初めはみんな初心者

何か人の役に立つブログになればいいです。特にこれから挑戦する初心者の方にやさしいブログにしたいと思います。

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【バンドリ】楽曲難易度を数値化する方法の断念と新提案

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こんにちはユウジです。

 

 

少し前にバンドリの楽曲難易度を数値化して、基準が分からない公式の楽曲レベルに代わる新たな難易度指標を作ろうと提案しました。

以下記事参照

www.creativeyuji.com

 

 

これで数値化できれば精度の高い難易度ランキングができる予定でしたが、とある原因で断念。

 

今回は、その断念した原因についてお話しし、最後に新たな数値化法(新提案法)を思いついたのでそのことについてお話します。

 

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旧提案法の簡単な解説

まずはじめに旧提案法の主な数値化の考え方の説明をします。

考え方としては、ノーツの種類やレーンの場所、連続か非連続かなど、ノーツの要素を細かく分類して、それぞれのノーツの数値化を行い、それらのノーツの数値の合計を楽曲の数値とするものです。

 

 

断念するまでに行ったこと

断念をするまでにやったこととしては

  • ノーツの種類の分類
  • データ集め
  • 譜面画像の編集

をしました。

 

一応やったこと書きますが飛ばして大丈夫です。

 

 

ノーツの種類の分類

旧提案法で一番重要なノーツの種類の分類をしました。メモ書きを載せておきます。

タップ場所(L:左手、R:右手、数字:左から何レーンか)

L1,L2,L3,L4,L5,L6,R2,R3,R4,R5,R6,R7

(なぜL7がないかというと7レーンを左手で操作することはないからです。R1も同様)

 

同じ側の手で連続(1拍以内)同間隔の回数C(数字:連続何個目か(1は省略))

C数字

 

同じ側の手で連続(1拍以内)間隔I(L:左から、R:右から、数字/8:8分の数字拍(8が1拍、1が1/8拍)

I8/8,I7/8,I6/8,I5/8,I4/8,I3/8,I2/8,I1/8

 

同じ側の手で連続(1拍以内)移動量M(数字:移動したレーン数(+は左から、-は右から)

M5,M4,M3,M2,M1,M0,M-1,M-2,M-3,M-4,M-5

 

ノーツの種類(T:タップ、F:フリック、S:スライド始点、M:スライド中間、G:スライド終点、GF:スライドフリック終点)(L:左手、R:右手)

(単独)T,F,S,M,G,GF

(複合)LTRT,LTRF,LFRT,LFRF,LSRS,LGRG,LGFRG,LGRGF,LGFRGF

 

スライドノーツ移動量A(数字:レーンの移動量、~数字/8:拍数)

例:3~4/8 (左から3レーン移動の4/8拍)

 

対称非対称(片側がスライドノーツ中かどうか)

非対称時:NS

対称時:YS

 

分類の書き方

|場所||種類|(スライド角度移動量)(連続間隔,移動量)(片側スライド中間ノーツ非対称)

 

 

データ集め

データは、ノーツの判定(PERFECTやGREATなど)が分からないとだめなので、スクショ動画で実際にバンドリをプレイして集めた。

 

 

譜面画像の編集

譜面が確認できるように譜面画像をいただきましてノーツ番号が分かるようにノーツに番号をふった。やらなくてもよいことだが、やっておくと確認作業などが楽になるだろうと思いやった。

 

 

以上のことをやってみました。もし旧提案法をやりたい方は参考までにどうぞ。より詳しい説明や質問なども受け付けます。

 

 

 

旧提案法の断念理由

 

ノーツ判定をスロー再生で見ても分からないことがある

同時フリックや、同時タップなど同時に行うノーツの判定が非常に難しく、分からないところは飛ばしてあとでつじつまを合わせる感じでやってみたがかなり大変だった。正直ノーツの感覚が狭い楽曲はつじつまを合わせることができないほどめちゃくちゃになってしまうと思われる。

対処法としては0.2倍速で確認していたのでもっと遅く再生できるソフトを使用するか同時押しのとき若干ずらすように押す技術を身につけるしかないと思う。

 

 

データ集めが困難

自分のプレイ動画を集めるにしろ、1曲あたりプレイに2~3分、判定に20分くらい(EASYの場合なのでEXPARTだと2~3時間?それ以上かも)かかってしまい、まず公表できるまでのデータを集めるには無理すぎる。

対処法としては大人数で行うようにすることだと思う。

 

 

ノーツの分類が人それぞれ

旧提案法では右利き親指勢に限定して難易度を数値化しようしましたが、実際にプレイしてみて1回目は右でタップしたノーツを2回目では左でタップしたりと、自分の中でも一位に定まていないノーツがあったり、そんなことなら右利き親指勢の中でも違った運指をするのではないかと思い、複数通り操作できるノーツをどう分類すればよいか答えが出せない。

対処法としては分類を割り切るしかないが、それだと一般的な難易度に数値化できるとはいいがたいので考えなくてはならない。

 

 

断念理由まとめ

つまり、一人で行うには時間も労力もかなり凄まじいことになってしまうと判断したため今回は断念したいと思います。

もし旧提案法で難易度を数値化したいという方がいましたらご連絡ください。私の考えをより細かくご説明いたします。

 

 

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新提案法

旧提案法は断念してしまいましたが、それでもやっぱり世の中のバンドリーマーさんのために難易度を数値化出来たらと思い、新たな数値化法を提案します。

また後日細かな説明は記事にすると思いますが、ここで簡単に説明させていただきますと、旧提案法ではノーツごとを判定して数値化し、楽曲の数値化としていたものを楽曲の判定でそのまま数値化します。

これによってデータ集めがしやすくなり、時間も労力もかなり抑えることができると思います。

この提案法で新たに楽曲難易度を導き出してランキング記事作りたいと思います。

 

 

 

もしかしたらこの記事を読んでいるバンドリーマーさんにデータ集めをお願いすることもあるかもしれませんが、バンドリーマーみんなで作る難易度ランキングもロマンがありますね。頑張っていきましょう!

以上になります。

【バンドリ】初心者必見!必ず上達する8つの方法(テクニック)

 

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はじめに

みなさん、こんにちはユウジです。

 

バンドリがかなり盛り上がってきました。

プレイヤーの数も多くなり、私の周りでも始めた人が現れるようになってきました。

 

しかし、その分、バンドリがなかなかうまくならないといった悩みをもつ人もよく聞かれるようになりました。

 

そこで、初めての音ゲーがバンドリでまるっきり音ゲーに関しては初心者だった私が、今ではEx28もフルコンできるようになったその上達法について書いていきたいと思います。

 

この記事では主に、行き詰まる人の多いHARD、EXTRAでの上達法を書いていきます。なかにはEASY、NORMALでも役立つものもあるのでHARDまでいっていない人も読んでいただければと思います。

 

また、この上達法をやったからといって必ず上達できるとは限りませんので、あくまでもこういう方法もあるんだ、試してみようという感じで読んでいただければと思います。

 

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上達法

1.楽曲を覚える

全難易度共通の上達法として、まず、楽曲を覚えましょう。

楽曲を覚えるとは、目安としてその曲を脳内で何となく再生できる状態にすることです。

 

初めて聞く楽曲では、リズムが分からないためある意味反射神経ゲームになります。

逆に知っている楽曲はリズムが分かっているため、リズムに乗りながらやることができ、余裕が生まれるため咄嗟のノーツにも対応しやすくなります。

 

そして、楽曲を覚えるでもう一つ覚えてほしいのが、譜面です。

しかし、全譜面覚えるのはさすがに無理だと思うので、よくミスする箇所の譜面を覚えるようにしてください。よくミスする箇所の譜面を覚えたらどう指を動かしたらよいかを検討してください。

その際には

Lv別譜面リンク:バンドリってどうよ?:So-netブログ

から譜面を確認できるので活用してみてください。

 

また、最後まで演奏できない曲を覚えたい場合には回復パーティで挑むといいかもしれません。

 

 

2.ミラー機能を使う

これも全難易度共通の上達法?で楽曲によっては右利きだけど左連打がある曲だったり、スライドはこっちの手の方が動けるといったものもあるのでその時は思い切ってミラー機能を使ってみましょう。もしかしたらそっちの方が精度が上がるかもしれません。

 

  

3.速度を上げる

これも全難易度共通ですがHARD以上の難易度では重要、EXTRAに至っては必須になるのではないかと思います。

 

速度を上げると難しくなるのではないかと思う方は多いと思います。私も初めはデフォルトの速度5.0でずっとやっていました。たまにお遊びで10.0にして「くっそ速!ムリムリムリ~(笑)」とそんなことやっていました。

ですが今では速度9.5を標準でやっています。正直それだけ上げないとEx26以上はクリアすら難しいと思います。

 

では速度を上げることによりどう変わるのかと言いますと、①速度が速いと同一画面上のノーツの数が少ないため脳の処理が追いつき指が動かしやすくなるということと、②ノーツの間隔が広くなり判定ミスが減るということがあります。

 

①は下の画像を見てもらえたらわかると思いますが、同じところでも右のほうが明らかにノーツの数が少なく指をこう動かすというイメージがつきやすいと思えます。楽曲難易度が上がる分、ノーツの数も増えていくので速度を上げるのは非常に有効となります。

 

 

f:id:kyuji48000:20180525123218p:plain

 

②はノーツの判定範囲が広いのでタップしたら後ろのノーツも判定されBADやMISSと判定されかねません。また、スライドノーツも速度が遅いときは始点と終点の間隔が小さいとき、真横にスライドというかなり無茶なノーツになりますが、速度を上げることにより斜めのノーツとなり指の動かし方が分かりやすくなったりします。

 

以上の2つが速度を上げた方が良い主な理由ですが速度を上げていくことで注意することは一気に速度を上げすぎないことです。

一気に上げすぎてしまうと途中で終了することが多く逆効果となってしまいます。

 

おすすめな速度の上げ方としては0.5ずつ上げていき、速度に慣れるまでは速度を上げないという方法です。実際0.5上げただけでもクリアやフルコンボできる曲はかなり増えます。

 

 

 

4.フリックノーツはどの向きでもOK

これはHARD以上で出てくるフリックノーツという厄介なノーツで使える意外に知られていない仕様で、フリックノーツは最初の説明や、形状的に「上にフリックしてください!!」という感じですが、実はフリックの向きは関係ないのです。

真横にフリックしようが、真下にフリックしようが、斜めにフリックしようが、関係ないのです!

なので、下の画像のようにフリックノーツの後にすぐ左にノーツがある場合、そっち向きにフリックすることでそのまま楽にタップすることができます。

 

f:id:kyuji48000:20180525124528p:plain

 

これを知っているか知らないかで大きな差がでます。

 

 

 

5.タップノーツはフリックでもOK

フリック繋がりでもう一つ。下の画像があります。

f:id:kyuji48000:20180525125846j:plain

 

実際にやってるとどっちがフリックで、どっちがタップでみたいに混乱してしまうことがあると思います。

そんな時は、どっちもフリックしてしまいましょう。

タップノーツはフリックしてもタップと判定されるためこの方法を使うことで無駄に混乱することなく切り抜けられます。

注意としては、スライドノーツの終点をフリックしてしまうとMISSになるのでスライドノーツでは使えません

 

f:id:kyuji48000:20180525125916p:plain

 

 

 

6.タップの判定範囲は3レーン分

これもあまり知られていない話ですが、バンドリのタップの判定範囲はタップしたレーン+左右1つずつのレーンの合わせて3レーン分が判定範囲になります。これをうまく使うと例えば下の譜面、かなり右側レーンの移動が激しいですが、3レーン分の判定範囲をうまく使うと簡単な譜面になります。(今回の場合は右2のレーンだけで右1、右3も補える)

 

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ただ、ノーツとずれたところをタップするので人によって違和感を感じてMISSしやすくなる場合もあります。私もこの方法は苦手なのでそこまでお勧めしませんが人によっては上手くいく可能性もあります。

 

 

 

7.移動範囲が3レーン以下のジグザグスライドノーツは真ん中長押し

6の関連でこっちは私も使っているおすすめの方法です。

先ほど判定範囲は3レーン分と言いましたがこれはスライドノーツでも同じです。つまり、下の譜面のようなジグザグノーツも正確にジグザグすることなく、真ん中をずっと押しているだけで切り抜けられます

 

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8.交互連続ノーツは同時押し

下の画像のように交互に連続するノーツ(トリルと言ったりします)があります。この連続ノーツもかなり厄介で難しいですが、同時押しで楽に切り抜けられます。ただ、判定範囲が広いとはいえ微妙にノーツの間隔があいているため両方PERFECT判定にするのは難しいので将来的にAP(All PERFECT)を狙っている人などにはあまりおすすめしません。ただクリアしたい、フルコンボを取りたいという人には割と使えるテクニックなのでやっていみてください。

 

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おわりに

以上がバンドリ初心者でも必ず上達する方法です。他にもさまざまあるとは思いますがとりあえずこの方法を使うことでEXクリアまではできるのではないかと思います。

少しでもお役に立てたらうれしいです。

次はスコアアップ法でも書こうかなと思います。

ありがとうございました。

【バンドリ】ローソンコラボキャンペーン体験記

みなさんこんにちは、ユウジです。

 

 

バンドリ!ガールズバンドパーティーキャンペーンにより、5/15(火)より、全国のローソンで、オリジナルクリアファイル、オリジナルミニポスター、オリジナルチャームなど数量限定でもらうことができます!

 

詳しくはこちら↓↓

バンドリ! ガールズバンドパーティ! キャンペーン|ローソン

 

 

 

今回のバンドリとローソンのコラボは2回目で、第一弾は去年の8月頃だったので半年以上ぶりですね。

 

第一弾は各バンドのボーカル担当が主役となったコラボでしたが、今回は、各バンドのギター担当が主役となります。

名前を挙げると

  • 花園たえ(Poppin'Party)
  • 青葉モカ(Afterglow)
  • 氷川日菜(Pastel*Palettes)
  • 氷川紗夜(Roselia)
  • 瀬田薫(ハロー、ハッピーワールド!)

以上の5人です。

 

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第一弾の苦い思い出

去年の8月頃第一弾のコラボキャンペーンをやったとありましたが、その時の私は、夏休みで家から一歩も出なかった生活を送っていたのと、まだ貢ぐという快感を知らなかった時であったので、残っていれば買おうかなぐらいに思っていました。

結果としてキャンペーン開始から日にちが結構立っていてローソンに行ってももう残りもなく(もしかしたらキャンペーン終わっていたのかも)第一弾のキャンペーンは終了。今になって激しく後悔しております。

 

なので今回は、絶対にクリアファイルとミニポスターを全種類揃えるんだーという一念でキャンペーン開始を待っていました。

 

 

キャンペーン開始

キャンペーン開始日たまたま大学があったので登校途中のローソンに駆け込む。

しかしキャンペーン初参加に近い私はどういう風にキャンペーン商品が置いてあり、どうもらえるのかも分からなかった。

 

時間は9時30分、キャンペーン開始から既に2時間30分経過している…人気を考えると既に無くなっていてもおかしくはないと思う。

そう焦りながらもひたすらミニポスターに必要な栄養剤コーナーを探した。

 

すると、あった。上の方に見慣れた娘たちが手に取ってくれと言わんばかりに。(気のせい)

 

早速キャンペーン対象商品のリポビタンDを買う。もちろんミニポスターは全種類揃える。だから1種類あたり3本必要なので全部で15本買う。

 

ただ、同じ種類を15本買うのはさすがにお店に迷惑だろうと、9本通常リポD、2本リポゼロ、4本リポフィルを買った。まさか、この買い方が逆に迷惑になることを私はこの時考えもしなかった。

 

 

次にクリアファイルのためにお菓子コーナーへ、棚を一通り見るも対象商品が見つからず...

 

クリアファイルはやっていないのかと思ったら、普段のお菓子コーナーとは別の特設コーナーに置いてありました。

お菓子そしてクリアファイル!!ちゃんと全種類ある!

 

 

置いてあるお菓子がだいたい3つづつだったので、お菓子5種類購入、クリアファイルコンプしました。

 

 

そしてレジへ、15本のリポD、15個のお菓子、5つのミニポスター、5枚のクリアファイルの入ったカゴを渡す。

 

そこで気づく、リポDの種類を分けたことにより種類ごとにレジを通さなければならず余計な手間がかかることに...

 

完全にやってしまった。店員さん申し訳ないっす。

 

店員さんの若干冷ややかな視線を浴びつつ、袋に入れられていくお菓子とリポD。

 

だが私にはそれ以上にミニポスターとクリアファイルを手に入れた歓喜に満ち溢れていたのだった。

 

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その後大学までお菓子15個、リポD15本を運んで現在はそれをどうにかして消費しているという感じです。

【バンドリ】楽曲難易度を数値化する方法の提案

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こんにちはユウジです。

 

 

バンドリを遊んだことがある人なら1度は思ったことがあるのではないかと思うこととして

 

あれ?この楽曲レベルおかしくね?

 

ということがあると思います。

 

いわゆる難易度詐欺と呼ばれるものですね。(決して悪意のある詐欺ではないです

 

例えば、ときめきエクスペリエンス!のEXPERTは楽曲レベル25なのですが、他の25曲の中では簡単過ぎるといったものや、Redo(27)よりY.O.L.O!!!!!(26)のほうが難しいといったことがあります。(個人的意見です)

 

 

私も一応、過去に難易度ランキングなるものを記事にしていますが、

 

①楽曲レベルに重みをつけて難易度ランキングにしたもの

www.creativeyuji.com

 

② 楽曲レベルに重み(EXPERTの楽曲レベル重視)をつけて難易度ランキングにしたもの

www.creativeyuji.com

 

 

①、②どちらも楽曲レベルから求めた数値で難易度ランキングしているため、そもそも難易度設定に疑問のある楽曲レベルでは正しい指標にはなりえないというのが今回の問題としています。

 

 

そこで、私の提案としましては

楽曲レベルに頼らない難易度の表現

を実現出来たらと思っています。

 

 

もし同様に新たな難易度表現を考えている方、考え付いた方は情報を教えてもらえればと思います。

 

 

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難易度の数値化法の提案

ここから私が考えている難易度を数値化する方法です。数値が高いほど難易度が高くなるようにする予定です。

※私が右利き親指勢であること、また右利き親指勢のバンドリーマーが多いため、それ用の難易度になってしまいます。左利きや人差し指勢の方はあくまでも参考程度であることを予めご了承ください。

 

必要な難易度の数値化

難易度を数値化するうえで必要な数値と思われるものを挙げていきます。

①タップ場所の難易度の数値

バンドリではタップするレーンが全部で7ヶ所あります。

7ヶ所ある中で左手では左側のレーンはタップしやすいが右側のレーンは難しかったり、逆に右手は右側のレーンは簡単にタップできるが左側のレーンは難しいなど、7ヶ所全て同じ感覚でタップできるとは考えづらいです。

そこで、各レーンのタップの難易度を右手左手両方を数値化することで、その譜面のタップの難易度を測ることができます。

 

②ノーツが連続した時の間隔と移動量の難易度の数値

譜面によってはノーツが連続するところがあります。その連続するノーツの間隔が短いと難しくなると思います。また同じ間隔でも例えばレーンを1つずつずれていくよりも1つ飛ばしでずれる方が難しかったりします。

そこで、連続するときのノーツの間隔とタップするレーンの移動量を数値化することでその譜面の連続ノーツのタップ難易度を測ることができます。

 

③ノーツの種類の難易度の数値

ノーツの種類としてシンプルには以下の3種類となります。

  • タップノーツ
  • フリックノーツ
  • スライド(ロング)ノーツ(以下スライドノーツに統一)

これらを組み合わせてノーツを構成し、新しいノーツが作られます。

それが以下の7種類となります。

  • ダブルタップノーツ(タップ+タップ)
  • タップリックノーツ(タップ+フリック)
  • ダブルフリックノーツ(フリック+フリック)
  • ダブルスライドノーツ(スライド+スライド)
  • スライドフリックノーツ(スライド+フリック)
  • ダブルスライドタップリックノーツ(ダブルスライド+タップリック)
  • ダブルスライドダブルフリックノーツ(ダブルスライド+ダブルフリック)

以上の3種類(単独ノーツ)と7種類(複合ノーツ)を使って譜面は作られています。

 

それらのノーツの種類ごとにも簡単に捌けるもの、ミスりやすいものと難易度が異なると思います。

そこで、ノーツの種類ごとの難易度を数値化することで、その譜面のノーツの難易度を測ることができます。

 

④スライドノーツの移動量と角度の難易度の数値

同じスライドノーツでも、レーンが変わらないものと変わるもの、レーンが変わる場合のノーツの移動量やノーツの角度によって難易度は異なります。

そこでノーツの移動量や角度を数値化することで、スライドノーツの難易度測ることができます。

 

⑤左右非対称時の難易度の数値

左右で異なる動きをすることは難しいです。そこで左右の片方がスライドノーツ、もう片方がそれ以外のノーツ(異なった動きをするスライドノーツも含む)の場合の難易度を数値化することで、左右異なるノーツのときの難易度を測ることができます。

 

⑥楽曲速度の難易度の数値

楽曲によって演奏時間や小節数が異なっており、同じ小節数でも演奏時間が短いほどその楽曲の速さが速いということになります。その速さによって難易度が異なると思います。

そこで、楽曲の速さの難易度を数値化することでその楽曲の難易度を測ることができます。

 

 

難易度の種類

難易度といってもいくつか種類があります。特に必要な難易度は

①クリア難易度

②フルコンボ(FC)難易度

③オールパーフェクト(AP)難易度

ではないかと思います。

 

もちろん種類が異なると難易度も異なることを考慮しなくてはなりません。

一応考えたのは判定の係数をそれぞれ変えて数値を求める方法です。

例えば①は、クリアすることがメインとなるためPERFECTとGREATとGOODは数値が上がらないようにし、BADとMISSはダメージ量を考慮してBADよりMISSの方が数値が上がるように設定します。
②は、FCすることがメインのため、PERFECTとGREATが数値が上がらず、それ以外はGOODでもBADでもMISSと同等の数値上昇に設定します。
③も、PERFECTだけ数値が上がらず、それ以外はすべて同等の数値上昇に設定します。

このようなそれぞれの種類によって設定を変えればできるのではないかと思います。

 

 

測定方法

①数値化する前に自分(または他の人)が思う難易度ランキングを作る

 

②譜面から、それぞれノーツの数値化種類が何なのかを分ける(例えば3レーンの連続していないタップノーツで左右非対称ではないノーツみたいな)

 

③自分または他人のプレイからPERFECTやGREATなどの判定結果を蓄積していき数値化する

 

④③の結果と①が近くなるように設定する

 

 

 

以上が私が考えているバンドリの楽曲難易度を数値化し設定する方法です。

 

皆さんのお役に立てるように頑張りたいと思います。また、そのために良い結果が出るように祈ります。

 

あと今回勝手にバンドリ研究室作りました。今後どうするかはこれから決めていきます。

FaceAPIを試してみた【Python】

FaceAPIとは

FaceAPIとは、Microsoft Azureで使用することができる顔検出・顔認識を行うことができるAPIとなります。

azure.microsoft.com

 

 

 

準備

今回、FaceAPIのページにあるドキュメントからPythonのコードを使ってみます。

そのために下記のものを準備しました。

  • Python2.7
  • Anaconda
  • Atom

 

ここではそれぞれのダウンロード方法など説明しませんので、私が説明するよりも分かりやすく書いてあるサイトを載せておきます。

 

Python

わかりやすい!Pythonインストール方法まとめ(Windows,Mac,Linux対応) | 侍エンジニア塾ブログ | プログラミング入門者向け学習情報サイト

 

Anaconda

Anaconda を Windows にインストールする手順 | WEB ARCH LABO

 

Atom

【すぐわかる!】Atomエディタのインストールと日本語化、便利な使い方

 

また、AtomにHydrogenパッケージを入れておくと便利なのでその方法も

Atom と Hydrogen で Jupyter が Atom で動くよ!(インストール、準備、使い方まで) | ごみばこいん Blog

 

以上のことを準備してFaceAPIを試してみましょう。

 

 

 

FaceAPIを試す

まず、Microsoft AzureのFaceAPIのページ(

https://azure.microsoft.com/ja-jp/try/cognitive-services/?api=face-api

)に行きます。そして、FaceAPIのAPIキーの取得を押します。

f:id:kyuji48000:20180422214044p:plain

 

 

そして、パスワード等々入力することでサブスクリプションキーが表示されるのでそのキーを必ずコピーしておいてください、後で使います。

f:id:kyuji48000:20180422214239p:plain

 

そのままクイックスタートガイドを押し、左側にあるPythonを押すと、Pythonのドキュメントが出てくるのでそれに沿ってプログラムを打ち込んでいきます。

f:id:kyuji48000:20180422214543p:plain

 

 

次にAtomを開きドキュメントに載っていた以下のプログラムを打ち込んでいきます。(多少変更点あり)

下記のプログラムが見づらかったらことらを見てくださいFaceAPI Pythonコード - 初めはみんな初心者

 

 

 

subscription_key = "自分のサブスクリプションキー"
assert subscription_key
face_api_url = 'https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect'
image_url = '画像のURL'
import requests
from IPython.display import HTML

headers = { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key }

params = {
'returnFaceId': 'true',
'returnFaceLandmarks': 'false',
'returnFaceAttributes': 'age,gender,headPose,smile,facialHair,glasses,emotion,hair,makeup,occlusion,accessories,blur,exposure,noise',
}

response = requests.post(face_api_url, params=params, headers=headers, json={"url": image_url})
faces = response.json()
HTML("<font size='5'>Detected <font color='blue'>%d</font> faces in the image</font>"%len(faces))

#%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image
from matplotlib import patches
from io import BytesIO

response = requests.get(image_url) #画像データの取得を行っている模様
image = Image.open(BytesIO(response.content))

plt.figure(figsize=(8,8))
ax = plt.imshow(image, alpha=0.6) #alphaが画像の濃度調整
for face in faces:
fr = face["faceRectangle"]
fa = face["faceAttributes"]
origin = (fr["left"], fr["top"])
p = patches.Rectangle(origin, fr["width"], fr["height"], fill=False, linewidth=2, color='b') #顔枠
ax.axes.add_patch(p)
plt.text(origin[0], origin[1], "%s, %d"%(fa["gender"].capitalize(), fa["age"]), fontsize=20, weight="bold", va="bottom") #性別年齢等文字系
plt.axis("off")

 

 

 

Hydrogenを使って実行するとこんな感じに顔検出を行うことができました。

f:id:kyuji48000:20180423134306p:plain

 

 

FaceAPIのドキュメントのコードでは以上のことができます。

FaceAPIのページでは他の画像URLもあるので画像を変えてやってみてはいかがでしょうか。

 

 

今後は画像検出した画像を取り込めるようにしてみたいと思います。

FaceAPI Pythonコード

subscription_key = "自分のサブスクリプションキー"
assert subscription_key
face_api_url = 'https://westcentralus.api.cognitive.microsoft.com/face/v1.0/detect'
image_url = 'https://how-old.net/Images/faces2/main007.jpg'
import requests
from IPython.display import HTML

headers = { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': subscription_key }

params = {
    'returnFaceId': 'true',
    'returnFaceLandmarks': 'false',
    'returnFaceAttributes': 'age,gender,headPose,smile,facialHair,glasses,emotion,hair,makeup,occlusion,accessories,blur,exposure,noise',
}

response = requests.post(face_api_url, params=params, headers=headers, json={"url": image_url})
faces = response.json()
HTML("<font size='5'>Detected <font color='blue'>%d</font> faces in the image</font>"%len(faces))

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image
from matplotlib import patches
from io import BytesIO

response = requests.get(image_url)
image = Image.open(BytesIO(response.content))

plt.figure(figsize=(8,8))
ax = plt.imshow(image, alpha=0.6)
for face in faces:
    fr = face["faceRectangle"]
    fa = face["faceAttributes"]
    origin = (fr["left"], fr["top"])
    p = patches.Rectangle(origin, fr["width"], fr["height"], fill=False, linewidth=2, color='b')
    ax.axes.add_patch(p)
    plt.text(origin[0], origin[1], "%s, %d"%(fa["gender"].capitalize(), fa["age"]), fontsize=20, weight="bold", va="bottom")
_ = plt.axis("off")

人生設計はしない!楽しい人生を送るために私が思っていること

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こんにちは、ユウジです!

 

 

みなさんは自分の人生について考えたことはありますか?

 

 

小さい頃は人生というか、将来アレしようコレしようと夢を膨らましていたのではないでしょうか。

では今はどうでしょう?

何となく毎日を過ごしている、自分の人生はこれでいいのかわからない、そんな人もいるのではないでしょうか。

 

 

 

私は、小学校か中学校での授業で人生設計をするということがありました。

そこでは生まれてから現在まで、そしてその後どういう人生を歩んで行くのか書きました。

覚えていることは、高校行って大学行って就職して、28歳で結婚して、40歳で独立してなんかの社長になって、60歳で会長になって息子に会社を渡して、80歳で自分の銅像を建てる(笑)という計画でした。

 

 

高校でも自分の人生を自分の中で計画することがあって、一応情報系の高校だったので、そのまま情報系が学べる大学に進み、そのままIT会社にエンジニアとして就職し、40歳までに沢山お金を稼いでから辞めて余生を過ごすという計画をしていました。

 

 

私自身、人生において特別大きな挫折というものはなく割と思い通りの人生を送れてきていたので高校生の私もそういう安定的な無難な人生を送ろうと考えていました。

 

 

 

ところが・・・

 

 

 

とある病気により1ヶ月入院、入院生活中に精神を病み、この世にはどうにもならないことがある、思い通りの人生なんて送れないという結論に至りました。

 

 

その結論に至ってからというもの良い人生とは何かという疑問だけが残り、退院後もひたすら悩みました。

 

 

今送ろうとしている人生だって何かあるかわからない。そんな人生に意味があるのか。

 

 

そんなことばかり考えてたある日、一つの解答に出会いました。

 

 

「良い人生かどうかは今決めることではない。死ぬ直前、最後に良い人生だったと自分で思えたなら良い人生なのだ」

 

 

この出会いをきっかけに、今までの安定人生思考から挑戦人生思考に変わり、一度きりの人生なんだからやりたいことはやらないと損だなと思うようになりました。

 

 

そして、現在当ブログを始めたり、YouTube始めたり、今度は絵とか漫画とかに挑戦しようとしたり、音楽もやってみようかなと思ったり、今まで人生に必要ないと思っていたことに挑戦する楽しさというものが感じられるようになりました。

 

 

 

まとめとして、私が伝えたいことは、完璧な人生設計が逆に自分を束縛し苦しめるかもしれない。

 

今楽しい人生を送っている私のアドバイスは

  • 夢や目標をたくさん持つこと!
  • やりたいことはやりたいときにやること!
  • 良い人生かどうかの反省は最後にやること!

この3つやっていれば楽しい人生を送れます。

 

 

今自分の人生について悩んでいる方へ少しでもお役に立てたら幸いです。

 

ありがとうございました!

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