リア滅の刃(無限爆破編)

そして例に漏れず今年も！！僕はこのままあと10日以内に彼女ができなければ22年連続でクリスマスに苦しむことになる。高校で習ったドミノ論法(数学的帰納法)を思い返しても、n=2まで確かめたら大抵n=kとn=k+1の吟味にはいった気がするんだが…?もうn=21までは吟味したのですがこの論法のソースどこ？マジで当たってるんだけど？天才か？

…いや、n=22こそは外さねばならない…このまま終われるか…極限まで来た僕の脳内には

彼女を作る
リア充を…

の2択が浮かんだ。

そしてコンマ2秒後にはリア充を…ことを決意した。もう片方は無理だと本能が叫んでいたからだ。

しかし、どうしたらいいのだろうか、全世界のうち少なくとも70億人はリア充撲滅運動に対してやる気はある()はずなのだが、いかんせん行動に移す輩はいない。それはその通りで、

だって、自分一人で社会に立ち向かっても結果は分かりきっているから。

なら、俺がその筆頭になってやる…！！！

こい！！！勇敢なる猛者ども！！

f:id:WMMCsaiteihen:20201212140528j:image

　　はいしゃ

僕は貞王としての意識を持って行動に移すことにした。

2.そういや、ブログ書くんやったっけ

　突然、Advent calendarでブログを書かないといけないことを思い出しました。が、ネタがない。適当に書けばいっか〜はははとか思ってたんですがルービックキューブの人(ルービックキューブが難しすぎた話 - lmFfGQUkniaZの日記)のような堕ち方が容易に想像ついたので開催者としてあかんやろうし、1年生のあの若さ(シャニマスを初めてちょうど100日の新人Pがシャニマスを語る（ついでに自己紹介も） - Yamayouの部屋)はもう精神的に出せない…

そう、秘密裏に行動するはずだったリア充撲滅計画をブログネタに昇華することでとりあえずネタはクリアとすることにしたのです(12月12日現在)

(まぁネタに安堵した僕はここから始まる14日までサボることになるのですが…)

いかんせん僕の周りは非リアしかいないので良いのですが、全世界レベルの範囲までこの活動を布教するためにはブログに残して行くしかねぇのでまぁ結果的には良かった。

3.実行編

さて、大変です。同期とAmong usしてたら(A.M 6時現在)14日になってしまいました。ブログは明日なので急いでこれを完成させます…。

デートスポットを実際に爆破したら犯罪でオナわですし、かと言ってリア充への愚痴TwitterTLを埋めるのも癪ですから、とりあえず2次元で爆破させることで妥協点としました。

学習させる時間の短縮のため、既存の学習済みデータを持ってくることにします。

そして、カップルの画像を集めてきます。

この時点で地獄の苦しみを身体に刻みますが耐えましょう。

ライトなものから持ってきます。

(なお、公開されていてかつ肖像権的に顔が写ってないものを多く載せます。)

f:id:WMMCsaiteihen:20201212143954j:image

oh…f○ck…

f:id:WMMCsaiteihen:20201212144106j:image

はーいあとで抹消するで〜ははは〜

f:id:WMMCsaiteihen:20201212144741j:image

ヴァァァァ゛ァァァ゛ア゛！！！！！

(吐血)

はぁ…はぁ…まだだ…

f:id:WMMCsaiteihen:20201212144947j:image

け、結婚〜！？はぁ…はぁ…

アラサーの称号の足音が聞こえる…違う…俺はまだ

"お兄さん"だ！！…黙れ！！オジサンじゃねぇ！！！え？"拗らせ"オジサン？？？

やめろ！！取り消せ！！その言葉ァァァア゛ァ！！

はぁ…はぁ…まず銃口を向けます。ターゲットマークをつけて○す。…待ってろすぐにあの世行きさ…

以下の既存の学習データ(h5ファイル)を取り込んできて、機械学習によって物体検知を使ってターゲットを定めます。

https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/1.0/resnet50_coco_best_v2.0.1.h5

言語はpythonでした。

使用環境はAnaconda3です。

コマンドプロンプトにて

conda create pyimage python==3.6

(後に使うTensorflowは最新のpython3.9には対応しておりませんのでよろしく)

仮想環境として僕はpyimageという仮想環境を立ち上げました。

あとはconda installコマンドで必要なものをインストールしてきます。

(ここで僕はpipでインストールしようとしたら死滅→condaでうまくいくものの、先輩に相談して解決したのでAnacondaはクソ)

→【ふざけるな Anaconda】Windows で Python 環境を整える – 茱萸note

これからpythonやる人は環境構築にこちらをみてどうぞ。

さて、以下のコードを以下の順番でコマンドプロンプトに入力し、

conda install numpy==1.16.1
conda install scipy
conda install opencv
conda install matplotlib
conda install tensorflow==1.13.1
conda install keras==2.2.4
conda install h5py
conda install -c powerai imageai

あとは学習データファイルを以下のコードファイルと同じところのディレクトリにぶち込んでおけば準備オッケーです。以下のコードをコンパイルして実行します。(ちなむとAnaconda3は使いにくいのでpycharmの方がpython環境は良いと思います個人的に)

from imageai.Detection import ObjectDetection

import os

execution_path = os.getcwd()

detector = ObjectDetection() detector.setModelTypeAsRetinaNet() detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5")) detector.loadModel()

で、結果ですが先程の画像はこのように出力されます

f:id:WMMCsaiteihen:20201212150155j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201212150310j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201212150320j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201212150329j:image

ターゲットが青枠で囲まれましたね。

これを画像処理して爆破させます。

4.芸術は爆発だ！！喝！！！

かのデイダラは言いました。

"芸術は爆発だ！！！"

と。

かのワイも言いました。

これコンプラ的にやばくね？

と。

突然芽生えた常識的な感性。やったところで面白くもない結末…

いや！爆破させてから後悔しよう！！！

次に、open CVでの爆破です！(ヤケクソ)

本当は青枠のカラー検知した後に大きさの違う画像同士を合成するプログラム書こうと思ったんですがGoogleの陰謀でソースコードを吹っ飛ばし、残り時間がマジであと10分なのでやめて関心領域(ROI)による合成をするだけクソ簡単プログラムで勘弁してくださいすいません！！

領域展開！！！

f:id:WMMCsaiteihen:20201214164121j:image

コードはこんな感じです、！

(すいませんあと数分なのでスクショです)

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235713j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235723j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235745j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235755j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235804j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235813j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235821j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235831j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214235839j:image

うぃーあと1分！！！

結果だけどうぞ！

(結論から申し上げると、コンプラ意識に負けたので先程挙げた内の2枚に関しては不快な思いをさせることも考えて公開しません。まぁほぼ同じような結果になったとだけお伝えします(ヤるだけやったんだ俺は))

f:id:WMMCsaiteihen:20201214175409j:image

f:id:WMMCsaiteihen:20201214175412j:image

ドガァァァアン！！！！！！！！はっはっはーーーーなんて爽快なんだー！！！！……

？ふぅーぅーー！！！！！！！

…。

なんだ…？心のどこかに寂しさと虚無が…あぁ…これが…賢者タイム…(絶頂)

そうか…他人を引き摺り下ろしたら今度は自分が幸せになって見下してやらないとすっきりしねぇんだ…俺って人間は…

5.彼女とLINEしよっ？

さて突然ですが(切り替えの速さ)

この虚無さと心の寂しさを埋めるため、ブログ公開までの残り6時間で彼女とのLINEを実装してみます。

なぜいきなりLINEなのか。と思われる方がいらっしゃると思うので理由を説明します。

普段、日常を生きているとLINEというツールをよく使うと思います。僕の場合、通知は来るもののこんな有様です

f:id:WMMCsaiteihen:20201212154337j:image

毎回毎回、通知が来てはワクワクしてLINEを開き、広告を突きつけられるこの虚無、あたいもう耐えらんない！！！返事をしろ！！

6.さぁ、彼女(bot)を作ろう

Googl Apps Script(二つ名:Gorigori Anal Sex)を使います。言語はJavaScriptですが、

基本的なプログラミングができる人なら大丈夫でしょう。非同期処理などはやりませんから簡単なものだけで完結します。

基本的な流れは

①チャンネル作成(公式アカウントを作成)

→API_keyを取得

②GAS上でプログラムを書く←ここにAPI_key入れ込む

③webhook経由でサービス作成と公開

一般的にAPIを使うのはこの流れです。

APIって便利ですよね。

いきなり宣伝ですが、obnizというモジュールをご存知でしょうか。人生でやったことないけど電子工作始めようかなって人がいきなり流行りのIOTを始めたい時に非常にオススメです。簡単にプログラミングと電子回路の勉強が出来るのも推しポイントです。

基本的なライブラリにくわえ、機械学習のライブラリなどもあって簡単なものから高度なレベルのモノ作りが可能となっております。

obnizによる作品紹介も多数ホームページにありますからこちらから覗いてみてください。

→加速度センサの傾きでWebの要素を傾ける - obniz公式ブログ

APIの使い方の他の例は

→M5StickC+Yun Hatで作る簡単お天気ガジェット - obniz公式ブログ

(ちゃっかりですが僕がこれ書いてます)

さて、話を戻します。

①チャンネル作成(公式アカウントを作成)

まず、LINE Developper を開き、"Messenger API"を開きます。

そこで、流れに沿ってアカウントを作っていきます。

Channel Icon→ LINEのトプ画になる部分

Channel name→LINEの名前の部分

を決めておきます。

f:id:WMMCsaiteihen:20201213215048j:image

普通設定に進み、

f:id:WMMCsaiteihen:20201213215532j:image

上図のクリックを押して、以下のように設定します。

f:id:WMMCsaiteihen:20201213215650j:image

そして、アクセストークン(API_KEY)が以下のような部分にあるので、コピペして保存しておきます。この部分はURLみたいなもので、これをプログラムに貼り付けることでプログラムとLINEをくっつけることができます。

f:id:WMMCsaiteihen:20201213215716j:image

②GAS上でプログラムを書く

GASで以下のコードを書きます。

ここではとりあえず発言をそのまま返すコードを書いておきます。API_KEYの変数に先程コピペした部分を代入しておいてください。

const API_KEY = '/*ここにAPI_KEYに代入しておく*/'

function doPost(e){

var replyToken = JSON.parse(e.postData.contents).events[0].replyToken; //リプライトークン

var userMessage = JSON.parse(e.postData.contents).events[0].message.text; //返信

var url = 'https://api.line.me/v2/bot/message/reply'; var headers = {

'Content-Type': 'application/json;

charset=UTF-8' ,

'Authorization': 'Bearer ' +API_KEY };

var payload = JSON.stringify({

'replyToken': replyToken ,

'messages': [{

'type': 'text' ,

'text': userMessage

}] } )

var configs = {

'headers' : headers ,

'method' : 'post' ,

'payload' : payload

};

UrlFetchApp.fetch(url ,configs)

}