うなすけとあれこれ

NeoBundle 'itchyny/lightline.vim'

let g:lightline = {
    \ 'colorscheme' : 'solarized' ,
    \}

int num = 12345;

#include<stdio.h>
int main(void){
  int num = 12345;
  int sum = 0;
  for( ; num != 0; num /= 10 )
    sum += num % 10;
  if( sum % 3 == 0 )
  printf("3で割り切れる");
  return 0;
}

$ ssh-keygen

$ ssh-keygen
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/Users/username/.ssh/id_rsa): github_id_rsa
Created directory '/Users/username/.ssh'.
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /Users/username/.ssh/github_id_rsa.
Your public key has been saved in /Users/username/.ssh/github_id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
00:11:22:33:44:55:66:77:88:99:aa<img alt="🇧🇧" class="emoji" src="/images/emoji/unicode/1f1e7-1f1e7.png">cc:dd<img alt="🇪🇪" class="emoji" src="/images/emoji/unicode/1f1ea-1f1ea.png">ff username@username-mac.local
The key's randomart image is:
+--[ RSA 2048]----+
|                 |
|                 |
|                 |
|                 |
|                 |
|                 |
|                 |
|                 |
|                 |
+-----------------+

Host github.com
 User git
 Hostname github.com
 PreferredAuthentications publickey
 IdentityFile ~/.ssh/github_id_rsa</pre>

$ chmod 600 .ssh/github*

$ ssh git@github.com

$ ssh git@github.com
The authenticity of host 'github.com (204.232.175.90)' can't be established.
RSA key fingerprint is 00:11:22:33:44:55:66:77:88:99:aa<img alt="🇧🇧" class="emoji" src="/images/emoji/unicode/1f1e7-1f1e7.png">cc:dd<img alt="🇪🇪" class="emoji" src="/images/emoji/unicode/1f1ea-1f1ea.png">ff.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'github.com,204.232.175.90' (RSA) to the list of known hosts.
Identity added: /Users/username/.ssh/github_id_rsa (/Users/username/.ssh/github_id_rsa)
PTY allocation request failed on channel 0
Hi username! You've successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access.
Connection to github.com closed.

#include <iostream>

#ifdef __cplusplus
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#endif

/*****************************************************
 参考URL
 http://opencv.jp/opencv2-x-samples/surf_extraction
 *****************************************************/

int main(int argc, const char * argv[])
{
  /*****カメラからのビデオキャプチャを初期化する*****/
  //デフォルトカメラをオープン
  cv::VideoCapture cap(0);

  //カメラがオープンできない場合終了
  if( !cap.isOpened() )
    return -1;

  //キャプチャ画像を1280*720で取得
  cap.set( CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720 );
  cap.set( CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280 );


  /*****ウィンドウを作成する*****/
  char windowName[] = "SURF-TEST";
  cv::namedWindow( windowName, CV_WINDOW_AUTOSIZE );


  //何かキーが押下されるまで、ループをくり返す
  while( cvWaitKey( 1 ) == -1 )
  {
    cv::Mat gray , frame;
    cap >> frame;   //カメラからキャプチャ
    cv::cvtColor( frame , gray , CV_RGB2GRAY ); //キャプチャ画像を処理用にグレースケール変換

    /*****SURFクラスの初期化*****/
    cv::SURF calc_surf = cv::SURF(500,4,2,true);    //拡張ディスクリプタを用い128次元で取得

    /*****SURF特徴をグレースケール画像から抽出*****/
    std::vector<cv::KeyPoint> kp_vec;   //C++の可変長配列(cv::Keypoint型)のベクトル配列を宣言
    std::vector<float> desc_vec;    //C++の可変長配列(float型)のベクトル配列を宣言
    calc_surf( gray , cv::Mat(), kp_vec, desc_vec); //SURFディスクリプタ計算

    /*****抽出したSURF特徴の位置とスケールを描画*****/
    std::cout << "Image Keypoints: " << kp_vec.size() << std::endl; //標準出力に出力

#if 1
    //この辺りちょっとよくわからない
    //イテレータを使って？？？
    std::vector<cv::KeyPoint>::iterator it = kp_vec.begin(), it_end = kp_vec.end();
    for( ; it!=it_end; it++)
    {
      //円を描画
      cv::circle( frame ,                             /*描画先画像*/
                 cv::Point(it->pt.x, it->pt.y) ,      /*中心座標*/
                 cv::saturate_cast<int>(it->size*0.25) ,  /*半径*/
                 cvScalar(255,255,0)                      /*色*/
                 );
    }

#else
    for( int i = 0; i < kp_vec.size(); i++ )
    {
      KeyPoint* point = &(kp_vec[i]);
      Point center;  // Key Point's Center
      int radius;      // Radius of Key Point
      center.x = cvRound(point->pt.x);
      center.y = cvRound(point->pt.y);
      radius = cvRound(point->size*0.25);
      circle(colorImage, center, radius, Scalar(255,255,0), 1, 8, 0);
    }

#endif


    /*****適応的閾値処理による二値化*****/
    /*
     Mat adaptive_img;
    //adaptiveThreshold(gray_img, adaptive_img, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 7, 8);
    adaptiveThreshold(gray, adaptive_img, 255, ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, THRESH_BINARY, 7, 6);
     */

    //変換画像をウィンドウに表示
    imshow( windowName, frame );

  }

  // ウィンドウを破棄する
  cvDestroyWindow( windowName );

  return 0;
}

#include <iostream>
#ifdef __cplusplus
#include <opencv2/opencv.hpp>
#endif

int main(int argc, char *argv[])
{
  cv::Mat img , gray;
  // カメラからのビデオキャプチャを初期化する
  cv::VideoCapture cap(0);

  //キャプチャ画像をRGBで取得
  cap.set( CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720 );
  cap.set( CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280 );

  //カメラがオープンできない場合終了
  if( !cap.isOpened() )
  {
    return -1;
  }

  // ウィンドウを作成する
  char windowName[] = "camera";
  cv::namedWindow( windowName, CV_WINDOW_AUTOSIZE );

  // 分類器の読み込み(2種類あるから好きな方を)
  std::string cascadeName = "/Users/yusuke/Desktop/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
  //std::string cascadeName = "/Users/yusuke/Desktop/data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml";
  cv::CascadeClassifier cascade;
  if(!cascade.load(cascadeName))
  return -1;

  //画像を使う場合はこれ
  /*const char *imagename = "example.jpg";
  img = cv::imread(imagename, 1);
  if(img.empty()) return -1;
  */

  //scaleの値を用いて元画像を縮小、符号なし8ビット整数型，1チャンネル(モノクロ)の画像を格納する配列を作成
  double scale = 4.0;


  // 何かキーが押下されるまで、ループをくり返す
  while( cvWaitKey( 1 ) == -1 )
  {
    cap >> img;

    // グレースケール画像に変換
    cv::cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
    cv::Mat smallImg(cv::saturate_cast<int>(img.rows/scale), cv::saturate_cast<int>(img.cols/scale), CV_8UC1);
    // 処理時間短縮のために画像を縮小
    cv::resize(gray, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, cv::INTER_LINEAR);
    cv::equalizeHist( smallImg, smallImg);

    std::vector<cv::Rect> faces;
    /// マルチスケール（顔）探索xo
    // 画像，出力矩形，縮小スケール，最低矩形数，（フラグ），最小矩形
    cascade.detectMultiScale(smallImg, faces, 1.1, 2, CV_HAAR_SCALE_IMAGE, cv::Size(30, 30));
    //cascade.detectMultiScale(smallImg, faces);

    // 結果の描画
    std::vector<cv::Rect>::const_iterator r = faces.begin();
    for(; r != faces.end(); ++r)
    {
      cv::Point center;
      int radius;
      center.x = cv::saturate_cast<int>((r->x + r->width*0.5)*scale);
      center.y = cv::saturate_cast<int>((r->y + r->height*0.5)*scale);
      radius = cv::saturate_cast<int>((r->width + r->height)*0.25*scale);
      cv::circle( img, center, radius, cv::Scalar(80,80,255), 3, 8, 0 );
    }

    //cv::namedWindow("result", CV_WINDOW_AUTOSIZE|CV_WINDOW_FREERATIO);
    cv::imshow( windowName, img );
    //cv::waitKey(0);
  }
}

//
//  main.cpp
//  OpenCV-Cameratest
//
//  Created by unasuke on 2013/05/27.
//  Copyright (c) 2013年 unasuke. All rights reserved.
//

#include <iostream>

#ifdef __cplusplus
#include <opencv2/opencv.hpp>
//#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#endif

int main(int argc, const char * argv[])
{
  // insert code here...
  // カメラからのビデオキャプチャを初期化する
  //macではカメラの順序が最初なのでcvCreateCameraCaptureに渡す引数は0
  CvCapture *videoCapture = cvCreateCameraCapture( 0 );
  if( videoCapture == NULL )
  {
    return -1;
  }

  // ウィンドウを作成する
  char windowName[] = "camera";
  cvNamedWindow( windowName, CV_WINDOW_AUTOSIZE );


  // 何かキーが押下されるまで、ループをくり返す
  while( cvWaitKey( 1 ) == -1 )
  {
    // カメラから1フレーム取得する
    IplImage *image = cvQueryFrame( videoCapture );

    // ウィンドウに画像を表示する
    cvShowImage( windowName, image );
  }


  // ビデオキャプチャを解放する
  cvReleaseCapture( &videoCapture );

  // ウィンドウを破棄する
  cvDestroyWindow( windowName );

  return 0;
}