OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
モルフォロジーフィルタを用いた風景画像の識別 第１章
モルフォロジーフィルタを用いた風景画像の識別 上田 悦子 土井 滋貴 奈良工業高等専門学校 １．はじめに 一般的に人間にとって、快適な空間というのはどのようなものだろうかということを考えた場合、まず最初に自然の多い空間であることがあげられよう。自然空間の心地よいと感じる音については１／ｆゆらぎの性質を持っていることがわかっている。では、視覚の点から静止画像として空間を見た場合、心地よい空間にはどのような性質を含んでいるのだろうか。この性質をとらえるために風景画像を人工的な風景と非人工的な風景というカテゴリーで分類して捉え、その分類要因となる特徴量について考える。 画像を解析し、そこに表現されている対象を認識・理解するためには、画像中の２次元的な特徴を抽出したり、対象物を構成している部分を検出したりすることが必要となる。そのための方法は様々なものがあり、対象画像に応じた手法を
コマンドラインコンパイラを使ってみる（VC版）
さて、前回までは VC++ の IDE （統合開発環境）でコンパイルを行なってきましたが、MS-DOSプロンプトからコマンドラインでコンパイルを行なうことができます。実は、HSPスクリプトで使用するためのマシン語作成には、こちらの方法が適していたりするのです。 ソースファイルの作成 コールバック関数のソースファイルは、前回と同じものを使用します。 ソースファイル enumwnd2.c #include <windows.h> // HSPからの情報を渡すための構造体 typedef struct { HWND *phwnd; // ハンドルを格納する配列変数アドレス int maxnum; // 最大数(配列の要素数) int cnt; // カウンタ } ENUMWND_DATA; BOOL CALLBACK EnumWindowsProc(HWND hwnd, L
Moose::RoleはJavaのInterfaceなんかじゃない - Pixel Pedals of Tomakomai
Moose::RoleはJavaのInterfaceと似たような物だと思ってたんですが、大きな誤解でした。 モダンPerlの世界へようこそを読んで、Moose::RoleはTraits: Composable Units of Behaviorの概念の実装らしいことがわかったので、この論文を読んでみました。*1。非常に面白い内容でした。P.12 の a) と b) を見るだけでも、この概念の面白さが伝わるんじゃないかと。要は、指定した振る舞い(requires)から新しい振る舞い(provides)を作るものが、Traitsってことです。(ただし、ここで言う振る舞いにはアクセサを含みます。) 誤解していたこと Moose::RoleをTraitsとして見なすとすれば、JavaのInterfaceの性質である以下の2点は誤解です*2。 Moose::Roleは、単なるインタフェース(API)
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