semvec/pypi-packages huggingface dataset:
FloorFieldModel 0.1.5
A simulation package for Floor Field Model
Requires Python: >=3.11

# FloorFieldModel

## 概要

### このパッケージの概要

`FloorFieldModel`は、既存の Floor Field モデルを Python 初学者でも簡単に使えるように簡素化したパッケージです。歩行者の動きや避難シミュレーションを手軽に行うためのフレームワークを提供します。

### FloorFieldModel とは

作成中

## 機能

- **簡単に環境設定**: ランダムマップやカスタムマップを利用可能。
- **距離空間の作成**: マップから距離情報を生成し、シミュレーションに利用。
- **パラメータの柔軟な設定**: 歩行者数、流入、移動方法、モデルパラメータの設定が可能。
- **可視化ツール**: シミュレーション結果を可視化して、歩行者の動きや混雑を確認できる。
- **カスタマイズ可能なシミュレーション**: 独自のパラメータを設定して、シミュレーションを実行可能。

## インストール

パッケージをインストールするには、以下の`pip`コマンドを使用します。

```
pip install FloorFieldModel
```

もしくは、リポジトリをクローンして手動でインストールできます。

```
git clone https://github.com/SoraKurihara/FloorFieldModel.git
cd FloorFieldModel
pip install .
```

## 使用方法

このパッケージを使用する際、作業ディレクトリに 4 つのディレクトリ（`map`, `data`, `output`, `SFF`）が作成されます。まず、適切な作業ディレクトリを準備してください。

### 作業ディレクトリの作成例

```
mkdir my_simulation_project
cd my_simulation_project
```

その後、以下の手順でシミュレーションを実行してください。

```
import FloorFieldModel as FFM

ffm = FFM.FloorFieldModel(Map="random", SFF=None, method="L2")
ffm.params(N=0, inflow=None, k_S=3, k_D=1, d="Neumann")
ffm.run(steps=100)
ffm.plot(footprints=False)
```

### カスタマイズされたシミュレーション

次のように、マップやパラメータをカスタマイズしてシミュレーションを実行できます。

```
ffm = FFM.FloorFieldModel(Map="my_custom_map.npy", SFF=None, method="Linf")
ffm.params(N=100, inflow=50, k_S=10, k_D=1, d="Moore")
ffm.run(steps=1000)
ffm.plot(footprints=True)
```

## 例

`examples`ディレクトリには、以下のような事前定義されたシミュレーションシナリオがあります。

- **map ディレクトリ**: あらかじめ用意されたシミュレーションシナリオが含まれています。
- **output ディレクトリ**: 実際に作成されたシミュレーション結果の mp4 ファイルが保存されています。

これらのディレクトリを参照して、シミュレーションの実行例や結果を確認することができます。

## 貢献

貢献は大歓迎です！問題やプルリクエスト、または改善提案があればお気軽に提出してください。

## ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は`LICENSE`ファイルをご確認ください。
logsift 1.1.1
Quickly filter your logs from any command
Requires Python: >=3.10

![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/hamolicious/LogSift?style=flat-square&label=Github%20Stars)
[![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/logsift?style=flat-square)](https://pypi.org/project/logsift/)


# LogSift
Quickly filter your logs from any command.

## Usage
The below assumes you have added an alias (DOSKEY for windows) for LogSift, otherwise, replace references to `logsift` with `python -m logsift`.

```bash
logsift npm run somecommand
logsift tail -f /var/log/syslog
```

## Documentation
The documentation is available over in docs.md (/src/logsift/docs/docs.md) or within LogSift itself, simply run `logsift` and then hit `shift+h` to read the docs.

## Installation
```bash
pip install logsift
```

## Cross compatibility
### MacOS
* Uses the built in `pbcopy` command

### Linux
* Assumes that you have `xclip` installed and configured to implement copy behaviour. (maybe replace with a library?)

### Windows
* Copy behaviour not currently implemented.
Robocon-24 1.0.1
This project is designed to detect balls and make decisions based on their positions in the context of a Robocon competition.
Keywords: Robocon, Ball, Detection, Decision, Making, Computer Vision, YOLO, Ultralytics, OpenCV, Python, Ball Detection, Ball Decision Making, Robocon 2024, Robocon 24

# Robocon Ball Detection and Decision Making

This project is designed to detect balls and make decisions based on their positions in the context of a Robocon competition.

## Table of Contents
- [Introduction](#introduction)
- [Features](#features)
- [Installation](#installation)
- [Usage](#usage)
- [License](https://github.com/mariswarycharan/Robocon_24_version/blob/main/LICENSE)

## Introduction

Robocon Ball Detection and Decision Making is a Python project that utilizes computer vision techniques to detect balls and analyze their positions. The main goal is to aid in decision-making processes, especially in scenarios such as Robocon competitions where precise understanding of the game environment is crucial.

## Features

- Ball detection using YOLO (You Only Look Once) object detection model.
- Decision-making algorithm based on the positions of detected balls and predefined rules.
- Visualization of detected balls and decision outcomes.

## Installation

To use this project, follow these steps:

1. Clone the repository to your local machine:

   ```bash
   git clone https://github.com/mariswarycharan/Robocon_24_version.git
   ```

2. Install the required dependencies:

   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

3. Run the project:

   ```bash
    from Robocon_24 import decision_maker
    import cv2

    image = cv2.imread(r'sample.jpg')

    final_decision, result_image = decision_maker(image)

    print(final_decision)

    cv2.imshow('Result',result_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
   ```