6 最大震度:2 発生時刻:2012年11月21日 08時19分頃 発生時刻:2012年11月21日 05時03分頃 発生時刻:2012年11月21日 00時52分頃 発生時刻:2012年10月16日 17時48分頃 発生時刻:2012年10月01日 17時39分頃 発生時刻:2012年09月14日 17時43分頃 発生時刻:2012年09月13日 14時03分頃 発生時刻:2012年09月13日 06時35分頃 M3. 0 最大震度:2 発生時刻:2012年09月09日 03時38分頃 発生時刻:2012年07月29日 14時23分頃 発生時刻:2012年02月17日 06時00分頃 M3. 8 最大震度:2 発生時刻:2012年02月15日 21時02分頃 発生時刻:2012年02月08日 01時00分頃 発生時刻:2012年01月17日 07時06分頃 発生時刻:2012年01月10日 11時34分頃 発生時刻:2011年12月26日 22時53分頃 発生時刻:2011年12月22日 07時29分頃 発生時刻:2011年03月29日 23時46分頃 発生時刻:2011年03月23日 03時03分頃 M3. 2 最大震度:2 発生時刻:2011年03月23日 01時58分頃 M2. 2 最大震度:2 発生時刻:2011年03月20日 05時24分頃 M1. 7 最大震度:1 発生時刻:2011年03月20日 02時19分頃 M1. 5 最大震度:1 発生時刻:2010年11月02日 04時01分頃 M3. 6 最大震度:3 発生時刻:2010年10月12日 22時40分頃 M3. 9 最大震度:2 発生時刻:2010年06月09日 12時53分頃 発生時刻:2010年04月22日 09時40分頃 発生時刻:2010年03月30日 04時45分頃 発生時刻:2009年12月10日 06時00分頃 発生時刻:2009年12月10日 05時55分頃 M3. 8 最大震度:3 発生時刻:2009年12月10日 00時35分頃 発生時刻:2009年10月10日 04時14分頃 発生時刻:2009年05月25日 20時26分頃 M4. 6 最大震度:3 発生時刻:2009年05月10日 08時38分頃 M2. 地震情報 - 静岡県西部で震度３の地震 | 南日本新聞 | 373news.com. 3 最大震度:1 発生時刻:2008年12月29日 21時32分頃 発生時刻:2008年12月29日 18時37分頃 Twitter Facebook LINE
6 2009年05月10日08時38分頃 M2. 3 2008年12月29日21時32分頃 2008年12月29日18時37分頃 M2. 6
5 2015年9月1日 0時29分ごろ 4. 2 2015年8月31日 20時35分ごろ 2015年8月31日 20時06分ごろ 2015年8月31日 20時03分ごろ 2015年8月31日 16時45分ごろ 2015年8月29日 23時24分ごろ 2015年8月29日 22時20分ごろ 2015年8月29日 22時05分ごろ 2015年4月29日 23時12分ごろ 2015年2月3日 12時39分ごろ 2015年1月8日 12時02分ごろ 2014年10月3日 23時07分ごろ 2014年9月25日 21時53分ごろ 2014年4月19日 15時43分ごろ 2014年3月18日 21時24分ごろ 2014年2月27日 15時14分ごろ 2013年4月25日 1時04分ごろ 2013年4月11日 17時54分ごろ 2013年2月13日 13時45分ごろ 2012年11月24日 11時49分ごろ 3. 6 2012年11月21日 8時19分ごろ 2012年11月21日 5時04分ごろ 2012年11月21日 0時52分ごろ 2012年10月16日 17時49分ごろ 2012年10月1日 17時39分ごろ 2012年9月14日 17時43分ごろ 2012年9月13日 14時03分ごろ 2012年9月13日 6時35分ごろ 2012年9月9日 3時38分ごろ 2012年7月29日 14時23分ごろ 2012年2月17日 6時00分ごろ 3. 8 2012年2月15日 21時02分ごろ 2012年2月8日 1時00分ごろ 2012年1月17日 7時06分ごろ 2012年1月10日 11時34分ごろ 2011年12月26日 22時53分ごろ 2011年12月22日 7時29分ごろ 2011年3月29日 23時46分ごろ 2011年3月23日 3時03分ごろ 2011年3月23日 1時58分ごろ 2. 2 2011年3月22日 23時18分ごろ 1. 地震情報 - Yahoo!天気・災害. 8 2011年3月22日 23時12分ごろ 1. 4 2011年3月20日 5時24分ごろ 1. 7 2011年3月20日 5時22分ごろ 1. 9 2011年3月20日 2時19分ごろ 1. 6 2011年3月11日 23時20分ごろ 2. 1 2010年11月2日 4時01分ごろ 2010年10月12日 22時40分ごろ 2010年6月9日 12時53分ごろ 2010年4月22日 9時40分ごろ 2009年12月10日 6時00分ごろ 2009年12月10日 5時55分ごろ 2009年12月10日 5時06分ごろ 2009年12月10日 0時35分ごろ 2009年10月10日 4時14分ごろ 2
静岡県西部ニュース > 【地震速報】静岡県中部で地震 静岡市などで震度1(静岡放送(SBS)) - Ya 【地震速報】静岡県中部で地震 静岡市などで震度1(静岡放送(SBS)) - Ya 静岡県西部ニュース @ Shizu_West_News · 1ヶ月前 【地震速報】静岡県中部で地震 静岡市などで震度1(静岡放送(SBS)) – Yahoo! ニュース – Yahoo! ニュース #静岡県 #静岡県西部 #森町 実績200社以上!法人ホームページ作成します! 静岡県 ホームページ制作会社 株式会社オフィスグルー 静岡県の元気な情報をブログで発信! 地域コミュニケーションマーケット 元気市 静岡県ニュース 静岡県東部ニュース 静岡県中部ニュース 静岡県西部ニュース Twitterでニュースを読む 静岡県東部ニュース 購読者19170名 @Shizu_East_Newsさんをフォロー 静岡県中部ニュース 購読者14904名 @Shizu_Cent_Newsさんをフォロー 静岡県西部ニュース 購読者15134名 @Shizu_West_Newsさんをフォロー Area map 浜松市 磐田市 掛川市 袋井市 湖西市 御前崎市 菊川市 森町 #hamamatsu (16, 566) #iwata (16, 483) #kosai (15, 308) #kikugawa (15, 265) #fukuroi (14, 015) #omaezaki (13, 680) #morimachi (12, 113) #kakegawa (3, 098) 株式会社オフィスグルー Feed 静岡県ニュース │ 静岡県東部ニュース │ 静岡県中部ニュース │ 静岡県西部ニュース Copyright © 2015 Office Gluee! CO., LTD. all right reserved.
3次元配列の画像データを2次元配列のデータに変換 画像データを読み込むと3次元配列((100, 200, 3))のデータになります。これを reshape で2次元((100, 600))に変換します。 ここまででデータの準備は完了です。あとはライブラリで用意されている関数に流し込むだけです。 3. 学習(15種類のグループにクラスタリングする) 今回使うアルゴリズム「k平均法」は、あらかじめいくつのデータにクラスタリングするか決めて置かなければなりません。今回は適当に15にしてます。 n_clusters で指定しているのがそれです。 4. 学習結果のラベル 学習が完了したら結果ラベルを受け取ります。ラベルは整数の 0~14 で割り振られています。同じラベルの画像は類似度が高いという判定です。 labels の中身はただの配列です。 5.
テンミニッツTV 2021年01月12日 00時00分 世界にはいろんな国旗がありますが、中にはパッと見そっくりな国旗も多く見かけます。特に日本の日の丸(日章旗)に似ている国旗を見ると、その由来が気になりますよね。 今回はごく一部ですが、似通った国旗の由来とその共通点について調べてみました。 ●日の丸そっくり!
似ている国旗[54769070]のイラスト素材は、ベクター、国旗、フラッグのタグが含まれています。この素材はshigureさん(No. 1431959)の作品です。SサイズからMサイズ、ベクター素材まで、US$5. 00からご購入いただけます。無料の会員登録で、カンプ画像のダウンロードや画質の確認、検討中リストをご利用いただけます。 全て表示 クレジット(作者名表記): shigure / PIXTA(ピクスタ) 登録後にご利用いただける便利な機能・サービス - 無料素材のダウンロード - 画質の確認が可能 - カンプデータのダウンロード - 検討中リストが利用可能 - 見積書発行機能が利用可能 - 「お気に入りクリエイター」機能 ※ 上記サービスのご利用にはログインが必要です。 アカウントをお持ちの方: 今すぐログイン
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) #. アンドラ国旗と似てる旗一覧 | 国旗, アンドラ公国, アンドラ. /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". /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。