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ポケ森のフレを増やそうとして gem を作った話(2018/01/17 渋谷.rb)

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2018/01/17 の 渋谷.rb で発表した内容です。
https://shibuyarb.doorkeeper.jp/events/69437

スライド中に出てくる3つの gem は以下の場所にあります。

1. crop-pokemori-prof-image
https://github.com/corselia/crop-pokemori-prof-image

2. collect-twitter-media
https://github.com/corselia/collect-twitter-media

3. character-recognition-by-vision-api
https://github.com/corselia/character-recognition-by-vision-api

Published in: Software
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ポケ森のフレを増やそうとして gem を作った話(2018/01/17 渋谷.rb)

  1. 1. 自己紹介 • 滝谷 修 • Takiya Osamu • 初参加 • よろしくお願いします • Ruby歴 • 短い • 略歴(職歴) • ガッツリとプログラミングをする道は歩めていない(つらい)
  2. 2. 本日お話しする内容 •昨年末に gem を作った話 •「どうぶつの森 ポケットキャンプ」(ポケ森)用の gem •プロフ画像のスクショからフレンドコードが抽出できる
  3. 3. 作った動機 •1. ポケ森のフレンドを気軽に増やしたい •2. しかしながら Twitter に流れてくるプロフ情報はプロフ画像(スクショ) •3. 画像を見ながら数値の確認を繰り返してフレコを入力するのはつらい •4. 自動で抽出してしまえ
  4. 4. 実演 •実際に動かしてみます
  5. 5. 副産物あり • 1. Twitter の自分のタイムラインから画像が添付されているツイートを自動で判別して画像をか き集める gem を作った • 2. Google Cloud Vision を用いて、画像化されているテキストを変換するgem を作った • 3. 上記 2つ の gem と今回の gem を組み合わせることで以下の自動化が成立した • (a) Twitter から自動で画像収集 • (b) (a)の画像がポケ森のプロフ画像ならばテキストデータが自動抽出される • (x) Webページの自動生成までやりたかった
  6. 6. 抽出の仕組み •実際のプロフ画像を何枚か見て「あたり」をつけた •「特定の領域」が「特定の色で塗りつぶされている」ことが分かった •したがって 「特定の領域」が「特定の色で塗りつぶされていれば」プロフ画 像とみなした •切り抜く座標は絶対値で指定した •どう考えても力技で良くないし、テストも書いてないけれど、「動いた」
  7. 7. 問題点その1 •9:16 のサイズのスクショでないと正しく抽出できない •正規化はしている •ダメな例 •iOS…… •予め切り取られた画像……
  8. 8. 問題点その2(最大の問題点) • 完成したのは12月末!! •ポケ森のリリースは11月末!! •もはや誰もタイムラインにプロフ画像を流 してくれない!!
  9. 9. 結論 •思い立ったが吉日 •さっさと作った方がきっとみんな幸せになれます •モチベーションも維持しやすい •ありがとうございました

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