長期間のツイ禁を成功させる方法を思いついた

受験や何かの試験などに集中するためtwitterのTL閲覧やツイートを休止したいという方は多かろうが、アプリをアンインストールしてもついついブラウザでログインしてしまうなどしてなかなか上手くいっていない人が多いような印象を受ける。おそらく一番確実なのは信頼できる誰かにパスワードを変更してもらってログイン不能にした上でツイ禁明けにパスワードを教えてもらう方法だが、そういった人が周りにいない方のために以下の方法を考えた。概略は次の通り。

  1. PCのブラウザを除き、ログインしている全ての端末からログアウトする
  2. 新しいパスワード用の文字列を用意する(非常に複雑で絶対覚えられないものが望ましい)
  3. オンラインのタイムカプセルサービスを提供しているサイトで、メッセージ欄に2の文字列をコピペし、ツイ禁明けの日時にメールで届くようにする
  4. twitterの設定画面でパスワードを2の文字列に変更する
  5. twitterからログアウトする

詳細

今回利用するのはFutureMeというサイト(オンラインのタイムカプセルのようなサービスで、日付を指定して未来の自分にメールを送れる)である。日付は30日後〜50年後を設定できる。 www.futureme.org

ここのメッセージ欄に「kg4G72wrjges3OFG2hgl」のような絶対に覚えられない複雑な文字列を打ち込む。例えば私が2018年の8月16日に新しいパスワードをhogehoge@gmail.com宛で受け取ってツイ禁を解除したい場合、以下のようになる。 f:id:I-was-a-Ki:20170816083051p:plain

先ほどの文字列をコピーしておいた上で、twitterの設定からパスワードの変更画面を開き、新しいパスワードの欄にペーストする。先ほどFutureMeに預けた文字列をそのままパスワードにするのは不安が残るので、末尾などに好きな文字列を追加しても良い(この際追加する文字列は当然覚えておく必要がある)。

このようにパスワードを変更した後twitterからログアウトしてしまえば、新しいパスワードがメールで届くまでの間はログインすることが不可能になる、という訳である。指定日時になるとこのようにメールが届くので、それに記載の内容を用いてログインすれば良い。 f:id:I-was-a-Ki:20170816083034j:plain

注意

オンラインのタイムカプセルサービスは幾つか存在するが、その中には資金難などの問題で閉鎖されたものも多い。FutureMeも寄付を募っている状況であり、いつまでもサービスが続く保証は存在しない(つまり、メールを受け取る日には既にサービスが終了しており届かない可能性がある)ことには留意しておきたい。

棋譜を連続解析して指定手数進んだ局面での評価値を返すスクリプト

ウォーズや24で大量に指した将棋から序中盤の段階で既に悪くなっている棋譜を探し、課題を見つけようというのは時折試みられているアプローチであるように思われるが、ひとつひとつ見返すのは意外と面倒である。そこで、フォルダ内の棋譜を連続解析して「X手目の局面での評価値」を出力するvbsスクリプトを書いた。例えばXを40に指定すれば解析した棋譜の中から40手目の時点で評価値の悪い棋譜を発見できる。なお、コードはComputer Shogi Uploaderに上がっている「USI将棋エンジン一致率計算プログラム usi.vbs Ver.1.2」を一部改変したものになっている。

使い方

①解析したい棋譜たちをダウンロードするなり何なりして一つのフォルダに入れる。

参考:将棋ウォーズ棋譜ダウンローダー

②将棋エンジンの実行ファイルがあるディレクトリに以下のコードをScoreCp.vbsとして保存する

gisteb725606a1049d7ba36da008fe55228e

コマンドプロンプトで②のディレクトリに入る

④ウォーズや24からダウンロードした棋譜ファイルは対局者名に自動的にidが記載されるため、自分のidを指定すればそちら側から見た評価値を表示させることができる。X手目まで指したときの評価値を表示させるには

cscript ScoreCp.vbs エンジンファイル名 {棋譜フォルダ名|棋譜ファイル名} スレッド数 検討時間[秒] X 自分の名前

を実行する。例えばアカウント名itsの棋譜をC:/Users/username/Downloads/itsに保存し、gikou.exe(4スレッド思考時間1分)で40手目における評価値を表示させるには

cscript ScoreCp.vbs gikou.exe C:/Users/username/Downloads/its 4 60 40 its

とする。 対局者名を指定せず評価値を表示させることもできる。

cscript ScoreCp.vbs エンジンファイル名 {棋譜フォルダ名|棋譜ファイル名} スレッド数 検討時間[秒] X

実行結果

出力は以下の図(解析中)のように標準出力される他、同じディレクトリの解析結果.txtというテキストファイルに書き出される。 f:id:I-was-a-Ki:20170708145207p:plain

注意

上に載せているスクリプトは対応エンジンが少ないが、75行目あたりの「思考条件を送る(エンジン別)」の部分をそれっぽく書き換えればいけると思うのでお試しあれ(投げやり)

Google Calendar APIで時間割を登録する

時間割を管理するにあたって、高校の授業のように毎週同じコマに決まった授業が入っているのなら既存の時間割用アプリが有用である。しかし、専門の授業が中心になり変則的なスケジュールを耐え忍ばなくてはならない現在それらの使用は困難であるため、教務から配布される時間割表を元にGoogle Calendarに時間割とその日の授業内容を登録しておくことにした。

作業の概略は以下の通り。

  1. 教務から与えられたpdfファイルをcsvに変換する
  2. Google Calendar APIを利用して、pythonで書いたコードによりcsvの内容をカレンダーに書き出す

pdfファイルをcsvに変換する

教務から配布される以下のようなpdfから情報を抽出することを考える。 f:id:I-was-a-Ki:20170610121512p:plain

pdfをワードか何かで開いて表だけ引っ張り出せばどうにかなるだろうと思っていたら、pdfの生成方法の問題なのか分からないが世にもおぞましい文字化けが生じる上コピーペーストもままならないため諦めてOCRすることにした。使用したのはONLINE OCROCRということで手打ちした方が速いレベルの仕上がりを予測していたのだが、「腫瘍」が「腫蕩」に、「5」が時たま「S」になったりするくらいで十分使用に堪えるものであった。以下は得られたwordファイルの表をエクセルに貼り付けたもの。 f:id:I-was-a-Ki:20170610121549p:plain

ただし「川」の認識は苦手なようで「ノII」という誤認識が各所で多発していた。このONLINE OCRは会員登録すれば25ページまで無料で変換が可能だが、紹介記事を書くなどすればボーナスで無料変換可能枚数が増えることになっているようだ。

このエクセルファイルに対し、誤認識の修正などをしたのちcsvで出力した。

Google Calendarに書き出す

まずGoogle Calendar APIを利用するにあたって、こちらを見ながらStep2まで進め、その後以下のようなpythonファイルを書いてpython TimeTable.pyと実行する。コーディングにあたってはこちら予定のカラーとidの対応表を参考にさせて頂いた。

giste938d0c7959e4e018c46774f1e38be39

これを実行するとブラウザが起動しカレンダーの読み込み・書き込み権限の認証画面が開くが、次回以降は認証を介することなく書き込むことが可能である。

コマンドラインから歌詞を取得する

GW中は開発が捗る。今日はこちらを参考にiTunesに登録されている歌詞をコマンドラインから取得してテキストファイルに書き出す作業をするスクリプトを書いてみた。以下は、「スピッツ年代順」というプレイリストに入っている曲の歌詞を、改行を半角スペースに変換した形で「Spitz.txt」に出力するJScriptである。これを実行すると、一行に一曲の歌詞が書かれたテキストファイルが生成される。

var fs = WScript.CreateObject("Scripting.FileSystemObject");
var file = fs.OpenTextFile("Spitz.txt", 2, true);

var iTunesApp = WScript.CreateObject("iTunes.Application");
var playlist = iTunesApp.LibrarySource.Playlists.ItemByName("スピッツ年代順");
var str = ""

if (playlist) {
  var numTracks = playlist.Tracks.Count;
  for ( var i = 1; i <= numTracks; i++) {
    var track = playlist.Tracks(i);
    var lyrics = track.Lyrics;
    var lyricsDeleteBreak = lyrics.replace(/[\n\r]/g, " ");
    str = str + lyricsDeleteBreak + "\n";
  }
  file.WriteLine(str);
}

file.Close();
fs = null;
WScript.Echo("終了");

これをiTunes.jsなどとして保存し実行すると以下のようなテキストファイルが生成する。たまに空行が入るのは歌詞が存在しない曲である(39行目はリコシェ号)。

f:id:I-was-a-Ki:20170505100926j:plain

毎日ランダムな時刻にメールを送るシェルスクリプト

試験を控えた友人から、「”試験まであと○日"っていうメールを毎晩送って!」という依頼を受けた。それも、毎日同じ時間だとドキッとしないので「21時から22時の間のランダムな時刻の間に」メールを受信するのが望ましいらしい。これを実現するため、私は下記のような動作を自動で行うシェルスクリプトを書くことにした。常時稼働しているサーバーを持っていればスリープ解除云々は必要ないのだが、残念ながら私は1日の大半の時間スリープしているラップトップしか持ち合わせていないのである。

  1. 21時から22時の間にMac(OS Sierra)をスリープ解除する
  2. 1の1分後に文章を自動生成しファイルに保存、postfixを使用してgmailsmtpサーバーに繋ぎメールを送信する
  3. 乱数を発生させ、次の日上記の動作を行う時間を決める
  4. 翌日の21:XX分に1が行われるように設定する
  5. 4の1分後に2が行われるように設定する
  6. Macをスリープさせる

以下、順番に書いていこう。

コマンドラインからメールを送信できるようにする

今回はデフォルトでインストールされているpostfixを利用することにした。初めは独自ドメインを作って送信しようと思ったが、テストメールを送信したところ悉く弾かれたので仕方なくgmailsmtpサーバーを利用することにした。そのため、事前準備として安全性の低いアプリがgoogleアカウントにアクセスするのを許可しておく必要がある。

/etc/postfix/main.cfに

relayhost = [smtp.gmail.com]:587
smtp_sasl_auth_enable = yes
smtp_sasl_password_maps = hash:/etc/postfix/sasl_passwd
smtp_sasl_security_options = noanonymous
smtp_sasl_tls_security_options = noanonymous
smtp_sasl_mechanism_filter = plain
smtp_use_tls = yes

を追記した上で、googleのログインに必要な情報を入れた

[smtp.gmail.com]:587 hogehoge@gmail.com:passwd

という内容の/etc/postfix/sasl_passwdを作成し、sudo postmap sasl_passwdとしてデータベースを更新する。

あとはpostfixを再起動すればメールを送信できるようになる。

sudo postfix stop
sudo postfix start

文章を自動生成する

「あと○日」とだけ打ったメールを送るのはあまりにも味気ないので、翌日の天気と星占いも一緒に載せることにした。

翌日の天気の取得

翌日の天気をAPIで取得するにはOpenWeatherMapが便利である。Sign UpすればAPI Keyが無料で入手できる。後は毎日APIを叩いて当日と翌日の天気が記載されたjsonファイルを取得し、こちらを参考に翌日の天気予報を取り出して文章を整形する。この作業にwgetコマンドとjqコマンドを使用するため、事前にbrewを用いてインストールしておく。

翌日の星占いの取得

検索すれば意外と見つかるもので、WebAdFortuneAPIで星占いを発信している。これも同じくjsonファイルが得られるので、友人の星座のところの占いだけ取得し文章を整形する。

時刻指定してシェルスクリプトを実行する

これにはatコマンドを用いたが、デフォルトではオフになっているそうで(?)、私の場合は

sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/com.apple.atrun.plist

が効いて動くようになった。が、plistファイルを編集しなくてはならないという話もあって情報が錯綜している。因みにpilstファイルは最近導入されたAppleの特殊プロテクトSystem Integrity Protectionにより保護されているらしくroot権限でも書き込みできないので、これを解除するとなるとセーフモードで起動したり色々しなくてはならないようだ。

sudoをパスワードなしで利用できるようにする

Macのスリープ解除時刻指定に使うpmsetは設定変更にあたるためsudoを用いる必要がある。が、いちいちパスワードを要求されていては自動化の意味がないので、visudoで

root    ALL=(ALL) ALL
%admin  ALL=(ALL) ALL
hogehoge ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL #これを追記

とした。

これで下準備が整った。以下は実際に書いたシェルスクリプトである。

gist48e87a2a210a8888b230a0c13eca4e18

これにより友人には以下のようなメールが毎晩送信される。

生理学試験まであと37日です。

---明日の天気と占い---
京都の天気は快晴、最高気温は15.87度、最低気温は3.18度です。
双子座は2位。運勢は全体運:5、仕事運:5、金運:4、恋愛運:5です。新しい習い事にチャレンジするなど、前向きな行動が運気を高めます。気になっている場所の掃除も、早めに終わらせて☆
ラッキーカラーはシルバー、ラッキーアイテムはしょうゆです。

twitterログ保存―検索可能な形でアーカイブ―

あらゆるデータを検索可能な形でアーカイブしたいというのは人間の根源的な欲求である。かどうかは知らないが、自分あるいは他人の日々の記録たるtwitterのログを掘り返したくなることはままあるように思われる。しかし現状では鍵垢に関してはフォロー内であっても一週間以内になされたツイートしか検索できず、また過去のタイムラインは200件までしか取得できないため、随時ログを取ってアーカイブしていくことが必要となる。以下では「自分のつぶやきのログをとる」「他人のつぶやきのログを取る」「タイムラインをまるごと保存する」の3つの項目についてそれを実現するwebサービスを紹介する。

自分のつぶやきのログを取る

Twilog

言わずと知れたログサービス。未登録の場合は最新200件が読み込まれ、登録すればすべてのツイートがアーカイブできる。公開垢でしか使えないのが難点。

ツイセーブ

鍵垢でも使えるTwilogというイメージ。アイコン履歴、プロフィール変更履歴なども閲覧出来て楽しい。

他人のつぶやきのログを取る

TwimeMachine

そもそもこんなことをしたいと思う人の方が稀かもしれない。つぶやきを取得したいアカウントが公開垢なら検索に全く問題がないのだが、鍵垢となると先述の通りフォロー内であっても検索が不満足なものとなる。そこで登場するのがTwimeMachineである。自分のアカウントでログインし、ツイートを取得したいアカウントのIDを打ち込むと最新のツイート3200件が読み込まれる。あとはこれをコピペしてテキストファイルとして保存してしまえば検索可能な形になる。

タイムラインをまるごと保存する

tweetymail

以上で特定のユーザーのつぶやきをアーカイブする方法を説明したが、TLで生じた会話のログを取っておきたい場合個人単位での取得ではあまりにも見づらい。このときはtweetymailが役に立つ。 このサービスのTimeline Alertという機能を用いれば、タイムラインの内容が記載されたメールが登録したメールアドレス宛に送られ蓄積するので結果的に検索可能な形になる。「タイムライン 保存」などとググると非公開ツイートに対応していない方法ばかり出てくるが、tweetymailは連携アプリ認証してしまえばフォロー内の鍵垢のつぶやきも取得できる。 メールのフォーマットは以下のようである。

f:id:I-was-a-Ki:20170329131544j:plain

載っているリンクをクリックすればメールによりリプを送ったりリツイートしたりすることができるが、この機能のお世話になることは(個人的には)あまりなさそうである。

Timeline Alertがメールを送信するタイミングのオプション

以下の4つの選択肢が用意されている。

  • As soon as a minimum number of new tweets accumulate(指定した数字の新着ツイートがTLにたまるとすぐにそのツイート達が載ったメールが来る。この数字は1~50で指定可能)
  • Once every hour (if there are new tweets)
  • Once every day (if there are new tweets)
  • At specific times every day (if there are new tweets)

なお、メール一通に載せられるツイートの数はmaxで200なので、例えば一時間に200件以上の新着ツイートがTLに存在する場合Once every hourに設定すると取得漏れが生じる。ツイート数が多い場合は一番上のオプションを採るべきである。

特定ユーザーのつぶやき取得にも使える

設定の際にfilterをかければ特定のユーザーのつぶやきのみ取得することが可能である。実際、あるユーザーの過去ログをTwimeMachineで作成した上でこの設定を用いて新着ツイートを保存するようにすれば(TwimeMachine実行時に取得できた最古のツイート以降のつぶやきに関しては)鍵垢のログ取りは完璧である。 さらに一番上のオプションでminimum numberを1に設定すれば、あるユーザーが何かつぶやいた瞬間にそのツイート内容が記載されたメールが来ることになる。この設定を使う必要のあるケースというのがあまり思い浮かばないが、滅多に呟かないユーザーだから1ツイートごとに通知が欲しいとか(?)、非常にツイ消し頻度の高いユーザーのつぶやきを見逃さずに済むようになるとか(当然ツイートを削除してもメールは残るので一応ツイ消し対策にはなる)、そんな感じだろうか。

その他

tweetymailにはTimeline alertのほかにList AlertやSearch Alertなんてものもあるので必要に応じて使えそうである。ただし無料版では一つのtwitterアカウントにつきalertを一つしか作成できないのでその点は注意すべき。

任意の画像を数式で表現する

WolframAlphaで「Popular Curves」などと検索をかけると、ロゴや食品をはじめ、アニメキャラクターや実在する人物までを媒介変数表示された曲線で表している作品が多く見受けられる。下の画像はアインシュタインのプロットらしい。

f:id:I-was-a-Ki:20170122161926p:plain

このように、任意の画像を数式で表現する方法については、以下のリンクに詳しい記載がある。 aomoriringo.hateblo.jp

しかし、上記のサイトは有償ソフトウェアたるMathematicaを利用しているためハードルが高い。そこで、Mathematicaを購入することなく利用する方法を解説した下記のサイトを参考にし、両者を組み合わせることによって画像の数式表現を実現したログを残しておこうと思う。

hirax.net::「Wolfram CDF PlayerをMathematicaとして使う方法」をRubyでもっと簡単にしてみた

なお、以下の作業はWindows10上で行っており, 全体を通じてブラウザはFirefoxを利用している。他のブラウザを使用していて動かない場合は変更を検討してみると良いかもしれない。

A. Mathematicaを利用できる環境を整える

Mathematica自体は有料だが、Mathematicaにより生成されたCDFファイルを再生する「wolfram CDF player」は無料配布されている(MathematicaとCDF playerの関係についてはこちらを参照願いたい)。今回はこれとRubyのWebサーバーを組み合わせることにより実行環境を構築することとする。

wolfram CDF playerの入手

まずは以下のURLからこれを入手しよう。ダウンロード・インストールにそれなりに時間がかかるので注意。

www.wolfram.com

Ruby実行環境の構築

こちらを参考にRubyのセットアップをしよう。以下のURLからRubyインストーラをダウンロードして実行すれば簡単にインストールすることができる。個人的にはパスも通しておいた方が何かと便利なのではないかと思う。

RubyInstaller for Windows

それでは、早速冒頭で述べた記事に記載のrubyコードをコピペして適当なディレクトリに"math.rb"などどして保存し、コマンドプロンプト

ruby math.rb

と実行してみる。Windows10ではここで警告が出たが適当にOKしておこう。なお、このサーバーを終了させるにはhttp://localhost/shutdownにアクセスすればよい(ブラウザにお気に入り登録しておくと便利かもしれない)。

長い文字列を送信できるようにしておく

以下の作業で、WEBから一定以上の数の文字列を送信した場合に「ERROR WEBrick::HTTPStatus::RequestURITooLarge」というエラーメッセージが生じて送信が失敗する場合がある。その場合、こちらを参考に、C:\Ruby23-x64\lib\ruby\2.3.0\webrickに存在するhttprequest.rbをテキストエディタで開き、MAX_URI_LENGTHを指定している箇所を

MAX_URI_LENGTH = 64 * 1024 * 1024 # :nodoc:

などと変更し上書き保存することでこのエラーに備えておくことができる。

Universal Mathematica Manupulator 3 にアクセス

上のRuby Webサーバーを立ち上げた状態で、ブラウザでUniversal Mathematica Manipulator 3にアクセスする。初回のアクセス時に「umm3.cdfをダウンロードしますか」というようなことを訊かれるので適当なディレクトリにダウンロードしておく。上手く行っていれば暫く待っていると下図のような立体が右側領域に表示されるはずである。

f:id:I-was-a-Ki:20170122151320p:plain

※「クラッシュしました」といったメッセージが時たま表示されるが、ブラウザやあるいはPCごと再起動してみたりを何回か行えば(?)復旧する。この辺のことは全然分からないので詳しい方はぜひ教えてほしい。

使い方としては、まず左側に数式を打ち込んだ状態でTABキーを押して(入力内容がRubyのWebサーバーに送信される)、その後右側領域のevalボタンを押せば出力が表示される、という流れである。例えば左側に「1+1」を入力して上記の作業を行った場合、右側には2が表示される。

B. 実際に画像を数式化してみる

注:以下に示すコードは、これも最初に述べた記事に載っているものを一部改変しただけでほとんどコピペである。
今回は、主に筆者がスピッツファンだという理由によりスピッツのロゴを数式で表現してみようと思う。画像のローカルのパスを渡すことによりインポートすることも少なくともデスクトップ版Mathematicaでは可能なようだが、今回は上手くいかなかった(?)

f:id:I-was-a-Ki:20170122153827j:plain:w300

関数の読み込みと画像の取り込み

最初に指定されているmaxOrderNumが使用する数式の最大次数となる。

(* parameters *)
(* 最大次数 *)
maxOrderNum = 200;
(* 画像URL, もしくはローカルパス *)
imageURL = "https://yt3.ggpht.com/-wbOANd5n5ZY/AAAAAAAAAAI/AAAAAAAAAAA/ELOj6QE_dyc/s900-c-k-no-mo-rj-c0xffffff/photo.jpg";

pointListToLines[pointList_, neighbothoodSize_: 6] :=
 Module[{L = DeleteDuplicates[pointList], NF, lambda,
   lineBag, counter, seenQ, sLB, nearest,
   nearest1, nextPoint, couldReverseQ, d, n, s},
  NF = Nearest[L];
  lambda = Length[L];
  Monitor[
   (*list of segments *)
   lineBag = {};
   counter = 0;
   While[counter < lambda,
    (*new segment*)
    sLB = {RandomChoice[DeleteCases[L, _?seenQ]]};
    seenQ[sLB[[1]]] = True;
    counter++;
    couldReverseQ = True;
    (*complete segment*)
    While[
     (nearest = NF[Last[sLB], {Infinity, neighbothoodSize}];
      nearest1 = 
       SortBy[DeleteCases[nearest, _?seenQ], 
        1. EuclideanDistance[Last[sLB], #] &];
      nearest1 =!= {} || couldReverseQ),
     If[
      nearest1 === {},
      (*extend the other end; penalize sharp edges*)
      sLB = Reverse[sLB]; 
      couldReverseQ = False,
      
      (* prefer straight continuation *)
      nextPoint = If[Length[sLB] <= 3,
        nearest1[[1]],
        d = 1. Normalize[(sLB[[-1]] - sLB[[-2]]) +
            1/2 (sLB[[-2]] - sLB[[-3]])];
        n = {-1, 1} Reverse[d];
        s = Sort[{Sqrt[(d.(# - sLB[[-1]]))^2 +
               (*perpendicular *)2
                (n. (# - sLB[[-1]]))^2], #} & /@ nearest1];
        s[[1, 2]]];
      AppendTo[sLB, nextPoint];
      seenQ[nextPoint] = True;
      counter++]];
    AppendTo[lineBag, sLB]];
   (*return segments sorted by length*)
   Reverse[SortBy[Select[lineBag, Length[#] > 12 &],
     Length]],
   (*monitor progress*)
   Grid[
    {{Text[Style["progress point joining",
        Darker[Green, 0.66]]],
      ProgressIndicator[counter/lambda]},
     {Text[Style["number of segments",
        Darker[Green, 0.66]]],
      Length[lineBag] + 1}},
    Alignment -> Left, Dividers -> Center]]]
 
(* Fourier coefficients of a single curve *)
fourierComponentData[pointList_, nMax_, op_] :=
 Module[{epsilon = 10^-3, myu = 2^14, M = 10000, s, scale, delta, L, 
   nds, sMax, if, xyFunction, X, Y, XFT, YFT, type},
  (* prepare curve *)
  scale = 
   1. Mean[Table[
      Max[fl /@ pointList] - 
       Min[fl /@ pointList], {fl, {First, Last}}]];
  delta = EuclideanDistance[First[pointList], Last[pointList]];
  L = Which[
    op === "Closed",
    type = "Closed";
    If[First[pointList] === Last[pointList], pointList,
     Append[pointList, First[pointList]]],
    
    op === "Open",
    type = "Open";
    pointList,
    
    delta == 0.,
    type = "Closed";
    pointList,
    
    delta/scale < op,
    type = "Closed";
    Append[pointList, First[pointList]],
    
    True,
    type = "Open";
    Join[pointList, Rest[Reverse[pointList]]]];
  (*re-parametrize curve by arclength *)
  xyFunction = BSplineFunction[L, SplineDegree -> 4];
  nds = NDSolve[
    {s'[t] == Sqrt[xyFunction'[t].xyFunction'[t]],
     s[0] == 0}, s, {t, 0, 1}, MaxSteps -> 10^5, PrecisionGoal -> 4];
  (* total curve length *)
  sMax = s[1] /. nds[[1]];
  if = Interpolation[
    Table[{s[rho] /. nds[[1]], rho}, {rho, 0, 1, 1/M}]];
  X[t_Real] := 
   BSplineFunction[L][Max[Min[1, if[(t + Pi)/(2 Pi) sMax]], 0]][[1]];
  Y[t_Real] := 
   BSplineFunction[L][Max[Min[1, if[(t + Pi)/(2 Pi) sMax]], 0]][[2]];
  (* extract Fourier coefficients *)
  {XFT, YFT} = 
   Fourier[Table[#[N@t], {t, -Pi + epsilon, 
        Pi - epsilon, (2 Pi - 2 epsilon)/myu}]] & /@ {X, Y};
  {type, 2 Pi/
     Sqrt[myu]*((Transpose[
         Table[{Re[#], Im[#]} &[Exp[I k Pi] #[[k + 1]]], {k, 0, 
           nMax}]] & /@ {XFT, YFT}))}]
Options[fourierComponents] =
  {"MaxOrder" -> maxOrderNum, "OpenClose" -> 0.025};
 
fourierComponents[pointLists_, OptionsPattern[]] :=
 Monitor[
   Table[fourierComponentData[
     pointLists[[k]],
     If[Head[#] === List, #[[k]], #] &[OptionValue["MaxOrder"]],
     If[Head[#] === List, #[[k]], #] &[OptionValue["OpenClose"]]
     ], {k, Length[pointLists]}],
   Grid[
    {{Text[
       Style[
        "progress calculating Fourier coefficients",
        Darker[Green, 0.66]]],
      ProgressIndicator[k/Length[pointLists]]}},
    Alignment -> Left, Dividers -> Center]] /; Depth[pointLists] === 4
 
makeFourierSeries[
  {"Closed" | "Open", {{cax_, sax_}, {cay_, say_}}},
  t_, n_] :=
 {Sum[If[k == 0, 1/2, 1] cax[[k + 1]] Cos[k t] + 
    sax[[k + 1]] Sin[k t], {k, 0, Min[n, Length[cax]]}],
  Sum[If[k == 0, 1/2, 1] cay[[k + 1]] Cos[k t] + 
    say[[k + 1]] Sin[k t], {k, 0, Min[n, Length[cay]]}]}
 
(* 画像読み込み *)
img = Import[imageURL];

これをAで準備したUniversal Mathematica Manipulator 3の左側領域にコピペして実行する(NULLと表示されるはずである)。

エッジを抽出し線分の数を表示

(* エッジ抽出 *)
edgeImage = Thinning[EdgeDetect[ColorConvert[
     ImagePad[Image[Map[Most, ImageData[img], {2}]], 20, White], 
     "Grayscale"]]];
edgePoints = {#2, -#1} & @@@ Position[ImageData[edgeImage], 1, {2}];
SeedRandom[2];
hLines = pointListToLines[edgePoints, 16];

(* 線分の数を表示 *)
Length[hLines]

これを実行し暫く待つと右側に線分の数が表示される。今回使用したスピッツのロゴの場合は3であった。

エッジ抽出の結果を描画してみる

Graphics[{ColorData["DarkRainbow"][RandomReal[]],Line[#]}&/@hLines]

実行結果は下図のようになった。

f:id:I-was-a-Ki:20170122155433p:plain

フーリエ変換を実行&数式を表示

fCs = fourierComponents[hLines];

curves = makeFourierSeries[#, t, 200] & /@ fCs;
curves2 = Rationalize[curves, 0.002];
Style[curves2, 6] // TraditionalForm

少し時間はかかるが、これでめでたく数式を得ることに成功する。 得られた数式はコピペでテキストファイルなどに保存することが可能である。

f:id:I-was-a-Ki:20170122155751p:plain