方入門〈GitHub、Bitbucket、SourceTree〉

環境

OS : windows10 64bit
Git ver. : 2.18.0
Tool : SourceTree ver.3.0.8

git init：リモートリポジトリの作成

まず、Git Bashを起動します。以降の作業は基本的にすべてGit Bash上で行います。
[ Git Bashがなんなのかを知りたい方はこちら ↓↓]

• Git Bashって使ってる？Windowsで動く意外にすごい便利ツール | 侍エンジニア塾ブログ | プログラミング入門者向け学習情報サイト
• WindowsでGitを始めたらまず確認！Git Bashの設定&ショートカット | 株式会社グランフェアズ

　
＊コマンドシェルでの注意点
以下のように'\'ではなく'/'を使って下さい。

x：mkdir \c\Users\"Username"\OneDrive\GitSpace
o：mkdir /C/Users/"Username"/OneDrive/GitSpace

　
利用したいサーバにリモート・リポジトリを作成するために任意のディレクトリを作成します。

// 例：OneDriveのGitSpaceディレクトリに作成する場合
$ mkdir  /C/Users/<Username>/OneDrive/GitSpace
$ mkdir  /C/Users/<Username>/OneDrive/GitSpace/sample.git

　
共有設定したディレクトリに移動し、オプションを指定して”git init”コマンド実行します。

$ cd  /C/Users/<Username>/OneDrive/GitSpace/sample.git
$ git init --bare --shared
Initialized empty shared Git repository in C:/Users/<Username>/OneDrive/GitSpace/sample.git/

これで共有リポジトリが作成されました。
　
次にローカルのリポジトリに移動して，作成したリポジトリを"origin"という名前のリモート・リポジトリとして追加します。今回はデフォルト設定の"origin"という名前にしましたが、任意に変更してください。

// 例：ローカルリポジトリを”/C/<yourpath>/Gitwork”とする場合
$ cd  /C/<yourpath>/Gitwork
$ git remote add origin /C/Users/<Username>/OneDrive/GitSpace/sample.git
$ git remote -v
origin C:/Users/<Username>/OneDrive/GitSpace/sample.git (fetch)
origin C:/Users/<Username>/OneDrive/GitSpace/sample.git (push)

git remote にオプション"–v"指定して実行し、originに対する書き込み（push）と読み取り（fetch）コマンドが表示されれば、リモート・リポジトリが正しく作成されています。
　
　
こちらのサイトが非常に参考になったのでリンクを貼っておきます。
参考サイト：
【Git入門】git initによるリモートリポジトリの作成方法
WindowsでGitを始めたらまず確認！Git Bashの設定&ショートカット | 株式会社グランフェアズ　
　
　

git mv：ファイル名の変更

$ git mv sample.html sample_remane.html

touch：新規ファイルの作成

$ touch sample.txt

グレイコードパターンを投影する

目次

はじめに

最近グレーコードパターンを利用したカメラの歪み補正を行うことになり、グレイコードパターンをディスプレイに投影する必要が出てきたので、そのメモを残しておきます。
　

グレイコードとは

グレイコード（Gray Code）とは、隣り合うビット変化が1ビットしかないようにした2進数表現のことです。
具体的にはこのようになります。

10進数	バイナリコード	グレイコード
0	0000	0000
1	0001	0001
2	0010	0011
3	0011	0010
4	0100	0110
5	0101	0111
6	0110	0101
7	0111	0100
8	1000	1100
9	1001	1101
10	1010	1111
11	1011	1110
12	1100	1010
13	1101	1011
14	1110	1001
15	1111	1000

なぜカメラの歪み補正にグレイコードを利用するのか

グレイコードでは上述したように、隣接値のハミング距離が1つとなるので、白黒画像の境界上での符号化誤りを最小化できるためです。カメラの歪み補正のためにはディスプレイ座標の縦軸と横軸にそれぞれ平行な２通りのグレイコードパターンを用いることになります。
なお、バイナリコードを用いてパターン光を構成することもできますが、バイナリコードでは隣接値でビットが反転することがあり、1ビットの誤りで値が大きく変わってしまい符号化誤りの影響を大きく受けてしまいます。
　
例えば、バイナリコードで「0100」の場合を考えてみましょう。

		10進数
バイナリコード	0100	4
グレイコード	0110	4

となりますが、もし上記の隣接値がビット反転したらどうなるでしょうか？

		10進数
バイナリコード	0000	0
グレイコード	0010	3

このように、バイナリコードでは10進数において4のずれが生じてしまします。一方で、グレイコードでは1のずれしかなく隣接値のビット反転の影響を受けにくいことが分かります。
　

OpenCVを用いたグレイコードパターンの投影

拡張モジュールopencv_contibのビルド

ソースのダウンロード

以下のリンクから拡張モジュールとOpenCVのソースをダウンロードできます。

• 拡張モジュールopencv_contibのソース

https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases

• OpenCVのソース

https://opencv.org/releases.html

＜注意点＞
・拡張モジュールのバージョンとOpenCVのバージョンは一致させる必要があります。
・拡張モジュールのビルドに本体であるOpenCVのソースが必要となります。
　

Cmake

CMakeのGUIで下記のテキストボックスに記載した値を入力します。

• Where is the source code

>> c:\”your path”\oopencv-x.x.x を指定

• Where to build the binaries

>> c:\”your path”\oopencv-x.x.x\build を指定

一度Configureをクリックし赤い画面で設定項目がいろいろ出てくると思うので以下の部分を設定します。

• OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH

>> c:/”your path”/opencv_contrib-x.x.x/modulesを設定

＜注意点＞
"\"ではなく”/”でパスを指定することです。
　
次にもう一度Configureをクリックし、エラーが出なければGenerateをクリックしソリューションファイルを生成します。
"c:\”your path”\oopencv-x.x.x\build”にOpenCV.slnというソリューションファイルが作れらているはずなので、起動しCMakeTargets\INSTALLをスタートアッププロジェクトに指定してビルドします。
もしくはバッチビルドで指定してからビルドします。

そうすれば、bin・lib・includeディレクトリに拡張モジュールのライブラリが追加されているはずです。
　
　
　
サンプルプログラムなどの続きは後々書きます。
　
　

参考にしたサイト：
taktak.jp
tecsingularity.com
https://kamino.hatenablog.com/entry/opencv-graycode
https://kamino.hatenablog.com/entry/opencv_contrib_install

MATLABのbar3でxy座標値を任意に変更する

目次

はじめに

MATLABで3次元の棒グラフを使用したい機会があり、使用したのですがなかなか使いづらい関数でした…。
デフォルトのままではxyの座標値がなぜか設定できない。

例えば、このようなコードではxyの値がデータ数になってしまいます。

[X, Y] = meshgrid(10:20, -10:10);
Z = sqrt(X.^2+Y.^2);
figure;
bar3(Z);
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');

↓↓こんな感じになってしまいます。

”bar3()”に関する公式解説
jp.mathworks.com
　
このxy座標をデータ数ではなく数値にしたいのですが、ググってみてもなかなかいい方法がないようでした。

なので、bar3のxy座標値を任意に設定できる関数を作成してみました。

ソースコード

function [] = bar3XYtick(ax, X, Y, T)
%BAR3XYTICK bar3のX,Y座標の値を設定
%  BAR3XYTICK(B,X,Y)
%  Input
%  ax : Handle of figure's Axis 
%       変更したい図の座標軸
%  X  : X coordinate values (vector)
%       X座標値（ベクトル）
%  Y  : Y coordinate values (vector)
%       Y座標値（ベクトル）
%  T  : (tx, ty) Number of thin out
%       座標メモリ表示における間引く数 
%        tx : X座標の刻み
%        ty : Y座標の刻み
%
%  @ Fumihachi - 2018/11/19
%

minX = min(min(X));
minY = min(min(Y));
maxX = max(max(X));
maxY = max(max(Y));
if isvector(X)
    Nx   = length(X);
    Ny   = length(Y);
else
    Nx   = length(X(1,:));
    Ny   = length(Y(:,1));
end
dx = (maxX-minX)/(Nx-1);
dy = (maxY-minY)/(Ny-1);

set(ax, 'XTick', 1:T(1)/dx:Nx);
set(ax, 'YTick', 1:T(2)/dy:Ny);
set(ax, 'XTickLabel', minX:T(1):maxX);
set(ax, 'YTickLabel', minY:T(2):maxY);
axis([0 Nx+1 0 Ny+1]);
view([-37.5 30]);
end

サンプルコード（使い方）

clear; close all; clc;

% Exsample 1
[X, Y] = meshgrid(-10:10, -10:10);
Z = sqrt(X.^2+Y.^2);
figure;
bar3(Z);
bar3XYtick(gca, X, Y, [2 5]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');

% Exsample 2
X = -pi:0.1:pi;
Y = -pi:0.1:pi;
Z = sin(X')*sin(Y);
figure;
bar3(Z);
bar3XYtick(gca,X, Y, [2 2]);
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');

実行するとこんな感じの図が表示されます。
Exsample1:

Exsample2:


ちゃんとデータ数ではなく数値が入っていることが確認できます。

―――――――――――――――――――――――――――――――
もっときれいにやる方法がある気がするが思い浮かばないですね…
どなたかもっと簡潔にできる方法を知っている方がいたら教えていただきたです。
　
　

MATLAB and Simulink Student Suite R2018b

Windows10でアプリ表示がぼやけてしまう場合の対処

ノートパソコンを新しくしてMATLAB R2017aを起動したことろ、以下のように画面がぼやけて表示されてしまう現象にあいました。

この現象が現れるのは、外部ディスプレイに接続して表示した場合のみで、組み込みディスプレイではちゃんときれいに表示されています。

原因はなんなのか…高画素ディスプレイを使用しているためにアプリが対応していなくで微妙に拡大表示されているのかな、とも考えながらググっていたらいい記事を発見したので転載しておきます

www.itmedia.co.jp

解決方法

アプリの実行ファイルのショートカットの"プロパティ"から、

互換性 > 高DPI設定の変更 >

　・"プログラムDPIにチェック" 　

　・"DPIの使用をプログラムを開いたときに変更"

を設定すれば完了です。

これで、きれいに表示されるようになりました。

よかったです。

OpenCV3.4.3の環境構築【Windows10】

目次

はじめに

Windows環境かつVisual Studioで、OpenCVを利用したアプリケーション開発を行いたい人向けの環境構築方法について載せておきます。なお、OpenCV3.4.3をCmakeを用いてビルドする方法を紹介します。動作確認としてVisual Studio 2015を利用します。

OpenCVによる画像処理入門 改訂第2版 (KS情報科学専門書)

環境

Windows10 Pro
Visual Studio 2015
OpenCV3.4.3
CMake3.13.0

CMakeのインストール

現行で最新のcmake-3.13.0のwindows版を公式サイトからダウンロードします。今回はzipファイルを選択します。
↓ダウンロードリンク（zipファイルがダウンロードされます）
https://cmake.org/files/v3.13/cmake-3.13.0-rc2-win64-x64.zip

zipファイルをインストールしたら任意のフォルダに展開（解凍）してください。私の環境では2,3分かかりました。

このようなフォルダとなっているはずです。

「~\bin\cmake-gui.exe」でもうCMakeを使うことができます。

 cmake-gui.exeを実行すると以下のようなGUIが表示されれば正常にインストール完了です。

 

もし以下のような注意が表示された場合は、「詳細情報」から「実行」を選択してください。

コマンドプロンプトから実行したい場合

コマンドプロンプトからCMakeを実行したい場合には、環境変数に以下のパスを追加してください。

環境変数	環境値
Path	C\:＜保存先＞\CMake\bin

 コマンドプロンプトで、"cmake --version"コマンドを実行して以下のようなメッセージが表示されていればCMakeの環境変数設定が正しく行われています。

CMakeのインストールはこれで終わりです。それでは、OpenCVをインストールしていきましょう。

 

OpenCVのインストール

現行でOpenCV3シリーズ最新の”OpenCV3.4.3”のwindows版を公式配布サイトからダウンロードします。今回はCMakeでビルドするので「Sources」を選択します。

↓ダウンロードリンク（zipファイルがダウンロードされます）
https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.3.zip

zipファイルをインストールしたら任意のフォルダに展開（解凍）してください。私の環境では3分くらいかかりました。

このようなフォルダ構成となっているはずです。

 　
それではCmakeでビルドしていきます。
Cmake-GUIを起動して、以下の操作をしてください。

1. ソースコード場所には、さっき解凍した先のルートディレクトリ「C:\＜保存先＞\opencv-3.4.3」を、ビルド先（ソリューションファイルの生成先）には，「C:\＜保存先＞\opencv-3.4.3\build」をそれぞれ指定
2. 「Configure」をクリック
3. 今回はVisual Studio 2015の環境なので、コンパイラは「Visual Studio 14 2015 Win64」を指定

 そうすると、
下図のように設定可能なパラメータが赤く表示されます。任意で設定項目を変更してください。特に設定をしない場合は、そのままで結構です。
CUDAの設定を行いたい方は、次節を読んでください。

設定をカスタマイズした後に「Configure」をクリックし、最後に「Generate」をクリックことで、ソリューションファイルを生成できます。

CUDAの設定を行う

使用するパソコンにCUDAがインストールされており、OpenCVのCUDA機能を使いたい人のみ以下の設定を行ってください。なお、この設定を行うとビルド時間がとても長くなります。
（以前に他のPCでセットアップした時の設定なのでVersionが異なります）

↓↓ GPUのアーキテクチャ番号の確認
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

 

OpevCVでCUDAを利用する場合の設定は以上です。

以下はCUDAを利用しない人も共通です。

OpenCVのビルド

 ソリューションファイルの生成先に指定した「C:\＜保存先＞\opencv-3.4.3\build」直下にある「OpenCV.sln」をVisual Studioで開きます。

1. バッチビルドから”ALL_BUILD”のDebugとReleaseをチェックします。
2. チェックしたら”ビルド”します。
3. ビルドが終了し「C:/<保存先>/opencv-3.4.3/build/install」にinclude、libおよびbinが正しく保存されていれば完了です。

 

環境パスの設定

プログラムを作成するたびにOpenCVのdllファイルをコピーしてくるのは面倒なので、環境パスに設定しましょう。環境変数"Path"にOpenCVのdllファイルが存在するフォルダのパスを追加してください。

環境変数	環境値
Path	C:\<保存先>\opencv-3.4.3\build\install\x64\vc14\bin

これで、いちいち面倒な作業がなくなります。

サンプルプログラム

黒背景に緑色の「OpenCV」の文字を描画した画像を生成するだけのプログラムになります。実行すると以下のような画像が表示されます。

ソースコード

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>

// OpecCVのライブラリの読み込み
#ifdef _DEBUG
#pragma comment(lib,"opencv_core343d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui343d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgproc343d.lib")
#else
#pragma comment(lib,"opencv_core343.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui343.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgproc343.lib")
#endif

int main()
{
// 幅320px-高さ240pxの画像を生成
cv::Mat img(cv::Size(320, 240), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));

// 画像に「OpenCV」の文字列を描画
cv::Mat dst = img.clone();
cv::putText(dst, "OpenCV", cv::Point(80, 100), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, cv::Scalar(0, 200, 0), 2, CV_AA);

// 描画
cv::imshow("dst image", dst);
cv::waitKey(10000);

return -1;
}

注意点

プロジェクトのプロパティでOpenCVのインクルードディレクトリとライブラリディレクトリを指定してから実行してください。

Cドライブのアイコンにビックリマークが表示された場合の対処【Windows10】

先日ノートPCを新しくしてセットアップをしていたら、気づいたらCドライブのアイコンにビックリマークが表示されていました。

最初ドライブ名を設定していなかったので、「Local-Drive」と変更したのですがそれでもビックリマークは消えない…なぜなんだー？

といことでググッてみたら同じ症状が出てる人がわりといまして、この方の記事がわかりやすく原因と対処方法を載せてくれていました。

zaka-think.com

原因

どうやら、ドライブが暗号化されていないためのようです。

対処

暗号化されてないって、じゃぁどーすればいいの？

「BitLocker」というWindows10に標準搭載されているディスク暗号化機能を使って暗号化すればよいそうです。

まず、Cドライブを右クリックして「BitLockerを有効にする」をクリックしてください。

 以下のような画面が表示されるはずです。

Microsoftアカウントのサーバー（たぶんonedrive）にバックアップを保存したい人は「Microsoftアカウントに保存する」を指定してください。今回はローカルもしくは個人サーバーのファイルにバックアップ場所を確保したいので、「ファイルに保存する」を選択します。

保存先のフォルダを指定するダイアログボックスが開かれるので、保存先を指定して”保存する”ボタンをクリックしてください。

最後にアクティブ化の画面が出てくるので、「BitLockerのアクティブ化」をクリックして終了です。

これで、Cドライブは暗号化されアイコンに表示されていたビックリマークが消えるはずです。

Windows 10完全ガイド 基本操作+疑問・困った解決+便利ワザ (一冊に凝縮)

OpenCV3.2のVideoWriterを使って動画作成

連続した画像から動画を作成するプログラムです。

詳解 OpenCV 3 ―コンピュータビジョンライブラリを使った画像処理・認識

目次

開発環境

・windows10
・Visual Studio 2015
・OpenCV3.2
　

サンプルプログラム (C++)

サンプルでは↓のような300回カウントアップしていくだけの動画が作成されます。
各自で画像を読み込むコードを追加していただければ、好きな画像を読み込んで動画にすることができます。

　
以下c++のサンプルコードです。

#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <iostream>

#ifdef _DEBUG
// Debugモード
// OpecCVのライブラリの読み込み
#pragma comment(lib,"opencv_core320d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui320d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgproc320d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgcodecs320d.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_videoio320d.lib")
#else
// Releaseモード
// OpecCVのライブラリの読み込み
#pragma comment(lib,"opencv_core320.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_highgui320.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgproc320.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_imgcodecs320.lib")
#pragma comment(lib,"opencv_videoio320.lib")
#endif

int main()
{
	// 幅320px-高さ240pxの画像を生成
	cv::Mat img(cv::Size(320, 240), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0));

	int    fourcc  = cv::VideoWriter::fourcc('X', 'V', 'I', 'D'); // コーデックを指定 
	double fps     = 30.0;   // 動画のフレームレートを指定
	bool   isColor = true;   // カラーで保存するか否か
	int    N       = 300;    // 動画にする画像の枚数を指定
	char   str[32];

	// 出力する動画ファイルの設定
	cv::VideoWriter writer("Sample_video.avi", fourcc, fps, img.size(), isColor);

	// 動画ファイルの初期化に成功したか判定
	if (!writer.isOpened()) {
		std::cout << "Can't VideoWriter open" << std::endl;
		return -1;
	}

	for (int i = 0; i < N; i++)
	{
		// 画像に「OpenCV "画像番号"」の文字列を描画
		cv::Mat dst = img.clone();
		sprintf(str, "%d", i + 1);
		cv::putText(dst, "OpenCV", cv::Point(80, 100), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, cv::Scalar(0, 200, 0), 2, CV_AA);
		cv::putText(dst,      str, cv::Point(80, 150), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, cv::Scalar(0, 200, 0), 2, CV_AA);

		// 入力画像を表示
		cv::imshow("image", dst);
		cv::waitKey(1);

		// 動画ファイルに出力
		writer << dst;
	}
	return -1;
}

注意点

実行する際につまづいた場合のために記載しておきます。

1. VideoWriterで動画ファイルの初期化エラー（上記のソースコード内の”writer.isOpened()”でfalseが返されるとき）の解決方法
   • OpenCVに同梱されているffmpegのDLL（"opencv_ffmpeg320_64.dll"）にパスが通っていない可能性があります。
   • パスを通すか、カレントディレクトリ（プログラムの実行ファイル"***.exe"が存在するディレクトリ）にコピーしてください。
   • "opencv_ffmpeg320_64.dll”は、基本的には「...\build\x64\vc14\bin」直下に存在します。


2. OpenCVのDLLファイルがないと怒れらるときの解決方法
   • プログラムで使用しているDLLファイルにパスが通っていない場合にそのような警告がでます。
   • パスを通すか、カレントディレクトリ（プログラムの実行ファイル"***.exe"が存在するディレクトリ）にコピーしてください。
   • 今回のおプログラムで使用しているOenCVのDLLは以下の５つです。
     • opencv_core320.dll
     • opencv_highgui320.dll
     • opencv_imgcodecs320.dll
     • opencv_imgproc320.dll
     • opencv_videoio320.dll

　
　

参考

shibafu3.hatenablog.com
amdkkj.blogspot.com