週刊ディーヴァ・ステーション | セガ
2025年10月下旬よりECサイト「セガストア オンライン」および全国のアニメイト各店・アニメイト通販、Amazon.co.jpにて発売予定の『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ feat. 初音ミク』関連の新グッズをご紹介いたします。 ご紹介するグッズは、いずれも本日7月4日（金）より予約開始しております。それぞれぜひチェックしてみてくださいね。 ■『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ feat. 初音ミク』ミニ色紙コレクション 第51弾 ■『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ feat. 初音ミク』ミニ色紙コレクション 第51弾A 想いをのせて！Dream Stage（全10種） サイズ：約 W120×H135mm 金 額：1種600円／BOX5,999円（税込） 発売日：2025年10月下旬 発売予定 アソート：全10種 ■『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ fea
Depixelizing Pixel Art
Naïve upsampling of pixel art images leads to unsatisfactory results. Our algorithm extracts a smooth, resolution-independent vector representation from the image which is suitable for high-resolution display devices (Image © Nintendo Co., Ltd.). Abstract We describe a novel algorithm for extracting a resolution-independent vector representation from pixel art images, which enables magnifying the
画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
JavaScriptの乱数の精度の話 / LiosK-free Blog
2010-06-03 カテゴリ: Client Side タグ: JavaScript Tips アルゴリズム 前回の記事で予告したとおり、今回はJavaScriptのMath.random()で生成できる乱数の精度の話。 前回の記事で、JavaScriptでは2^53未満の正整数を扱うことができるということがわかったから、今回の記事では2^53未満のランダムな正整数を生成してみる。 具体的には↓のようなコード。 var ub = Math.pow(2, 53), list = []; for (var i = 0; i < 16; i++) { list[i] = Math.floor(Math.random() * ub).toString(2); while (list[i].length < 53) { list[i] = "0" + list[i]; } // padding }
第6回アルゴリズム勉強会に参加しました - nokunoの日記
というわけで、第6回アルゴリズム勉強会に初めて参加してきました。アルゴリズム勉強会 : ATND 場所は六本木黒崎ビルの株式会社Speeeさんの会議室。以前GREEが入っていた（今はアリエルネットワークになっている）フロアの下らしいです。勉強会の内容はアルゴリズムイントロダクションを順番に読んでいくもので、自分は原著の分厚いIntroduction to Algorithmsを持って行って参加しました。今回は第5章「確率的解析と乱択アルゴリズム」でした。確率が出てくるので、慣れていないと躓きやすい＆実装があまり出てこないので、飽きやすい部分です。自分も一年くらい前に12章まで読んだときは飛ばしてしまいました。なお、この本は版によって内容と構成が大きく違うので、旧版をお持ちの方はご注意ください。雰囲気としては、発表なしの輪読会なので本文を朗読したり黙々と練習問題をこなしたりホワイトボードで解
画像縮小アルゴリズム比較
画像縮小拡大アルゴリズム比較 画像の縮小拡大をするには色々なアルゴリズムがありますが、代表的なものに Photoshopで使われている「バイキュービック(bicubic)」があります。それを 上回ると言われている「Lanczos3」など各種アルゴリズムを試してみる事もで きるフリーソフトです。 リサンプリングエンジン R13 http://www.fine-view.com/jp/r13/index.html １３種類のアルゴリズム Lanczos4 / Lanczos3 / Lanczos2 / Mitchell / Lagrange / Hermite Bell / B-Spline / Gauss / Bicubic （双三次補間） 画素平均法 / Bilinear （線形補間） / Nearest Neighbor （最近傍法） 縮小専用は定番の画像縮小ツール
画像の拡大「Bicubic法」 - koujinz blog
リンク ・画像の変換（目次ページ） 『拡大・縮小』関連 ・画像の縮小 ・画像の拡大「Nearest Neighbor法」 ・画像の拡大「Bilinear法」 ・画像の拡大「Bicubic法」 ・画像の拡大「Lanczos法」 ・画像の拡大－距離計算に関する考察 ・超解像 【バイキュービック法 (Bicubic 法)】 バイリニア法は隣接する４点から線形的に中間値を求めているだけなので、 エッジが立っている場所でのガタガタ感が否めません。 バイキュービック法は もう少し滑らかに中間値を求めてやればいいんじゃね？ という発想からきているのだと思います。 そのためには隣接する点だけではなく、その先の点をも考慮する必要があります。 つまり、d6, d7 の値を決めるために バイリニア法 では s2, s3 の値を参照しました。 それよりも滑らかにしようと思うと、 s2, s3 に加え、s1, s4
t-pot『ガウスフィルタ』
■はじめに ＡＴＩのネットセミナーで紹介されていた、２パスを使ったガウス型のブラーフィルタです。 今回のプログラムは、１５タップ３０ピクセルのサンプリングと、ＡＴＩのものよりもサンプリング数が増えていることが特徴でしょうか（というか、なんでＡＴＩは少ないの？）。 src.zip (ガウスフィルタ:DirectX9) まぁ、いつものように適当にファイルが入っています。 APP WIZARD から出力されるフレームワークのファイルは紹介を省かせていただきます。 map.bmp:デカールテクスチャ あと、実行ファイル、モデル及び、プロジェクトファイルが入っています。 ■ガウスフィルタとは ガウスフィルタとは、ガウス関数を使ったぼかしフィルタです。 ガウス関数とは、指数関数的な形をした関数で、次の形をしています。 1 x2 f(x) = - exp(- ―― ) N 2σ2 Nは規格化変数で
まるも製作所 ７月４日（水） 縮小アルゴリズム（５）― 補間（Interpolation）
１９９７年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 １９９８年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 １９９９年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２０００年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００１年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００２年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００３年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００４年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月 １２月 ２００５年 １月 ２月 ３月 ４月 ５月 ６月 ７月 ８月 ９月 １０月 １１月
Lanczos関数による画像の拡大縮小
Lanczos関数を使って画像を拡大縮小すると、高品質な画像が得られるのだそうだ。 その仕組みを知りたいと思っていつも通りGoogleのお世話になったが、仕組みを解説した情報が見つからない。 見つかるのはLanczosという名前の紹介や、画像処理ソフトの紹介ばかり。 もっとも、探し方が悪いのかもしれないけど。 なぜ高品質な画像が得られるのか？ 他の方法とは何が違うのか？ 断片的な情報から調べていって、その理由が理解できた。 はっきり言ってこれを解説するのは難しい！ Lanczos関数 まずはLanczos関数について。 そもそもLanczosを何と読むのかが疑問だったが、ランツォシュと読むらしい。 数学者の名前。 Lanczos sinc関数とかLanczos窓関数とかLanczosフィルタとか、人によって色々な呼び方をしていて、正しい呼称がどれなのかはっきりしないが、Lanczos wi
指数関数を使ったお手軽イーズ・アウト
（この記事にはProcessing.jsによるスケッチがいくつか組み込まれています。環境によっては正しく再生されないかもしれません。Chrome, Safari, Firefox等の使用をおすすめします。） 「丸が１秒おきに左右に滑らか動く」というプログラムを書いてみよう。いちばん簡単なのは、線形移動を使う方法だ。 まあ、これでも十分っちゃ十分なんだけれど、動きとしてはちょっと味気ない。 いわゆるイーズアウト(ease out)を使えば、これを滑らかにすることができる。 上のスケッチでは、漸化式を使ったイーズアウトを実装している。こんな感じの式だ。 pos += (target - pos) * 0.1; pos は現在座標、 target は目標の座標。この式を1回の描画毎に評価する。目標座標までの差分を1割づつ詰めていくような感じ。差分は毎回少なくなっていくから、最初は早く、徐々に遅く
Amazonで2300万ドル（約19億円）！ の値がついた書籍とは？
Amazonで2300万ドル（約19億円）！ の値がついた書籍とは？2011.04.26 23:00 福田ミホ 著者もびっくりされてることでしょうね。 生物学者のピーター・ローレンス氏による『The Making of a Fly』は1992年に出版された書籍で、その筋ではおそらく良書なんだと思います。とはいえ、どんなにすごい本だろうと、入手困難だろうと（今絶版になっています）、新品が2369万8655ドル93セント（約19億円）って、どういうことでしょうか？ Amazon.comで、そんな価格が付けられていたんです。中古本はたった35ドルで売られているのにです。どういうことでしょうか？ この書籍は、2つの書店から出品されていました。BordeebookとProfnathです。マイケル・アイゼンさんは、この本の価格が吊り上っていく様子をウォッチしていました。 僕がこの本の価格が百万ドルを超
Algorithms and Data Structures
This is a place to find information about some of the more fundamental algorithms used in computer science. This information is widely available on the net, but hopefully the way it's presented and discussed here will resonate with you. Most of these are things you wouldn't need to write yourself. Modern libraries and languages tend to have quality implementations for all of this. Nonetheless, I t
Super Technique 講座〜再帰関数の技
Ｃ言語初心者が戸惑うものとして、「再帰」に関する技法がある。まあ、今時の言語で「再帰関数」を書けないのは、COBOL と FORTRAN, 古典的BASIC くらいのものだが、一般的な言語解説書での説明は大変おざなりなものである。だから、これは意識して憶えないことには、やはり身に着かない。 そこで「Super Technique 講座」では、再帰の技法を、再帰という発想の親玉である Lisp(Scheme) を利用して理解する、という無謀な企てをしてみることにする。「ある言語を理解するのに、何で別な言語を勉強するの？」という当然の疑問が湧くことだろう。しかし、しかし、「それがハッカーというものである」。筆者は MS-DOS の時代に、UNIXのテキストツールの使い方を理解するために、それらを自分で実装した。一見「無駄」に見える技術投資は、ことプログラマにとっては決して「無駄」ではない。Li
JOI 春合宿での講義資料 - iwiwiの日記
情報オリンピックの春合宿で担当した講義のスライドをアップロードしました． プログラミングコンテストでの動的計画法 プログラミングコンテストでのデータ構造 講義は動的計画法についてとデータ構造についてで，それぞれ独立しています． 動的計画法については，動的計画法のアルゴリズムを導くにあたっての非常に基本的な部分について話しています．動的計画法がよく分かっていない人や，苦手な人にオススメ． データ構造については，Union-Find 木，バケット法，セグメント木について話しています．特に，バケット法やセグメント木の話は，中上級者向けですが，世の中の資料がかなり少ないので，活用されることを期待します． 講義を受け持つのははじめてで不安でしたが，生徒さん達に褒めてもらえたりもしていて嬉しいです． http://twitter.com/tozangezan/status/10718667041 ht
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画像処理 第1回 補間
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プログラミングコンテストでのデータ構造
