世界には同じような国旗が存在している 世界には多くの国があり、いろいろな国旗がります。ご存知の通り国旗のデザインが非常に似通った国があります。例えば次の例、2つの似た国旗ですがどの国のものかわかりますか?
国旗画像のサイズをそろえて保存する #. /flag_origin 以下に国旗画像 #. /flag_convert 以下に200*100のサイズに変換したjpgを保存 for path in stdir('. /flag_origin'): img = (f'. /flag_origin/{path}') img = nvert('RGB') img_resize = ((200, 100)) (f'. /flag_convert/{path}') # 2. 3次元配列の画像データを2次元配列のデータに変換 feature = ([(f'. /flag_convert/{path}') for path in stdir('. /flag_convert')]) feature = shape(len(feature), -1)(np. float64) # 3. 学習(15種類のグループにクラスタリングする) model = KMeans(n_clusters=15)(feature) # 4. 学習結果のラベル labels = bels_ # 5. 学習結果(クラスタリング結果の表示 + ラベルごとにフォルダ分け) #. /flag_group 以下に画像を分けて保存する for label, path in zip(labels, stdir('. /flag_convert')): kedirs(f". /flag_group/{label}", exist_ok=True) pyfile(f". 似ている国旗のイラスト素材 [54769070] - PIXTA. /flag_origin/{place('', '')}", f". /flag_group/{label}/{place('', '')}") print(label, path) 順にコードを解説していきます。 1. 国旗画像のサイズをそろえて保存する 集めた画像はサイズがバラバラでそのままでは使えないので、同一サイズの画像データに変換します。サイズを200*100にしているのは大体2:1くらいの縦横比の国旗が多いからです。大きなサイズの画像だと処理に時間がかかったので、とりあえずこれくらいにしています。 元画像はpngファイルだったのですが、データの次元数がうまくあわなかったので、一律jpgファイルに変換しています。 変換したjpgファイルを. /flag_convert 以下に保存して、これをクラスタリングします。 実際に変換された画像を見ればわかりますが、引き伸ばされたり縮小されたりで、縦横比が潰れていたりするものが多いです。いい感じに処理する方法もわからないので、これで妥協してますが、いい方法を知っている人がいれば教えてください。 2.
色味的には近いものがありそうですが、あまり特徴的なグループではない気がします。今回ではこのグループが一番ぼんやりとしたグループでしょうか。 なんとなく似ているが微妙 なんとなく似ているような気もするグループです。 白を含んだ横縞 白プラス横縞模様の国旗たちです。 細いストライプ ほかのグループに比べて細い横縞が入っているといえる気がします。 ギザギザ ギザギザや角ばった箇所がある、と言えなくもないグループでしょうか。 緑系雑多 今回一番数の多くなったグループでした。緑系のいろいろですね。 雑感 思いつきでやってみた割に、なんとなく形になっていてよかったです。もっとパラメータや入力データを調整すれば、いい感じになるのかもしれません。 scikit-learn はお手軽に機械学習を試せますし、また何か思いついたら触ってみたいと思います。 参考URL scikit-imageで画像処理 – Qiita scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0. 19. 1 documentation 以上。
新型コロナウイルス感染拡大防止のため「宿泊施設における新型コロナウイルス対応ガイドライン」に従い、お客様・スタッフの健康と安全を重視し下記の予防策に取り組んで参ります。 【お客様へのお願い】 ・発熱や咳、咽頭痛、倦怠感などの症状のある方はご旅行をお控え下さい。 ・ご滞在中はお部屋以外の共有スペースではマスクの着用をお願い致します。 ・入館時に手指の消毒のご協力をお願い致します。 ・精算時に混雑が予想される場合、お部屋でお待ちいただく場合がございます。 【感染予防への取り組み】 ・スタッフの体調管理チェック、手洗い、消毒を徹底致します。 ・スタッフはマスクを着用して業務にあたらせていただきます。 ・館内にアルコール消毒液を設置しております。 ・お客様の手に触れる箇所の除菌、消毒を徹底致します。 【夕食のみの営業時間短縮のご案内】 ・特別措置法に基づく処置として「集会の用に供する部分(宴会場)」を下記の期間 21時まで(酒類提供は20時まで)の営業短縮と致します。 (6月20日までは20時までの営業、酒類の販売は自粛しております。) 期間 令和3年6月1日(火)~令和3年7月11日(日) お願いすることが多く誠に恐縮ですが、感染予防、拡大防止のため、ご理解賜りますようよろしくお願い申し上げます。
7つの外湯めぐりで知られる城崎温泉の観光名所の一つ「城崎温泉ロープウェイ」。 大師山に開通して約60年、今まで多くの人に愛され、ご利用いただきました。 山頂では、眼下に広がる城崎の町並み、そして遠くに日本海と絶景を一望でき、テラスカフェでは、美味しいコーヒーを飲みながら美しい山々を満喫していただけます。 温泉街とは違った城崎をお楽しみいただけます。 城崎温泉の歴史に触れる 温泉寺駅は、1300年の歴史を誇る但馬最古のお寺「末代山温泉寺」へのご参拝のために作られた駅です。 その昔、城崎温泉へ入湯するには、まず温泉寺へ参拝し湯杓を授かり湯治する古式の入浴作法が伝わったとされており、今も入浴作法の伝授は残っており体験することが出来ます。 温泉寺本堂には奈良の長谷寺の観音像と同木で作られたという十一面観音立像が祀られており、約500段の石段の参道を通らずともロープウェイで手軽に参拝いただけます。 世界にも認められた絶景スポット 山頂からの景色はミシュラングリーンガイドで一つ星を、城崎温泉の街並みは二つ星をいただいており、おかげさまで城崎温泉の美しさが世界中の方に知っていただくこととなり、城崎温泉ロープウェイにもいろいろな国の方がお越しになります。 そんな城崎温泉のある但馬地方は、海、山、川、温泉と自然に恵まれており、子宝や幸運を運ぶといわれているコウノトリに出会える街です。
このまとめ記事は食べログレビュアーによる 206 件 の口コミを参考にまとめました。 城崎温泉駅周辺にある食べ歩きにおすすめのスイーツのお店 3.
^ 豊岡市城崎温泉地区における歴史的建築物の保存及び活用に関する条例 (2019年9月29日閲覧) ^ 「新旧の調和 城崎を紡ぐ/歴史ある温泉地 商業施設でゆったり」『 日経MJ 』2019年9月25日(2面) ^ 道智上人と城崎温泉 城崎温泉観光協会(2019年9月29日閲覧) ^ 『当山 過去帳 』満福寺蔵 ^ 内湯訴訟事件 豊岡市役所城崎温泉課 ^ " 外湯めぐりで共存共栄 歴史の遺物「財産区」(3) ". 日本経済新聞. 2021年3月27日 閲覧。 ^ a b c " 外湯巡りの「一番札」、人気で客が奪い合い 兵庫・城崎温泉やむなく廃止へ ". 神戸新聞. 2021年3月27日 閲覧。 ^ 本と温泉 Books and Onsen 、2018年6月11日閲覧。 ^ ストーンペーパーとは?
24 住所:兵庫県豊岡市城崎町湯島844 (地図) 城崎温泉の観光とおすすめの温泉旅館・ホテルはいかがでしたか? 著名な文豪にも愛された風情ある街並み。湯上がり浴衣姿で川沿いを歩く人々。ライトアップされ幻想的に映るレトロな建物。ここでしか味わえない温泉の楽しみ方が城崎温泉にはありますよ。まだ行ったことのない人は、ぜひ足を運んでみてください。フォートラベルでは、今回ご紹介した温泉旅館のほかにも、お得な宿泊プランがある温泉旅館やホテルを多数ご紹介しています。城崎温泉への旅行を計画する際には、ぜひチェックしてください。 城崎温泉の温泉旅館・ホテルを探す この記事で紹介しているエリア 兵庫 ※メニューや料金、満足度の評点や施設データなどは、配信日時点のものです。 ※当サイトに掲載された情報については、十分な注意を払っておりますが、その内容の正確性等に対して、一切保障するものではありません。 フォートラベル公式LINE@ おすすめの旅行記や旬な旅行情報、お得なキャンペーン情報をお届けします! \その他の公式SNSはこちら/ QRコードが読み取れない場合はID「 @4travel 」で検索してください。 \その他の公式SNSはこちら/