node.jsでRSSをパースする

この前までクローリングとかやったので、今度はRSSをパースしてみる。

ここでnodeでXMLを読み込む際に便利なxml2jsをインストールしておく

# /usr/local/node/bin/npm install xml2js
xml2js@0.4.15 node_modules/xml2js
├── sax@1.1.4
└── xmlbuilder@4.1.0 (lodash@3.10.1)

今回は地元の大阪の週間天気を取り出すことにした。内容はこちら。

取得したRSSをパースして天気の内容を取りだす。

// 大阪の週間天気予報RSS
var RSS = "http://rss.weather.yahoo.co.jp/rss/days/6200.xml";

// モジュールの読み込み
var parseString = require('xml2js').parseString;
var request = require('request');

// RSS取得
request(RSS, function(err, response, body){
 if(!err && response.statusCode == 200){
  analyzeRSS(body);
 }
});

// 関数定義
function analyzeRSS(xml){
 // XMLをJSのオブジェクトに変換
 parseString(xml, function(err, obj){
  // エラー処理
  if(err){
   console.log(err);
   return;
  }
  
  // RSS内のあるrss要素の下のchannel要素のitemをすべて取り出す
  var items = obj.rss.channel[0].item;
  
  // item要素の数だけループさせる
  for(var i in items){
   var item = items[i];
   // item内のtitle要素をコンソールに表示
   console.log(item.title[0]);
  }
 });
}

取得した結果はこちら。

# /usr/local/node/bin/node tenki.js
【 16日（月） 大阪（大阪） 】 晴れ - 22℃/12℃ - Yahoo!天気・災害
【 17日（火） 大阪（大阪） 】 曇後雨 - 22℃/14℃ - Yahoo!天気・災害
【 18日（水） 大阪（大阪） 】 曇時々雨 - 21℃/16℃ - Yahoo!天気・災害
【 19日（木） 大阪（大阪） 】 曇時々雨 - 19℃/13℃ - Yahoo!天気・災害
【 20日（金） 大阪（大阪） 】 曇時々晴 - 19℃/11℃ - Yahoo!天気・災害
【 21日（土） 大阪（大阪） 】 晴時々曇 - 18℃/10℃ - Yahoo!天気・災害
【 22日（日） 大阪（大阪） 】 曇時々晴 - 19℃/11℃ - Yahoo!天気・災害
【 23日（月） 大阪（大阪） 】 曇り - 19℃/13℃ - Yahoo!天気・災害
【 大阪市 】警報・注意報はありません - Yahoo!天気・災害
【 北大阪 】警報・注意報はありません - Yahoo!天気・災害
【 東部大阪 】警報・注意報はありません - Yahoo!天気・災害
【 南河内 】警報・注意報はありません - Yahoo!天気・災害
【 泉州 】警報・注意報はありません - Yahoo!天気・災害

OpenCV Tutorial（４）〜特定画像の検出

ドラクエの戦闘画面からカンダタの子分を取り出してみた。

元画像のこれから

これを取り出してみる。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img_rgb = cv2.imread('dq.jpeg')
img_rgb2 = img_rgb.copy()
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = cv2.imread('template.png',0)
w, h = template.shape[::-1]

res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.8
loc = np.where( res >= threshold)
for pt in zip(*loc[::-1]):
    cv2.rectangle(img_rgb2, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (255,0,0), 1)

plt.subplot(121),plt.imshow(img_rgb)
plt.title('Matching Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img_rgb2)
plt.title('Detected Point'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

おぉ、とりだせた。

OpenCV Tutorial（３）〜画像の輪郭検出

本当ならガウシアンフィルタにかけてノイズの提言をさせてから、色相の勾配を該当ピクセルの近傍と比較して計算して...ってやらないといけないわけだけど、OpenCVに関しては、関数を一発呼ぶだけでやってくれる。

すげえ。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# グレースケールで読み込み
img = cv2.imread('20120129-00000000-jijp-000-0-view-thumb-450x300-8462.jpg',0)

# 閾値の上限200、下限を100に指定
edges = cv2.Canny(img,100,200)

plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(edges,cmap = 'gray')
plt.title('Edge Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

今日の作業

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この辺からだいたい分かっとく必要のあるところと、飛ばしてもいいところを見極めるのが難しくなってきた。そのおかげでか進捗が少ない。。。