常連

自己紹介

黒い背景に複数の図形が白く描かれている画像について、
その中で最も大きい図形を抽出する事は下記コードにおいて、n=1にすることでできました。
しかしn=2にしても、1番大きい図形と2番目に大きい図形の2つを抽出する事ができません。
どのようにすれば、1番大きい図形と2番目に大きい図形だけ抽出することができるのでしょうか？

```python
n=1
img = cv2.imread("gt.bmp", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

#輪郭の抽出
contours, hierarchy = cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

#1番大きい輪郭を抽出
max_cnt = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
#2番目に大きい輪郭を抽出
if n>=2:
	max_cnt2 = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))[-1]
	if n>=3:
		max_cnt3 = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))[-2]

out = np.zeros_like(img)
#1番大きい輪郭を塗り塗り潰す
cv2.drawContours(out, [max_cnt], -1, color=255, thickness=-1)
#2番目に大きい輪郭を塗り潰す
if n>=2:
	cv2.drawContours(out, [max_cnt2], -1, color=255, thickness=-1)
	if n>=3:
		cv2.drawContours(out, [max_cnt3], -1, color=255, thickness=-1)

cv2.imwrite("picgt.bmp", out)

```

宜しくお願い致します。

参考元
https://teratail.com/questions/176322

2番目に大きい図形を抽出する方法

tkinterでボタンを押している間だけ処理を実行するというイベントフォーマットは無いのでしょうか？自分の力では見つける事が出来ませんでした。

```python
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
import threading

def button_up(event):
    global flag
    flag = True
    while flag:
        button3.place(x=0, y=button3.winfo_y() - 1)

def button_down(event):
    global flag
    flag = True
    while flag:
        button3.place(x=0, y=button3.winfo_y() + 1)

def button_stop(event):
    global flag
    flag = False

root = tk.Tk()
root.geometry("500x500")

button1 = tk.Button(text="up")
button1.pack()
button1.bind("<Button-1>", lambda event:threading.Thread(target=button_up, args=([event])).start())
button1.bind("<ButtonRelease-1>", button_stop)

button2 = tk.Button(text="down")
button2.pack()
button2.bind("<Button-1>", lambda event:threading.Thread(target=button_down, args=([event])).start())
button2.bind("<ButtonRelease-1>", button_stop)

button3 = tk.Button(text="ボタン")
button3.place(x=0, y=250)

root.mainloop()
```
ButtonPressとButtonReleaseを使ってそれっぽい事は出来たんですが、tkinterの標準にあればそちらを使いたいと思っています。
もしないのであれば、どのような方法がベターなのか知りたいです。
わかる方いらしたらお願いします。

修正の依頼を受けて
tkinterの標準のものとは別に、ボタンを押している間ウィジェットが移動するというオリジナルのスクロールバーを作りたいと思っています。

tkinter ボタンを押している間、何かしらのイベントを処理したい時

# 環境
Ubuntu 16.04

# 起こったこと

Anacondaを入れてpython3.7の環境を構築しました。
その後tensorflow入れたいって思って、(たぶん古いバージョンの)tensorflowがpython3.7だとうまく入らないらしく、python3.6にダウングレードしようと思い、

```terminal
$ conda install python==3.6.6
$ pip install tensorflow-gpu==1.11.0
```
としました。その時はうまくいき、次のようにすればtensorflowをインポートできました。

```
$ python
>>> import tensorflow
>>> 
```

しかし、その後からか、ターミナルで、(base)と表示されるようになりました。これは、conda環境がactivateされてるのが原因ぽいことを知りました。
[ここ](https://qiita.com/Aqua_ix/items/47d391bfd7efe96af53a)を参照

以下を実行して、conda環境を無効化してみました。

```terminal
(base) user@hoge $ conda config --set auto_activate_base False # この後ターミナル再起動
```

すると、pythonバージョンは以下のようになりました。
```terminal
$ python -V
Python 2.7.12
$ python3 -V
Python 3.5.2
```


condaをactivateしていると次のようになります。
```terminal
$ config --set auto_activate_base True
# ターミナル再起動。この後、baseと表示されるようになる。
(base) $ python -V
Python 3.6.6 :: Anaconda, Inc.
(base) $ python3 -V
Python 3.6.6 :: Anaconda, Inc.
(base) $ python -V
Python 2.7.12
```


# 質問
これまで私は、(base)という表示がない状態で、AnacondaのPython3.7の環境を使っていたと思います(ターミナルでpythonとすれば、暗にpython3.7が)。今回、conda install python==3.6.6でAnacondaのPythonバージョンはおそらくダウングレードされました。


・conda install python==3.6.6の他に、Anaconda環境のpythonのバージョンを変える(ダウングレードする)方法はありますか？

・(base)をターミナルに表示させずに、AnacondaのPython3.6をグローバルに設定できますか？

・最後に、
```terminal
$ conda install python==3.6.6
$ pip install tensorflow-gpu==1.11.0
```
をした後、tensorflowがインポートできたと話しましたが、その後ターミナルを再起動して(base)が表示されるようになり、再び

```terminal
$ python
>>> import tensorflow
```
とすると、NotFoundエラーが出ました。condo install python==3.6.6した直後(ターミナル再起動する前)のpip install tensorflow はたぶんデフォルトのUbuntuのpython3.5.2に入ったと思います。このように、UbuntuのpythonとAnacondaのpythonの両方にライブラリ(今回はtensorflow)を入れたりすることはよろしくないですか？

長文失礼いたしました

Anacondaインストール後にconda install pythonでダウングレードした後の事象について

#問題点
以下のコードの計算結果をテキストファイルに書き出したいのですが、プログラミング歴が浅いため上手くコードを書くことが出来ません。

条件は初速度を0, 初期高度を100で行いました。時刻t と 速度v と 位置x の計算結果が出力するので、それをテキストファイルに書き出したいと考えています。

ご存知の方がいらっしゃいましたら、ご教授ください。よろしくお願いいたします。
```python
# -*- coding: utf-8 -*-"""
freefall.pyプログラム
自由落下のシミュレーション
自由落下の運動法方程式を数値的に解く
使い方　c:\>python freefall.py
"""
# 定数
G = 9.80665  # 重力加速度

# メイン実行部
t = 0.0   # 時刻t
h = 0.01  # 時刻の刻み幅

# 係数の入力
v = float(input("初速度v0を入力してください:"))
x = float(input("初期高度x0を入力してください:"))
print("{:.7f} {:.7f} {:.7f}".format(t, x, v))  # 現在時刻と現在の位置

# 自由落下の計算
while x >= 0:   # 地面に達するまで計算
    t += h      # 時刻の更新
    v += G * h  # 速度の計算
    x -= v * h  # 位置の更新
    print("{:.7f} {:.7f} {:.7f}".format(t, x, v))  # 現在時刻と現在の位置
# freefall.pyの終わり
```
#参考文献
小高知宏『Pythonによる数値計算とシミュレーション』(2018, オーム社)
2.1.1　自由落下のシミュレーション
(https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274221705/)

計算結果をテキストファイルに書き出したい。

### 前提・実現したいこと
python　opencv で動画のフレームレートを低くし保存したい。
ここに質問の内容を詳しく書いてください。
現在anacondaのspyder(OpenCV3.6)にて240FPSで撮影した動画を30FPSまでフレームレートを低く(フレームを間引く)したいのですが。
フレーム補間は行えたのですが間引く方法が分かっておらず迷走しております。
お力を貸していただければ幸いです。


#ソースコード
import cv2

filepath = 'soto240.avi'
cap = cv2.VideoCapture(filepath)


while True:
    ＃ 1フレームずつ取得する。
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break  # 映像取得に失敗

    frame = cv2.resize(frame, dsize=(640, 480))

    cv2.imshow('Frame', frame)
    cv2.waitKey(1)
    

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

python　opencv で動画のフレームレートを低くしたい。

python opencv でUSBカメラで撮像し、画像処理をしています。

OpencvのVideoCaptureオブジェクトで、
 cap.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH,900)
 cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,200)

のように、横長表示設定をしても、そのように表示されない（明らかに、画面サイズが200pxでない）
のですが、強制的に、サイズ調整されてしまうのでしょうか？

パソコンの画面サイズに合わせて、ちょうどよいサイズ設定で、カメラ表示をしたいのですが。

良い方法、教えて頂けますでしょうか？　宜しくお願い致します。

Python Opencvでの動画表示サイズついて

### 前提・実現したいこと
卒業制作でAWSのAPIを叩いて表情を認識するもの作っているのですが、処理が重すぎて
描画がカクカクになってしまいました...

そこでAWSに画像を送信し、帰ってきた情報を書こうする部分（ソースコード #---AWSの処理---）を
別のスレッドで処理させたいと考えているのですが、なかなかうまくいきません。

現状のコードはOpenCVの分類器で顔を判定したらAWSにdetect_faces()で画像を送信、
帰ってきたjsonを加工して、次の処理につなげる...といった流れで書いています。

アドバイスをいただけると嬉しいです...

### 該当のソースコード
色々いじる前のソースコードを記載しておきます。
```python
import sys
import cv2
import numpy as np
import time
import pyautogui
import boto3

import multiprocessing

# VideoCaptureのインスタンスを作成する。
cap = cv2.VideoCapture(1)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC, cv2.VideoWriter_fourcc('H', '2', '6', '4'))

rekognition = boto3.client('rekognition')#AWSのやつ

happy = 0
sad = 0
emotion = 0
angry = 0
emotion = 0
confused = 0
disgusted = 0
suprised = 0
clam = 0
unknown = 0
fear = 0

color = (255,255,255)

if cap.isOpened() is False:
    print("can not open camera")
    sys.exit()

# 評価器を読み込み
cascade = cv2.CascadeClassifier('/usr/local/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml')

while True:
    
    # VideoCaptureから1フレーム読み込む
    ret, frame ,= cap.read()

    frame = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]/3), int(frame.shape[0]/3)))
    frame = cv2.flip(frame, 1) #左右反転
    
    ret, buf = cv2.imencode('.jpg', frame)#AWS用の画像を用意
    
    dst = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]/4), int(frame.shape[0]/4)))
    gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 顔検出----------------------------------------------------------------------------------------
    facerect = cascade.detectMultiScale( #顔判定
        gray,
        scaleFactor=1.11,
        minNeighbors=3,
        minSize=(10, 10)
    )

    if len(facerect) != 0:
        pyautogui.keyDown('r')
        
        #-------------------------------------AWSの処理-------------------------------------

        emoemo = rekognition.detect_faces(Image={'Bytes':buf.tobytes()}, Attributes=['ALL'])


        for face in emoemo['FaceDetails']:
            gender = face['Gender']['Value']
            smile = face['Smile']['Value']
            emotions = face['Emotions']

            for emotion in emotions:
                if emotion['Type'] == 'HAPPY':
                     happy = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'SAD':
                     sad = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'ANGRY':
                     angry = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'CONFUSED':
                     confused = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'DISGUSTED':
                     disgusted = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'SURPRISED':
                     suprised = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'CALM':
                     clam = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'UNKNOWN':
                     unknown = emotion['Confidence']
                elif emotion['Type'] == 'FEAR':
                     fear = emotion['Confidence']

        print(gender)

        if gender == "Female" :
            pyautogui.keyUp('m')
            pyautogui.keyDown('f')#女
            print("Female")
        elif gender == "Male" :
            pyautogui.keyUp('f')
            pyautogui.keyDown('m')#男
            print("Male")
        elif len(facerect) == 0 :
            print("non gender")


        if happy >= 80 :
            color = (255,255,0)
            pyautogui.keyDown('h')
            print("HAPPY")
            
            pyautogui.keyUp('s')
        elif sad >= 80 :
            color = (255,255,0)
            pyautogui.keyDown('s')
            print("sad")
            
            pyautogui.keyUp('h')
        else:
            pyautogui.keyUp('h')
            
        #-------------------------------------AWSの処理終わり-------------------------------------

        for x, y, w, h in facerect:

            # 顔検出した部分に枠を描画
            cv2.rectangle(
                frame,
                (x*4, y*4),
                ((x + w)*4, (y + h)*4),
                color,
                thickness=2
            )

    frame = cv2.resize(frame, (int(frame.shape[1]*3), int(frame.shape[0]*3)))
    cv2.imshow('window', frame)

    k = cv2.waitKey(1)
    if k == 27:
        break

    elif len(facerect) == 0 :
        pyautogui.keyUp('r')
        pyautogui.keyUp('f')
        pyautogui.keyUp('m')

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
ser.close()

```

### 試したこと

とりあえず処理を関数ごとに分けようとしたのですが、エラーがいっぱい出てしまいお手上げでした...

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
Python 3.6
boto3
openCV

openCVやAWSをmultiprocessingで動かしたい

### 前提・実現したいこと
現在、python＋openCV＋pytorchを用いて、WEBカメラからの画像に対してリアルタイムに画像処理を行い、保存するプログラムを作成しています。ただ、pytorchによる画像処理は非常に重く、それなりのスペックのPCを使用していますが、FPSはせいぜい10前後といったところです。

できれば、処理を行う前のrawな状態のWEBカメラ動画も保存しつつ、処理した後の動画も保存したいのですが、while内に処理前動画の
をいれても、画像処理に時間がかかることから、飛び飛び状態の動画しか保存できず困っています。処理後の動画に関しては飛び飛びでも問題はないのですが、処理前の元動画は処理落ちのない状態で保存したいのですが、どのようなプロセスにすれば可能でしょうか？

おそらくmultiprocessに処理をすればなんとかできるのではないか思ってはいるのですが、あまり詳しくないのと、もっとシンプルに解決する方法がないかと思い、質問させて頂きました。

詳しい方がいましたら、よろしくお願いします。

### 該当のソースコード
```python
def video(output_path=""):
    vid = cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW)
    video_FourCC    = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    video_fps       = vid.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    video_size      = 1920 , 1080

    isOutput = True if output_path != "" else False
    if isOutput:
        out = cv2.VideoWriter(output_path, video_FourCC, video_fps, video_size)

    while True:
        return_value, frame = vid.read()
        result_img = video_process(frame) #フレームに対する処理（pytorchによる処理）

        result_add = cv2.hconcat([frame, result_img])
        cv2.namedWindow("result", cv2.WINDOW_KEEPRATIO | cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.imshow("result", result_add)
        if isOutput:
            out.write(result_img)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
            
if __name__ == '__main__':

    output_dir = "./movie.avi"
    video(output_dir)
```


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
- Windows10+Anaconda
- Python 3.6.8
- opencv-python 4.1.1.26
- pytorch 1.2.0

openCVで、リアルタイムに動画に対して重い処理をしつつ元動画の録画も行う方法

###前提・実現したいこと
Python, OpenCVを用いてキャプチャした画像に対して画像処理を行い、
動画のFPSをなるべく落とさずに、動画をストリーミングさせながら、
処理の結果を受け取って、動画の中に表示させたい。

私自身、ベストプラクティスが不明なので、こういうやり方がありますということを教えてもらえると非常に助かります。


###発生している問題
動画の１フレームに対して、画像の処理をかけます。
この処理が数秒かかる処理で、何もしないとこの処理の部分で動画がかなりの時間フリーズします。

###イメージ
全体的なコードのイメージ（あんまり参考になりませんが）
```python:
#coding utf-8

cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()

while ret:
    
    if condition:
        フレームに対して重い処理

cap.release()

    
```
現状、フレームに対して行なっている重い処理は、クラスインスタンスのメソッドになっています。
理想的には、whileがifの処理が走っている間も周りながら、フレームに対して行う処理も別スレッドもしくは別プロセスで行うような感じにしたいと思っています。処理が走っている間は、例えば、concurrent.futureとかなら、runningとかで制御できれば良いですね。


###試したこと
並行処理、並列処理などが該当するかと思ってmultiprocessing, concurrent, asyncioなど試して見たのですが、
多少処理が早くなる程度で、結局動画がフリーズしてしまう問題になります。
オーバーヘッドに時間がかかってしまっているのではないかという予測もしています。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python 3.5
Opencv 3.3.0