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Pythonでbool値の引数をargparse

引数にTrue/Falseの値を渡してargparseでパースして使いたい．
ということでメモ．
ぐぐったらこういうやり方が出てきた．

def parse():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Argparseのテスト')
    parser.add_argument('--version', action='version', version='%(prog)s 1.0')
    parser.add_argument('--force', dest='force', action='store_true')
    parser.add_argument('--no-force', dest='force', action='store_false')
    parser.set_defaults(force=False)
    params = parser.parse_args()
    return vars(params)

この –force/–no-force の指定で force の値が True/False になる．デフォルトはFalse．
ただ，これだと

python hoge.py --force --no-force

みたいに両方指定することも可能なのでまずい．
そこで，mutually_exclusive_groupを使って，

def parse():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Argparseのテスト')
    parser.add_argument('--version', action='version', version='%(prog)s 1.0')
    group = parser.add_mutually_exclusive_group()
    group.add_argument('--force', action='store_true')
    group.add_argument('--no-force', action='store_false')
    parser.set_defaults(force=False)
    params = parser.parse_args()
    return vars(params)

とすることで，両方指定した時にエラーを出すことが出来る．

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OpenCV 3.0.0-alphaで特徴点検出 c++11

前回SURFを無事有効化できたので，特徴点検出をしてみた．
c++11のコードを貼っておく．

#include <opencv2/opencv.hpp>
int main(){
        cv::VideoCapture cam(0);
        // 特徴量を選ぶ
        auto featureDetector = cv::FeatureDetector::create(SURF);
        //auto featureDetector = cv::FeatureDetector::create(ORB);
        //auto featureDetector = cv::FeatureDetector::create(BRISK);
        //auto featureDetector = cv::FeatureDetector::create(SIFT);
        std::cout << featureDetector->name() << std::endl;
//      auto descriptorExtractor = cv::DescriptorExtractor::create(SURF);
        while(true){
                cv::Mat img;
                cv::Mat gimg;
                cv::Mat result;
                std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
                std::vector<float> descriptors;
                cam >> img;
                if(img.empty()) break;
                // グレースケール化
                cv::cvtColor(img, gimg, cv::COLOR_BGR2GRAY);
                // 特徴点検出
                featureDetector->detect(gimg, keypoints, cv::Mat());
//              // 特徴量を抽出
//              descriptorExtractor->compute(gimg, keypoints, descriptors);
                // 特徴点の描画
                cv::drawKeypoints(img, keypoints, result);
                char key = cv::waitKey(1);
                cv::imshow(img, img);
                cv::imshow(gimg, gimg);
                cv::imshow(keypoints, result);
                if(key == 'q') break;
        }
        return 0;
}

コンパイルするときは，

g++ -std=c++11 -o detect sample.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv`
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OpenCV 3.0.0-alphaでSIFT/SURFを使う

OpenCV 3.0を入れて，SIFTを使おうと思ったところ見当たらなかったのでメモ．
そもそも SIFT が入っている nonfree.hpp が見当たらなかった．
opencvのgitのログを見ると，31df47b 2014-08-11 の時点で，nonfreeとfeatures2dの一部がopencv_contrib/xfeatures2dへ移動したと書いてある．
なので，別途 opencv_contrib を落としてきて opencv と一緒にビルドしてインストールする必要がある．
ビルド時にCMAKEにopencv_contrib内のmodulesのパスを渡す．
手順は以下のとおり．

git clone https://github.com/Itseez/opencv.git
git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git
mkdir opencvbuild
cd opencvbuild
cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules ../opencv/
make
sudo make install

これでOKなはず． cmake-gui を使う場合は， OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH を一覧から探して，Valueに opencv_contrib/modules へのパスを書く．
が，手元の環境では cudalegacy がコンパイルできないっぽい．
ひとまず BUILD_opencv_cudalegacy のチェックを外してコンパイル．
さらに，xfeatures2Dの test, perf_test がコンパイルエラーになるので，
BUILD_PERF_TESTS と BUILD_TESTS もチェックを外した．
環境は，gcc4.8，CUDA6.0です．
ちなみに，これでインストールすると，
これまでのOpenCVで nonfree/nonfree.hpp だったものは，
opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp になります．
なので，これまで

#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>

と書いていたものは，

#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>

に書き換えることでコンパイルが通ります．

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名古屋！

大学の休業日を利用して名古屋に行ってきました．

今回の名古屋グルメはこれ．

ひつまぶし．
あとメジャーどころで残すはきしめんぐらいかな…？

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Pythonで自前オブジェクトを文字列表現したい

Javaでいうところの toString() メソッド，Rubyでいうところの to_s() メソッド．
Pythonでは，__str__() メソッドをオーバーライドすれば良い．

def Hoge(object):
    """
    __str__のサンプル
    """
    def __init__(self):
        """
        メンバ変数の初期化
        """
        self.x = 10
        self.y = 20
    def __str__(self):
        """
        文字列表現を返す
        """
        return "(Hoge : x=%(x)d, y=%(y)d)" % {'x': self.x, 'y': self.y}
hoge = Hoge()
print(hoge)

こうすることで，「(Hoge : x=10, y=20)」と表示されるはず．

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Pythonでの簡単なスレッド並列化

今まで，Pythonでの並列処理はmultiprocessingを使ったマルチプロセスのプロセスプールでやっていて，スレッドプールはないのかー？と思っていたが，
Python 3系には concurrent.future というモジュールがあった．
これの ThreadPoolExecutor をいうのを使うと，

from concurrent.future import ThreadPoolExecutor
num_threads = 10
executor = ThreadPoolExecutor(num_threads)
results = executor.map(f, values)

という風に，スレッドプールを使った処理が簡単に書けるらしい．

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農作業

実家の墓参りついでに農作業手伝い．
今日は稲に追肥．
20kgの袋を5袋分．