常連

自己紹介

pytyhonで開発中色々と準備するときに`pip`を使っていましたが、ネットで検索していると`pip3`を使っている記事もそれなりの量見つかります。

そこで`pip`と`pip3`の何が違うのかを調べてみたのですがよくわかりませんでした。

何が違うのか、どういう状況で使い分けるのか

今特に問題は起きていないのですが
以降使っていくとしたらどちらが良いなどあれば教えて下さい。

Pythonの「pip」と「pip3」は何が違う？

### 前提・実現したいこと
OpenCVを使い、Visual BasicでWEBカメラ起動、画像撮影、表示、保存を行うプログラムを作成しています。撮影の際、画像の解像度を指定したいと考えています。使用しているWEBカメラの解像度は320×240、640×480、1600×1200から選べるようになっており、デフォルトでは640×480になっています。

### 発生している問題・エラーメッセージ
　WEBカメラの解像度を1600×1200サイズに変更した場合では保存された画像が真っ黒であったり添付画像のような状態になったりします。また、繰り返すにつれ真っ黒の画像しか表示されなくなりました。デフォルト（640×480）、また320×240で実行した場合では問題なく実行できます。
　VB初心者、初投稿であるため至らぬ点が多々あると思いますが、原因・理由がわかる方いらっしゃいましたらご教授お願い致します。　
![イメージ説明](b2fa07641de8813b13f91be9aeda5dc4.jpeg)

### 該当のソースコード
Imports opencvsharp
Imports opencvsharp.extensions

Public Class Form1
    Private Sub Form1_Load(sender As Object, e As EventArgs) Handles Me.Load
　　　　’WEBカメラ起動
        Dim capture As VideoCapture = New VideoCapture(0)
        If capture.IsOpened = False Then
            　MsgBox("I can't find a camera.")
        End If

　　　　’カメラ解像度指定
        Dim width As Double = 1600
        Dim height As Double = 1200
        capture.Set(VideoCaptureProperties.FrameWidth, width)
        capture.Set(VideoCaptureProperties.FrameHeight, height)

　　　　画像撮影、表示、保存
        Dim map As Mat = New Mat
        Dim img As Bitmap
        capture.Read(map)
        img = BitmapConverter.ToBitmap(map)
        PictureBox1.Image = img
        img.Save("D:\LiveCapture\pic0001.bmp")

    End Sub
End Class

### 試したこと
画像の表示、保存をOpenCV.CV2クラスのImShow,ImWrite関数を用いて行っても同様の結果でした。


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
コードはVisual Studio 2019 Community で書いています。
WEBカメラはQcam Pro for Notebooks QCAM-200Vを用いています。

OpenCVによる画像取得において解像度を指定すると真っ黒な画像が取得されます

### 前提・実現したいこと

Unity初心者
キメラ格闘ゲーム

頭・胴体・足などの部位を選択してキメラを戦わせるプログラムをつくりたい。
選択した内容を保持？

### 発生している問題・エラーメッセージ

どうすればいいかわからず、詰まっている。

### 参考ページ

https://gametukurikata.com/program/selectstageandcharacter
ここに書いてあることは実現でき、キャラ選択の部分を３つに増やし、ステージで３つのオブジェクトが生成させることができた。

### 質問の詳細

私は学生の小さなプロジェクトでキメラ型対戦ゲームを作ろうとしているのですが、選択画面で詰まってしまいました。
以前までは生成されたオブジェクトをjointでつなぎ合わせて生成させるという流れだったのですが、仕様変更で頭・胴体・足を１つづつ選択すると、すでにblender等で選択した部位がくっついている状態で作成したモデルが１体生成されるという仕様になりました。
この選択画面を頭選択⇒体選択⇒足選択⇒ステージで選択したものがくっついたモデルが１体登場。といった感じのシーン移動で選択したものを保持しつつ、選択したもので登場するモデルが変わるプログラムをしたいです。もしくは、１つのシーンで部位を３つ選択した状態でステージに移動し登場させることがしたいです。質問文が変かもしれませんが、何かアドバイス等よろしくお願いいたします。参考本を買うべきなら、何かオススメの参考本の紹介もお願いします。

### Unityバージョン

2019.4.14f1

ダンボール戦記のような部位を選択して戦わせるプログラムをしたい

### 実現したいこと
用紙上の項目を検出する作業を行っていますが、100枚につき10数枚ほど誤検出があります。
検出に至るまでの処理を精査して、標準的な方法？やより良い方法があれば、
ご教授いただきたく思います。

当方、画像処理にあまり詳しくないこともあり、追加質問させていただくことがあると思います。

よろしくお願い致します。

### 環境
Windows10
C#（VisualStudio2015、.NetFramework4.5.2）、OpenCVSharp3、GhostScript.Net、QR Code Decode Library

### 現在の処理内容

※長いです。

1.用紙について
　用紙はA3横向きで、左下と右上にQRコードが印字されており、JPEGまたはPDFファイルで提供されます。
![イメージ説明](a5e9038f02e78884065b1f725ad74750.jpeg)

2.画像抽出～補正処理

2-1　JPEG保存
JPGやPDFはスキャナより作成されます。※スキャナである程度傾き補正済み
JPG（200dpi）はそのまま処理し、PDF（200dpi）はGhostScriptを用いてJPG（96dpi）に変換します。96dpiで出力するのは処理全体のレスポンスとの兼ね合いです。

2-2　QRコード検出
OpenCVSharpと「QR Code Decode Library」を用いて、QRコードの検出をします。
この際QRの四隅の座標が取れるのですが、結ぶと長方形ではなく四角形になることがあります。
![イメージ説明](4a2c49e8ac5279e734a91ad8b193e65f.jpeg)

左下QRの左下、右上QRの右上の座標よりQRで囲まれた長方形（QR枠）を形成します。
![イメージ説明](9deb0eeebb605bdf1bd4e8f7f39fa1ff.jpeg)

QR枠の左上の座標を基準点とし、2-3.回転補正後に、別途定義済みの情報（ひな形）より、
QR枠内の項目を読み取ります。
![イメージ説明](a99f303ec448cc4a4f8fa6419e22391a.jpeg)

2-3　回転補正
スキャナの傾き補正後も微小な傾きが残る場合があります。※図は大袈裟に傾けてあります。
![イメージ説明](81e38ae146351cd35a98415814c86b78.jpeg)

ひな形（赤）と読込画像（青）のQR枠のアスペクト比を各々算出し、差を取得します。
![イメージ説明](bee7cd162de83719da016991813f210d.jpeg)

差が0.007以上の場合は、高確率で結果に位置ズレが生じるので回転補正を行います。
※0.007未満の場合は補正しません。
OpenCVのHoughLinesPにて直線の検出を行います。
```C#
Mat edge = new Mat(元画像.Size(), MatType.CV_8U)
Cv2.CvtColor(元画像, edge, ColorConversionCodes.BGR2GRAY)
Cv2.Canny(edge, edge2, 25, 50);
lines = Cv2.HoughLinesP(edge2, 1, Math.PI / 180, 100, 150, 15);
double radian = Math.Atan2(ln.P2.Y - ln.P1.Y, ln.P2.X - ln.P1.X) * (180 / Math.PI)
```
大体下図のような線分群が取得できますが、文字等も拾うため、角度が1度以上の線は捨てて、平均値を角度とします。※スキャナの自動補正で1度未満の傾きが多いため。
![イメージ説明](9e240ee7f286db3a08a7850c95d561f7.jpeg)

回転に関してはGraphicsオブジェクトを利用しています。
```C#
g.RotateTransform(angle * -1F);
```

回転後の画像に対して、2-3の冒頭に戻り処理を行い結果の画像を得ます。
![イメージ説明](cdc483fa4bc2e2ff67ee2cd0f3a807a5.jpeg)

3.項目の検出
ひな形（赤枠）から、対象の画像（緑枠）に縦比・横比を用いて目的の項目（点線枠）を検出します。
![イメージ説明](65abbcba9b84baec111bc6e6813f4d3b.jpeg)

結果、アスペクト比が近ければ、問題ないのですが、一定以上ズレると項目のズレが生じます。
![イメージ説明](97b964116a9138ef777b7283e76479f8.jpeg)

画像処理の流れについて（用紙上の項目の検出）

二値化された画像から図形の輪郭を抽出し、頂点の座標の取得を行っているのですが、画像のように四角形の輪郭の座標しか得られていません。三角形も輪郭を検出しているのはわかるのですが・・・。contoursの指定の仕方が悪いのでしょうか？よければ、教えていただきたいです。よろしくお願いいたします。
![イメージ説明](7d9d22d20c70f8067d6d7d327febcfd5.png)
```C#
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

namespace tyouten4
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 入力画像
            using (IplImage img = new IplImage("C:\pictures\sample2.png", LoadMode.Color))
            // グレースケール画像
            using (IplImage img2 = new IplImage("C:\pictures\sample2.png", LoadMode.GrayScale))
            //　二値化用画像
            using (IplImage binary = img2.Clone())
            using (CvMemStorage storage = new CvMemStorage())
            {
                // 二値化
                Cv.Threshold(img2, binary, 0, 255, ThresholdType.Binary | ThresholdType.Otsu);

                CvSeq<CvPoint> contours;

                // 輪郭検出
                Cv.FindContours(img2, storage, out contours, CvContour.SizeOf, ContourRetrieval.External, ContourChain.ApproxSimple);

                // 座標から、頂点に点を描画
                for (int i = 0; i <= contours.Total;)
                {
                    Console.WriteLine(contours[i]);
                    Cv.Circle(img, new CvPoint(contours[i].Value.X, contours[i].Value.Y), 5, new CvScalar(0, 0, 255));
                    i++;
                }

                // 輪郭の描画
                Cv.DrawContours(img, contours, new CvScalar(0, 0, 255), new CvScalar(0, 255, 0), 3);

                // 画像の表示
                Cv.ShowImage("img", img);
                Cv.ShowImage("img2", img2);
                Cv.ShowImage("binary", binary);
                Cv.WaitKey();
            }






        }
    }
}
```