Windows 8にアップグレード ＆ SSDに引っ越し

TEST用のWin7のPC、
マザボがGIGABYTEのH55M-D2H

ディスクドライブ
HDD 1TB (システム予約領域:100MB C:112GB E:416GB F:402GB)
SSD 240GB

ソフトの再インストールや設定がめんどくさい ＆ 年末で時間がもったいないので、
Win8にアップグレード後、SSDに起動ドライブを引っ越した際の作業内容のメモ

「SSDって何？」から開始したはず

【手順】
■Win8にアップグレード
CCleanerでCドライブのごみ掃除 使用領域が60GB -> 40GBに減ったはず
アップグレードアシスタントで×印の付いたソフトをアンインストールした気がする
Windows 8のディスクをDVDドライブに入れてセットアップ
特に問題無かったはず(約1時間～2時間)

■SSDへの引っ越し
SSDを、なんとかして接続
MiniTool Partition Wizard Home Edition 7.6.1を実行
システム予約領域とCドライブをSSDにコピー後に、Applyボタンを押す
再起動後の、ブート中に HDD -> SSDにコピーされた
コピー中に経過時間の表示があった、

SSDにコピーされているのを確認したらシャットダウン
HDDのSATAの接続ケーブルを外しておく

MBRを作成
Win8をDVDからブートさせて、システムの修復を選択
コマンドプロンプトを起動させて、bootrecコマンドを使用
bootrec /fixmbr
bootrec /fixboot
bootrec /ScanOs スキャン結果が出たらアップグレードしたWindowsを選択
bootrec /RebuildBcd
exit 後 PCの電源OFF

電源ON -> SSDでブートできたらOK
電源OFF HDDのSATAケーブルを接続
電源ON BIOSでHDDのブート優先順位 SSDを上にする
"Windows の修復なんとか"が 英文から日本語に切り替わった ! ?
"修復 し よ う としています" の画面が5分くらい表示されてた

Windows 8が起動したら 窓+E でハードディスクをチェック
C, E, Fドライブが表示されて、HDDのシステム予約領域とCドライブは見えなくなっていた
SSDのシステム予約領域とCドライブを最適化しておく

以上で作業終了

一番疲れたのがSATAケーブルの抜き差し
グラボを外さないと 手が・・届かない・・ ラジオペンチで解決

EaseUS Todo Backup、EaseUS Partition Masterでコピーしても、うまくいかなかった？


SSD ガリガリ音が無いので静か、アプリの起動が早くなった気がする

Android Walkman NW-F805のテスト 1

本体の裏を見ると、下側の左上にDIGITAL MEDIA PLAYERと記載されているのが
「何コレ？」

電車内でポケットに入るサイズの端末(電話嫌いなので、携帯電話はない)で、
ソースコードを無料で見るために、１週間テストした感想ですが、

(a). 本体上部の左側にある電源ボタンが押しにくい
(b). タッチパネルの反応がおかしい 「押してないよ！」
(c). なんとなく持ちにくい 片手で操作できない
(d). iPod Touch 5thより表示面積が小さいのに重い
(e). Androidに無料で、普通に使えるテキストビューアが無い？
(f). iOSでもテキストビューア無い？

(e)が問題、文字化け、50KB程度のファイルで固まる、複数ファイルを開けない・・・
使えるアプリが無い・・・
920 Text Editor が使えそうなんだけど200KBのテキストを開くと重い
https://github.com/jecelyin/920-Text-Editor にソースがあり
落として、Eclipseでビルドして動作確認 SDKなどのUpdateがめんどくさい、
JecEditText::drawView() でテキストを描画しているみたい
jniでgrep, syntax highlight, Universal Character Set Detector C Library
うーん、どうしようかなー。

(f)もあれだ、林檎教にお布施をしないとアプリが開発できない そういえば脱獄があった
あっ、XcodeするのにMac OSがいる・・・

おっ、ダクソ２が出るーーーーー
センの古城～アノールロンド突破がおもしろかった、
360のアジア版を買って連日朝までだった気がする。

iPod touch 5thで動画再生のテスト

をしていたらフリーズしました。

■フリーズした場合 電源とホームボタンを同時に長押しすると再起動するはず

■PCに接続するとitunesが起動して何かするのをやめさる方法
編集/設定/デバイスから xxxのiPod touch を選択
「iPod、iPhone、およびiPadを自動的に同期しない」

それにしても薄い＆軽い

PCL メッシュの再構築のテスト2

pcl::GreedyProjectionTriangulationのテスト

入力元の点群

フィルタリング結果

再構築結果

残念、欠けている部分がちらほらとある

pcl::GreedyProjectionTriangulationのテスト

#include <stdio.h> #include <boost/thread/thread.hpp> // pcl #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/gp3.h> // PCLVisualizer のテスト void TestCloudViewer003(const char* pFilePath) { // テキストファイルから頂点を取得 FILE* fp = fopen(pFilePath, "rt"); int n; char buf[256]; fscanf(fp, "%s %d", buf, &n); int num = n; // 点群の作成 pcl::PointCloud::Ptr cloud( new pcl::PointCloud ); cloud->width = num; cloud->height = 1; cloud->points.resize( cloud->width * cloud->height ); int txtFmt = 1; float x, y, z; for(int i = 0; i < num; i++) { switch(txtFmt) { case 0: fscanf(fp, "%f %f %f", &x, &y, &z); break; case 1: fscanf(fp, "%f, %f, %f", &x, &y, &z); break; } cloud->points[i] = pcl::PointXYZ(x, y, z); } fclose(fp); // 点群の削減 // フィルタリング結果の格納用 pcl::PointCloud::Ptr filtered_cloud( new pcl::PointCloud ); // ボクセルグリッドで点群のフィルタリングを行う pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud (cloud); sor.setLeafSize(1.0f, 1.0f, 1.0f); sor.filter(*filtered_cloud); // 点群の数を出力 printf("source cloud size = %d\n", cloud->size()); printf("filtered cloud size = %d\n", filtered_cloud->size()); // 元データ pcl::PointCloud::Ptr src_cloud = filtered_cloud; pcl::PolygonMesh polyMesh; // KdTreeを作成 pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); float epsilon = tree->getEpsilon(); tree->setEpsilon(0.01f); tree->setInputCloud(src_cloud); // 法線ベクトルの推定 pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud(src_cloud); ne.setSearchMethod(tree); ne.setKSearch(8); // 法線ベクトル格納用 pcl::PointCloud::Ptr norm(new pcl::PointCloud); ne.compute(*norm); // 座標と法線ベクトルの点群 pcl::PointCloud::Ptr clPosNormal(new pcl::PointCloud); pcl::concatenateFields(*src_cloud, *norm, *clPosNormal); // ↓今回のテスト対象 pcl::GreedyProjectionTriangulation gpt; pcl::search::KdTree::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree); tree2->setInputCloud(clPosNormal); // パラメータをいろいろ設定 gpt.setSearchRadius(20.0); gpt.setMu(2.5); gpt.setMaximumNearestNeighbors (150); // gpt.setMaximumSurfaceAngle(M_PI/4); // gpt.setMinimumAngle(M_PI/18); // gpt.setMaximumAngle(2*M_PI/3); // gpt.setNormalConsistency(false); // 入力データ等をセット gpt.setInputCloud (clPosNormal); gpt.setSearchMethod (tree2); // 再構築 gpt.reconstruct (polyMesh); // 点群のビューア pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer"); viewer.setBackgroundColor (0.0, 0.2, 0.6); // 原点に座標軸を追加 viewer.addCoordinateSystem(100.0, 0.0, 0.0, 0.0); // カメラ座標のセット double camPos[] = { 0.0, 60.0, 350.0 }; double camLookAt[] = { 0.0, 60.0, 0.0 }; double camUp[] = { 0.0, 1.0, 0.0 }; viewer.setCameraPose(camPos[0], camPos[1], camPos[2], camLookAt[0], camLookAt[1], camLookAt[2], camUp[0], camUp[1], camUp[2]); // ビューアに点群を追加 // viewer.addPointCloud(filtered_cloud); viewer.addPointCloud(cloud); // ビューアにポリゴンメッシュを追加 // viewer.addPolygonMesh(polyMesh); while (!viewer.wasStopped ()) { viewer.spinOnce(10); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000)); } } int main(int argc, char** argv) { TestCloudViewer003(argv[1]); return 0; }

PCL メッシュの再構築のテスト1

input cloud からポリメッシュを作成するテスト (失敗例)

入力した点群↓

実行結果が↓の画像

テスト結果 何かが変？ 何だチミは？

Point Cloud Library(v1.6.0)のテスト

#include <stdio.h> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/visualization/cloud_viewer.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <pcl/features/normal_3d.h> #include <pcl/surface/marching_cubes_hoppe.h> // PCLVisualizer のテスト void TestCloudViewer003(const char* pFilePath) { // テキストファイルから頂点を取得 FILE* fp = fopen(pFilePath, "rt"); int n; char buf[256]; fscanf(fp, "%s %d", buf, &n); int num = n; // 点群の作成 pcl::PointCloud::Ptr cloud( new pcl::PointCloud ); cloud->width = num; cloud->height = 1; cloud->points.resize( cloud->width * cloud->height ); int txtFmt = 1; float x, y, z; for(int i = 0; i < num; i++) { switch(txtFmt) { case 0: fscanf(fp, "%f %f %f", &x, &y, &z); break; case 1: fscanf(fp, "%f, %f, %f", &x, &y, &z); break; } cloud->points[i] = pcl::PointXYZ(x, y, z); } fclose(fp); // 点群の削減 // フィルタリング結果の格納用 pcl::PointCloud::Ptr filtered_cloud( new pcl::PointCloud ); // ボクセルグリッドで点群のフィルタリングを行う pcl::VoxelGrid sor; sor.setInputCloud (cloud); sor.setLeafSize(1.0f, 1.0f, 1.0f); sor.filter(*filtered_cloud); // 点群の数を出力 printf("source cloud size = %d\n", cloud->size()); printf("filtered cloud size = %d\n", filtered_cloud->size()); // 元データ pcl::PointCloud::Ptr src_cloud = filtered_cloud; pcl::PolygonMesh polyMesh; // KdTreeを作成 pcl::search::KdTree::Ptr tree(new pcl::search::KdTree); float epsilon = tree->getEpsilon(); tree->setEpsilon(0.01f); tree->setInputCloud(src_cloud); // 法線ベクトルの推定 pcl::NormalEstimation ne; ne.setInputCloud(src_cloud); ne.setSearchMethod(tree); ne.setKSearch(8); // 法線ベクトル格納用 pcl::PointCloud::Ptr norm(new pcl::PointCloud); ne.compute(*norm); // 座標と法線ベクトルの点群 pcl::PointCloud::Ptr clPosNormal(new pcl::PointCloud); pcl::concatenateFields(*src_cloud, *norm, *clPosNormal); // ↓今回のテスト対象 pcl::MarchingCubesHoppe mc; pcl::search::KdTree::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree); tree2->setInputCloud(clPosNormal); mc.setSearchMethod(tree2); mc.setInputCloud(clPosNormal); mc.setIsoLevel(0.0015); // 0.0 ～ 1.0 mc.setGridResolution(50, 50, 50); // 再構築 mc.reconstruct(polyMesh); // 点群のビューア pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer"); viewer.setBackgroundColor (0.0, 0.2, 0.6); // 原点に座標軸を追加 viewer.addCoordinateSystem(100.0, 0.0, 0.0, 0.0); // カメラ座標のセット double camPos[] = { 0.0, 60.0, 350.0 }; double camLookAt[] = { 0.0, 60.0, 0.0 }; double camUp[] = { 0.0, 1.0, 0.0 }; viewer.setCameraPose(camPos[0], camPos[1], camPos[2], camLookAt[0], camLookAt[1], camLookAt[2], camUp[0], camUp[1], camUp[2]); // ビューアに点群を追加 viewer.addPointCloud(filtered_cloud); // viewer.addPointCloud(cloud); // ビューアにポリゴンメッシュを追加 viewer.addPolygonMesh(polyMesh); while (!viewer.wasStopped ()) { viewer.spinOnce(10); boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000)); } } int main(int argc, char** argv) { TestCloudViewer003(argv[1]); return 0; }

C# TextFieldParser

参照設定にMicrosoft.VisualBasicを追加

TextFieldParserのテスト

using Microsoft.VisualBasic.FileIO; public void TestTextFieldParser(String path) { System.Text.Encoding enc = System.Text.Encoding.GetEncoding("shift_jis"); TextFieldParser parser = new TextFieldParser(path, enc); // タブ区切り parser.SetDelimiters("\t"); // コメントのトークンをセット parser.CommentTokens = new String[] { "//", "'" }; // データの終わりまで処理する while(parser.EndOfData != true) { // 現在の行を処理して次の行に進める string[] splittedResult = parser.ReadFields(); // 行数を取得 long lineNum = parser.LineNumber; //出力ウィンドウに出力 foreach (string output in splittedResult) { if(output.Length > 0) { System.Diagnostics.Debug.Print(output); } } } }

C++/CLI テキストの置換

main.cpp

using namespace System; // テキストファイルを開いて文字列置換を行うテスト void ReplaceText(String^ path, String^ strOld, String^ strNew) { if (!IO::File::Exists(path)) return; Text::Encoding^ enc = Text::Encoding::GetEncoding("shift_jis"); // テキストファイルの読み込み IO::StreamReader^ sr = gcnew IO::StreamReader(path, enc); String^ textInput = sr->ReadToEnd(); sr->Close(); // 置換する String^ textOutput = textInput->Replace(strOld, strNew); // テキストファイルの書き込み IO::StreamWriter^ sw = gcnew IO::StreamWriter(path, false, enc); sw->Write(textOutput); sw->Close(); } int main(array ^args) { if(args->Length == 3) { ReplaceText(args[0], args[1], args[2]); } return 0; }