コンピュータに画像はどう見えるのか？ その1 Hough変換 - 電子化
本日のお題画像： 人間は、画像を見たときに、その中に写っている文字や形状を見ています。ところが、コンピュータは、画像を見たときに、その中に写っている文字や形状を見ていません。個々の点の色や明るさを見ているだけです。つまり、「木を見て森を見ず」なのです。 基本的に、コンピュータは画像の中の文字も読めませんし、線があるとか、円があるとかも理解できません。なので、 文字を認識させるためには、OCRというテクノロジーを使う必要があります 画像内の線や円を認識させるためには、それなりの診断ツールを使う必要があります。 OCRについては、6月くらいになったら、詳しく突っ込みますので、本日は、画像の中にある線について、考えてみましょう。 とりあえず、http://users.cs.cf.ac.uk/Paul.Rosin/CM0311/dual2/hough.htmlに行ってみましょう。（いずれ、技術的な
Bicubic（バイキュービック法）～1.基本編～
こちらに載っているようにコアとなる以下の重み付け関数が3次式となっているため「Cubic」と呼ばれているそうです。 bicubic_weight( d ) = 1 - 2*d^2 + d^3 (d < 1.0 ) 4 - 8*d + 5*d^2 - d^3 (1.0 ≦ d ≦ 2.0 ) 0 (d > 2.0 ) 実は上記式にはαという係数が含まれていて、その値をいじるとシャープさが変わるらしいとのこと。（以下参照） ちなみにwikipediaにはこのαの値は-0.5～-0.75程度と書かれていますが、一般的には-1が使われるとのこと。 上記の式はまさにα=-1が適用された状態のようです。 プログラム実装 最近はDelphiだとコストが嵩むようになったので、もっぱらC#でプログラミングするようになりました。 インラインアセンブラも骨が折れるのでやってません。 ということで、C#によるお手
画素の補間（Nearest neighbor,Bilinear,Bicubic） 画像処理ソリューション
ニックネーム:Akira 東京都の町田事業所に勤務 画像処理ソフトの開発を行っています。リンクフリーです！ 詳細プロフィールは こちら お問い合わせは、こちら↓ 【補助HP】 画像処理ソリューションWeb版 【Newブログ】 イメージングソリューション
ActionScript入門Wiki@rsakane - 塗りつぶしアルゴリズム(スキャンライン - シードフィル編)
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ペイント・ルーチン (2)アルゴリズムの高速化
前章で紹介したサンプル・プログラムは非常にシンプルな実装である反面、無駄な処理が多いため、実行するのにかなりの時間が必要になります。そこでこの章では、無駄な処理を省くことでアルゴリズムの最適化・高速化を行います。 まず、上の図でシードＰから閉領域を塗り潰すとします。シードＰから左右方向に境界を探すとまずは線分 ABが得られます。線分 ABを塗り潰したら、その上下にある CD, EF二つのラインから領域色の部分を探します。線分 CDはそのまま領域色で、線分 EFはその中にある GHの部分が領域色なので、それぞれの代表として右端のシードＤとＨをキューに追加します。これで１ライン分の処理が済んだので、キューから新たなシードを取り出します。ここではシードＤが取り出されたとします。 シードＤから左右方向に境界を検索するとき、左方向はＤからＩまで、右方向はＤからＪまでの範囲を走査することになります。し
ペイント・ルーチン (1)シード・フィル アルゴリズム
ここでは、シード・フィル(seed fill)による閉領域の塗り潰し、いわゆるペイント・ルーチンについて取り上げたいと思います。 シード・フィル アルゴリズムは、以下のような流れになります。 塗り潰しの開始点(シード)として指定した 1ピクセルを塗る 今塗ったシード・ピクセルの周囲から塗り潰すべきピクセルを探す そのピクセルを新たなシードとして 1,2と同様の処理を繰り返す 新たなシードとなるピクセルがなくなった時点で塗り潰しは完了している 2のステップで見つかるシードの候補は一点だけとは限らないので、見つけたシードの候補は全てどこかに記憶しておく必要があります。そのあたりを考慮してアルゴリズムを練り直すと次のようになります。 シードとして指定した 1ピクセルを塗る 今塗ったシードピクセルの周囲から塗り潰すべきピクセルを探し、シードの候補としてその座標をバッファに記憶する バッファから 1
Gamasutra: Amir Fassihi's Blog - "0 – 60 fps in 14 days!" What we learned trying to optimize our game using Unity3D.
TechTarget and Informa Tech’s Digital Business Combine.TechTarget and Informa TechTarget and Informa Tech’s Digital Business Combine.Together, we power an unparalleled network of 220+ online properties covering 10,000+ granular topics, serving an audience of 50+ million professionals with original, objective content from trusted sources. We help you gain critical insights and make more informed de
バブルソートよりも非効率なソートアルゴリズムを探して ―― ストゥージソートとスローソート - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 恐らく、プログラマの中で配列内の要素を整列させたりするソートにお世話にならなかった人、というのは余り考えられないのではないでしょうか。しかし、とはいえ、大抵はソートを自前で実装せず、組み込み関数であったり、あるいは何らかのライブラリで済ませることが殆どだと思う。 車輪の再発明というよりも、バグとか、自分が考慮していなかった挙動などを避けるために、自前でソートを組むことは余りないのですが、とはいえ、自分なりにソートを実装して見ると、それがどういう特徴を持ったソートであるか、というのがわかりますし、また、ソートというのはいったいどういう操作で実現されるのかという洞察が深まってくるなあ、という実感があったりする。 なので、今回はあるソート二つについての話を書くのが趣旨です。 最高のアルゴリズムはある、だが最悪のアルゴリズムは何か 一口にソートといったところで、ソート自体にも銀の弾丸があ
Fisher-Yates Shuffle - Faith and Brave - C++で遊ぼう
Fisher-Yates Shuffle – An Algorithm Every Developer Should Know てきとうに抜粋して書く。 以下のシャッフルアルゴリズムは間違っていて、 def incorrect_shuffle(items): for i in range(len(items)): randomIndex = random.randint(0, len(items)-1) temp = items[randomIndex] items[randomIndex] = items[i] items[i] = temp return items これには、以下の3つの問題がある： 偏る 偏る 偏る 実は1つだったけど、これは大きな問題だ。 Fisher-Yates Shuffle (Knuth Shuffleとも呼ばれる)の実装は、以下のようになる： def fi
はじめてのMCMC (ギブス・サンプリング)
こんにちはtatsyです． 前回のメトロポリス・ヘイスティングス法に引き続きギブス・サンプリングについて解説したいと思います．どうでも良い話ですが，「ギブズ」サンプリングではなく「ギブス」サンプリングなんですね．いや，本当どうでもいい話です． ちなみに前回の記事はこちらです． はじめてのMCMC (メトロポリス・ヘイスティングス法) ギブス・サンプリングとは？ M-H法ではガウス関数などのサンプリングが容易な任意の提案分布を用いました．ギブス・サンプリングではサンプリングを行いたい確率密度関数(マルコフ連鎖の不変分布になる)が特殊な形をしている場合に，より効率よくサンプリングが行えます． 今，n次元空間の点xをある不変分布に従ってサンプリングしたいします．提案分布の形のことはとりあえず置いておいて，ある次元を更新するために，という提案分布を使うことを考えます．以後，を含まないということをと
はじめてのMCMC (メトロポリス・ヘイスティングス法)
こんにちはtatsyです． 最近はSRMの解説記事ばかりでしたが，たまにはもう少し実践的なことを書こうかと思います．というわけで特に理由はないのですがMCMCについて解説したいと思います． MCMCとは？ マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)は多次元空間内の点を確率分布に基づいてサンプリングするための方法で，最もシンプルな応用例は適当な関数と確率密度関数のペアに対して期待値を計算するというものです． 積分を計算するときに，もし期待値を求めたい関数と確率密度関数の両方が分かっているのであれば，台形公式やシンプソン公式みたいな区分求積っぽいやり方をすれば良いわけです．ところが，あまり次元が高次元だったりする場合には，そもそも区分求積のようなやり方が使えない場合があります．そんなときに，ある確率密度関数に従うようなサンプル点をうまく得るための方法がMCMCです． MCMCはその名前の通り，マル
ボロノイ図を使ってラベルの重なり合いを解消する
画像をクリックすると、デモページに飛びます。 見づらいラベル 地図上に沢山のラベルを並べると、位置によっては重なり合ってとても見ずらくなります。 このラベルの配置位置をボロノイ図を利用して重なり合わないように配置してみます。 母点から中心点へ まず、ポイントを母点としたボロノイ図を描きます。 各ボロノイのセル（ボロノイ領域）の中心点を求め、母点から中心点へのラインを引きました。 ボロノイ領域の中心点は、母点から見て空きスペースの方角となります。 この角度を利用してラベルを配置します。 中心点に向けてラベルを配置 単純にラインに沿う角度でテキストを回転(rotate)させました。 重なり合いは解消されましたが、必ずしも見やすくはありません。 （これはこれで活用方法がありそうですが） ラベル開始位置をずらす 母点からボロノイ領域の中心点の方角へ、ラベルの開始位置を少しずらして配置した例です。
PROJECT LOP
プロジェクトのあらまし ＪＲの最長片道きっぷのルートを自力で求める 募金により実際に最長片道きっぷを買い、旅行する 旅行のようすをほぼリアルタイムで報告する プロジェクトの総括を「プロシン」で発表する 余った募金で「四国最長片道きっぷ」を買い、旅行する プロジェクトの産物 PROJECT LOP Report（実乗の記録） 最長片道きっぷ奮闘記（コンピュータサイエンス誌「bit」2001年２月号掲載） 最長片道きっぷ −理論と実践−（2001年プログラミング・シンポジウム発表、 共同研究者あり）→「山内奨励賞」を受賞 毎日新聞夕刊に掲載（2000年10月14日） 「だから LOP って何やねん」というあなたへ。LOP は Longest One-way ticket Problem の略です。実はさらにオチがあるんですけどね。 最長経路の導出過程をトレースした人には分かります。 Index
【経路探索問題】最長経路を求める方法は? - Yahoo!知恵袋
【経路探索問題】最長経路を求める方法は？ ノード数Nの重み付きグラフについて、 １．スタートからゴールまでの最もコストが小さい路(トレイル) ２．ゴール以外のノードからスタートし、最もコストが大きい路 をそれぞれ求めるプログラムを作成する課題が出されました。 １番の問題は授業で習ったダイクストラ法を利用し求めることができそうなのですが、 ２番の問題については調べても上手い方法がみつかりません。 最長経路を求める上での効率の良い方法は存在するのでしょうか？ 補足です。 ・ノード間に複数の辺が存在する場合もある。 ・無向グラフで、重みに負のものは無い。 ・プログラムはファイルからノード数と接続関係を入力→それを元に計算→表示という形です。 [接続関係] ※ 2 3 4 という内容→ノード2とノード3が接続(重み4) という事です。 ※ S、Gという内容も存在する。 ・2番の問題は「ノードS以外
スクールガールストライカーズの 内製クライアントエンジン
近年、ハイスペックなスマートフォン、高品質なネットワークが普及し、それによりモバイルゲームの制作手法やそれを取り巻く環境も変化してきました。スクウェア・エニックスでは、そのような環境の変化に対して、日々新たなチャレンジをし続けています。そして、このようなスピード感溢れる業界の流れには、会社の枠を超えた技術情報の共有、交流が欠かせないと感じております。 そこでこの夏、社内のエンジニア・テクニカルディレクターによる最新のモバイル開発の技術情報や社内モバイルエンジン、開発秘話によるセッションをメインに、スクウェア・エニックス モバイル オープンカンファレンスを開催する運びとなりました。また、セッションの後は登壇する弊社スタッフと直接ディスカッションやフリートークができる場を設けております。この機会にスクウェア・エニックスという会社についても、より詳しく知って頂ければ幸いです。 マネージャー・テク
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Amos Storkey - Demonstration - Hough Transform
Gamasutra: Amir Fassihi's Blog - "0 – 60 fps in 14 days!" What we learned trying to optimize our game using Unity3D.
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Teppei Baba presentations