細線化アルゴリズム 画像処理ソリューション
ざっくり言うと、収縮処理をすると線幅が細くなりますが、線の長さが短くなったり、細い線は消えてしまったりするので、線の端点や交点、線幅が１となった画素などを除去しないように条件を付けながら収縮処理を行います。 処理をフローチャートを以下に示します。 画像全体にラスタスキャンを行い、注目画素の３×３画素の並びがパターン１に該当する場合は中心の画素を除去（白から黒に変える）します。ただし、除去しないパターンに該当する場合は除去を行いません。 パターン１に該当する画素が１画素も無ければその時点で終了です。 次にパターン１の時と同様に３×３画素の並びがパターン２に該当する場合は中心の画素を除去（白から黒に変える）します。ただし、除去しないパターンに該当する場合は除去を行いません。 パターン２に該当する画素が１画素も無ければその時点で終了です。そうでない場合はパターン１の処理に戻り、除去する画素がなく
パターン認識の前処理に必要な二値画像の細線化
はじめに 細線化はThinningやSkeletonizationと呼ばれ、二値画像（白と黒の色だけで表現された2階調の画像）を幅1ピクセルの線画像に変換する処理です。線が途中で切れたり、孔が開いたりしてはいけません。得られた線は、元の図形の幅の中心にくることが望まれます。 エッジ検出によって得られた画像は、元の画像の変化が比較的緩やかで広範囲な場合には、幅が広くなってしまいます。エッジ検出の閾値を高くすると幅は狭くなりますが、緩やかな変化を見逃してしまいます。したがって、閾値を低く選んで、幅広くエッジ部分を出させ、その後に細線化処理を行って、文字認識やパターン認識に使うことが多いのです。 アプレットを見る 対象読者 画像処理に関心があり、パターン認識の前処理を学習したい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、それより若干古いバージョンでも大丈夫です。CPUパワーは、大きい方が
藤井 統吾｜ガクセン - 優秀な学生を検索して採用するサイト
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朝鮮中央テレビ 【金正日総書記 国葬】 ※国葬は同時通訳有り
同時通訳なしでの視聴をご希望される方は ⇒ こちら 今後の北朝鮮はどうなるのか――。 先週、世界を駆け巡った金正日総書記死去のニュース。 金正日時代からの変化を占う上で、主要幹部や国葬出席者の顔ぶれ、 そして後継指導者・正恩氏の発言に、世界各地で注目が集まっている。 北朝鮮のメディアは国葬をどう伝えるのか――？ そして、正恩氏は何を語るのか――？ 28日予定と言われる、金正日総書記の国葬の様子を 朝鮮中央テレビからの映像でお届けいたします。 ※国葬の部分は同時通訳有り ※本番組は朝鮮中央テレビからの映像を放送するため、 番組内容が国葬の様子ではない場合があります。 ※受信状況により、映像に乱れが生じる場合があります。 【ハッシュタグ】「#nicohou」を使用ください。 twitterで最新情報を取得できます ニコニコ生放送で行われる記者会見やニュース番組などは @nico_nico_ne
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