バックアップの際、随時いろいろなハードディスクにiTunesライブラリというか、曲フォルダをバックアップする。
それをまとめたい。
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1.システム環境設定→アカウントを作る (iTunesAdjustとかいう名前にする)／管理者権限→それでログイン
2.iTunes→環境設定／詳細／”iTunes Music”フォルダの場所を、まとめたいディレクトリに変更する→ライブラリに追加 (⌘+o)→
バックアップされた”/iTunes/iTunes Music/”以下のミュージシャン別フォルダを全選択し（もしくは”/iTunes Music/”フォルダそのもの”を）開く→追加を待つ→（これを繰り返し、全部インポト）→
“トラック01″などの名前でインポートされていて、アーティスト名もアルバム名も無いものは、表示を”変更日”でソートしてアーティスト名にとりあえず”051011″とか変更日をつけとく／あとで整理
//カメラ接続ファーストチェック
gphoto2 –list-ports
//PTPCamera終了
killall PTPCamera
gphoto2 –port=usb
gphoto2 –list-config
(
/main/settings/model
/main/settings/capture
…
)
gphoto2 –get-config=model
gphoto2 –get-config=capture
//カメラのサポート機能リスト表示
gphoto2 -a
//撮影
(gphoto2 –camera=”Canon Digital IXUS 860 IS”)
gphoto2 –set-configure capture = on //無反応
gphoto2 –camera-image //サポートしていない旨表示される
Nikon D80
カメラ本体でUSB接続モードを “PTP/MTP(firm ver1.11)”にして接続する。
1.killall PTPCamera
2.gphoto2 –auto-detect
3.gphoto2 –port=usb
4.cd 保存フォルダパス
4.gphoto2 –capture-image-and-download –filename=HOGE.jpg(ファイル名)
※カメラ傾けてたりするとたまに失敗する。
共通オプション
-?, –help プログラムの使い方の完全なヘルプメッセージを表示する
–usage プログラムに使い方の短いメッセージを表示する
–debug デバッグを有効にする
–debug-logfile=FILENAME デバッグ情報を書き込むファイルの名前
–quiet 簡易出力 (標準=詳細)
–hook-script=FILENAME ダウンロード、取り込みなどの跡に呼び出すフックスクリプトです。
その他のオプション (順不同)
–stdout 標準出力にファイルを送出する
–stdout-size データの前にファイルサイズを出力する
–auto-detect 自動検出したカメラの一覧を表示する
–show-info=STRING 情報の表示
–summary サマリの表示
–manual カメラのドライバのマニュアルを表示する
–about カメラのドライバのマニュアルの情報
–storage-info ストレージ情報の表示
–shell gPhoto シェル
ソフトウェアとホストシステムの情報の取得 (カメラからではありません)
-v, –version バージョン情報を表示して終了する
–list-cameras サポートしているカメラ型式の一覧
–list-ports サポートしているポート・デバイスの一覧を表示する
-a, –abilities カメラ/ドライバーの性能を表示する
使用するカメラの指定
–port=FILENAME ポート・デバイスを指定する
–speed=SPEED シリアル転送スピードを指定する
–camera=MODEL カメラの型式を指定して下さい
–usbid=USBID USB ID の上書き
(エキスパート向け)
カメラとソフトウェア設定
–list-config 設定ツリーの一覧
–get-config=STRING 設定値の取得
–set-config=STRING 設定値の設定
カメラ上で、カメラから画像の取り込み
–wait-event カメラからのイベントを待つ
–capture-preview 取り込みの簡易プレビュー
-F, –frames=COUNT 取り込むフレーム数の設定
(標準=infinite(無限))
-I, –interval=SECONDS 取り込み間隔の設定 (単位:秒)
–reset-interval シグナルで取り込み間隔をリセットする (標準=no)
–capture-image 画像の取り込み
–capture-image-and-download 画像の取り込みとダウンロード
–capture-movie 映像の取り込み
–capture-sound オーディオの取り込み
–capture-tethered カメラのシャッターリリースとダウンロードを待つ
ダウンロード、アップロードとファイル操作
-l, –list-folders フォルダの一覧
-L, –list-files フォルダ内のファイル一覧
-m, –mkdir=DIRNAME ディレクトリの作成
-r, –rmdir=DIRNAME ディレクトリの削除
-n, –num-files ファイル数の表示
-p, –get-file=RANGE 指定した範囲でファイルの取得
-P, –get-all-files フォルダからすべてのファイルの取得
-t, –get-thumbnail=RANGE 指定した範囲でサムネイルの取得
-T, –get-all-thumbnails フォルダからすべてのサムネイルの取得
–get-metadata=RANGE 指定範囲のメタデータの取得
–get-all-metadata フォルダからすべてのメタデータを取得する
–upload-metadata=STRING ファイルからメタデータをアップロードする
–get-raw-data=RANGE 指定した範囲で生データの取得
–get-all-raw-data フォルダからすべての生データの取得
–get-audio-data=RANGE 指定したオーディオデータの取得
–get-all-audio-data フォルダからオーディオデータの取得
-d, –delete-file=RANGE 指定した範囲でファイルの削除
-D, –delete-all-files フォルダの中のファイルを削除
-u, –upload-file=ファイル名 ファイルをカメラにアップロード
–filename=FILENAME_PATTERN ファイル名もしくはファイル名のパターンの指定
-f, –folder=FOLDER カメラのフォルダを指定する
(標準=”/”)
-R, –recurse 再帰する (標準=ダウンロード)
–no-recurse 再帰しない (標準=削除)
–new 新しいファイルのみ処理する
–force-overwrite ファイルの上書きで問い合わせない
http://csugrue.com/codeArchive/of/
この内の、contourAnalysisの内の、isPointInsideMe(x,y,blob [i].points)
—–
＞＞「ptsで囲まれたblob内に 座標(x,y) は含まれるか…」
bool isPointInsideMe(float x, float y, vector <ofPoint> & pts)
{
// code via Zach Lieberman via Randolph Franklin…
int i, j, c = 0;
int nPts = pts.size();
for (i = 0, j = nPts-1; i < nPts; j = i++) {
if ( ( ((pts[i].y <= y) && (y < pts[j].y)) || ((pts[j].y <= y) && (y < pts[i].y)) ) && (x < (pts[j].x - pts[i].x) * (y - pts[i].y) / (pts[j].y - pts[i].y) + pts[i].x) )
c = !c;
}
return (bool) c;
}
——
for(i = 0, j = nPts-1; i < nPts; j = i++)がミソ.
nPts=10でまわすと
print (i,j) :
(0,9) (1,0) (2,1) (3,2) (4,3) (5,4) (6,5) (7,6) (8,7) (9,8)
(c=0;c=!c;print(c);すると出力は”1″ 。さらにc=!c;するとprint(c);出力は”0″ わーお)
説明あり:http://www.prefield.com/algorithm/geometry/contains.html
“cv.h” –オプティカルフロー関数 CVAPI(void) cvCalcOpticalFlowLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvSize win_size, CvArr* velx, CvArr* vely ); /* Calculates optical flow for 2 images using block matching algorithm */ CVAPI(void) cvCalcOpticalFlowBM( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvSize block_size, CvSize shift_size, CvSize max_range, int use_previous, CvArr* velx, CvArr* vely ); /* Calculates Optical flow for 2 images using Horn & Schunck algorithm */ CVAPI(void) cvCalcOpticalFlowHS( const CvArr* prev, const CvArr* curr, int use_previous, CvArr* velx, CvArr* vely, double lambda, CvTermCriteria criteria ); #define CV_LKFLOW_PYR_A_READY 1 #define CV_LKFLOW_PYR_B_READY 2 #define CV_LKFLOW_INITIAL_GUESSES 4 /* It is Lucas & Kanade method, modified to use pyramids. Also it does several iterations to get optical flow for every point at every pyramid level. Calculates optical flow between two images for certain set of points (i.e. it is a “sparse” optical flow, which is opposite to the previous 3 methods) */ CVAPI(void) cvCalcOpticalFlowPyrLK( const CvArr* prev, const CvArr* curr, CvArr* prev_pyr, CvArr* curr_pyr, const CvPoint2D32f* prev_features, CvPoint2D32f* curr_features, int count, CvSize win_size, int level, char* status, float* track_error, CvTermCriteria criteria, int flags ); –
・素材モノ化(sss/voices/separate_SoundFile_L.py)
–<Logic>
(波形見えなければノーマライズ)
・EQ
・コンプ強(レベル揃え)
・トラック選んでバウンス(オーディオファイルを書き出し->トラックをオーディオファイルに) *トラックをモノにすれば書き出し後ファイルもモノ
–<Max/MSP>
・sss/voices/voice_analyze.pat
‘jit.uldl (for leopard)’ 使ったインターバルアップロード、インターバルタイム長過ぎる(30分間とか1時間とか)と使用不可になる。ので1分毎にcheck.txtアップしてる。
同時に複数の’jit.uldl’オブジェクトがあって、どれか一つアップロード頻度高ければ問題ないっぽい。
多分