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へっぽこ学習記録

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2022年1月の記事一覧

【PhotoshopScript】Document.saveAs()を使って、ファイルをJPEGで保存する

【PhotoshopScript】Document.saveAs()を使って、ファイルをJPEGで保存する

Document.saveAs()を使ってファイルをJPEGで保存するよ。

ドキュメントを読んでやり方を確認する公式ドキュメントを見ると、

って書いてありますね。

一番左の列がメソッド名と引数の構成、左から二番目の列が引数の型、三番目が戻り値の型(今回は空なので戻り値なし)、一番右が備考です。

つまり、documentオブジェクトにはsaveAsというメソッドがあり、引数は順番に「保存先(

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【PhotoshopScript】ActionDiscriptorを使ってシェイプオブジェクトを作る

ScriptingListenerを使って記録したスクリプトを、整理して整理して整理して見やすくしたものです。後で自分が使いたくなった時にコピペできるようにメモしておくという意味合いの強い記事です。

根本的な実装方法はScriptingListenerで記録したものと同じです。実際に動かすのに不要なコードを削り、処理ごとにfunctionを切り出し、設定値を変えやすいようにしてあります。

コピ

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【PhotoshopScript】ActionDiscriptorをちゃんと理解して使いたい

【PhotoshopScript】ActionDiscriptorをちゃんと理解して使いたい

まだちゃんと理解はできていないです

ActionDescriptorとはScriptingListenerを使ってスクリプトを記録したときに雨後の竹の子のように出てくるアレです。

ScriptingListenerを使えば、ExtendScriptを書けなくても、もしくはExtendScriptでは実現できない処理でも、スクリプト化することができて非常に便利です。

でも雨後の竹の子のように出

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【photoshopJavaScript】レイヤーの順序を逆にする

【photoshopJavaScript】レイヤーの順序を逆にする

結論function reverse_layer_order(document){ for(var index = 0; index < document.layers.length; index++){ if(!document.layers[index]){continue} var key_layer = document.layers[0]

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【Python】特定の色の領域を切り抜いて、一番大きい領域だけ取得する

【Python】特定の色の領域を切り抜いて、一番大きい領域だけ取得する

画像の中から「赤い!!!!」って部分だけを見つけて切り抜きます。

「人間の目には赤く見えてるけど~~実際はちょっと青が入ってて~~」的な考慮一切なし、「RGB値が[255,0,0]のところを見つけてぶっこ抜く!!!」という力業です。

が、原始的すぎるからかなかなか解説記事見つからなくて大変だったのでまとめておきます。

def get_color_area(image_2d, targ

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【Python】配列が空かどうか判定するには not を使う。

isEmpty的なメソッド、ないんですねーーーーーー!?ナウでヤングなpythonなのにびっくりです。

if not を使った空配列判定test_list = []test_list_str = [""]test_list_2d = [test_list] #[[]]if not test_list: print("test_listは空です")if not test_list_str: pr

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【GAS】ファイルを開いたときにスクリプトを実行してメニューを追加する

【GAS】ファイルを開いたときにスクリプトを実行してメニューを追加する

GASの発火方法はいくつかありますが、一番オーソドックスなのは「ボタンを押したら発火させる」だと思います。ただ、今回「色々入力して仕上がった書類を出力するボタン」が欲しいんですが、うまいことボタンを置く場所が確保できないので、上部のメニューに追加しちゃいたいと思います。

function onOpen() { let ui = SpreadsheetApp.getUi(); let my_men

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【Python】Enum型をさらに活用したい

【Python】Enum型をさらに活用したい

先日、この記事をまとめた際にPythonでもEnum型が作れるようになったわけですが、さらに活用していきたいと思います。

一つのラベルに対して複数の値を持たせる今回やりたいのは、「メンバーズカードの画像から、名前・住所・電話番号を取得したい。名前は赤、住所は緑、電話番号は青い枠で囲まれている(それぞれの色はRGB値で固定されているものと仮定する)。【領域名-色名-RGB値】の組み合わせをEnum

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【Python】領域ごとに分割した画像をOCRする

これの続きのメモです。

前回は「領域ごとの外接四角形作れたぜイエーイ」まででした。

で、その四角形で切り抜くにはどうしたらええのん?import cv2import numpy as np# 画像の準備image_path = "gazou/no/path.jpeg"image_2d = cv2.imread(image_path)image_2d_processed = pre_proces

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