回答編集履歴
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d
answer
CHANGED
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@@ -35,15 +35,28 @@
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35
35
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if r > 100 and b < 50 and g > 90:
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36
36
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return "VIOLET"
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37
37
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38
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-
return "OTHER"
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38
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+
return "OTHER"
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39
39
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40
40
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-
img = np.array(Image.open("
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+
img = np.array(Image.open("tttt.jpeg"))
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42
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img = np.apply_along_axis(rgb_to_name, 2, img)
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from collections import Counter
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for row in range(len(img)):
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47
47
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cnt = Counter(img[row])
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48
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-
print(f"row: {row}, count: {cnt}")
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48
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+
print(f"row: {row}, count: {dict(cnt)}")
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+
```
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50
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+
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51
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+
```
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52
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+
row: 0, count: {'WHITE': 289}
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53
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+
row: 1, count: {'WHITE': 289}
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54
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+
row: 2, count: {'WHITE': 289}
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55
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+
row: 3, count: {'WHITE': 289}
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56
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+
row: 4, count: {'WHITE': 289}
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57
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+
row: 5, count: {'WHITE': 289}
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58
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+
row: 6, count: {'WHITE': 289}
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59
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+
row: 7, count: {'WHITE': 289}
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60
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+
row: 8, count: {'WHITE': 280, 'CLEAM': 9}
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61
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+
row: 9, count: {'WHITE': 20, 'CLEAM': 269}
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49
62
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```
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1
d
answer
CHANGED
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@@ -1,17 +1,17 @@
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以下の手順でできます。
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-
1. 画像の画素値 (R, G, B) を色の名前 (質問の if 文で定義されているもの) に変換する。
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+
* 1. 画像の画素値 (R, G, B) を色の名前 (質問の if 文で定義されているもの) に変換する。
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→ 色ごとに関数を適用するのに [numpy.apply_along_axis](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.apply_along_axis.html) を使う。
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-
2. 画像を行ごとに取得する。
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+
* 2. 画像を行ごとに取得する。
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-
```
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+
```python
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for row in range(len(img)):
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img(row)
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```
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-
3. その行の色の種類及び数を数える。
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+
* 3. その行の色の種類及び数を数える。
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collections.Countor を使う。
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