データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…

データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
こんにちは。クライアント基盤チームのよやです。 減色処理の話の続きで、ImageMagick の改造についてお話します。 前回 > ImageMagick 改造入門 (その弐) 減色処理前編 ImageMagick 減色処理の3つのフェーズのうち2つ目にあたる「RGB 空間で分割された立方体の統合処理」で特に時間がかかっていたので、少し手を加えて高速化しました。 前回のこの図に相当する処理です。 ImageMagick の既存の処理 前回、説明した「RGB 空間で分割された立方体の統合処理」のより細かい解説です。 統合処理の詳細 既存の ImageMagick の減色処理では、quantize_error の小さい順にRGB色空間内の立方体を削除して、それらのひとつ親の立方体に統合する処理を繰り返します。 対応コード (magick/quantize.c) 望みの色数になるまで繰り返す (
「JPEG Tilt」というページを公開しました。MotionJPEG Builder を作った時に、JPEG のヘッダを読み込む処理を作ったので(結局これは使わなかったんですが)圧縮データの読み込み部分も作ってみようか、という気になって作ったのがこれです。JPEG ファイルで画像が圧縮される様子を視覚的に表現する…… という目標だったのですが、どうでしょうか。まあ内容が内容なので説明無しではさすがに意味が分からないと思います。 ということで、JPEG Tilt の見方を以下で簡単に説明します。 図1は、JPEG Tilt の画面です。画像が iTunes の CoverFlow のように並んでいますが、これの左側は画像の低周波成分のみを抜き出した物で、右に行くとより高周波の成分も含めるように並んでいます(低周波、高周波という言葉の意味はこの先で出てきます) 画像の上にマウスカーソルを乗せ
2012年01月23日19:30 カテゴリアルゴリズム百選iTech algorithm - JPEGminiの仕組みを推理する なぜコンピュータの画像は リアルに見えるのか 梅津信幸 JPEGの仕組みをおぼろげに知っている人ほど、むしろこれみて「ありえない」と思ったのではないのでしょうか。 JPEGmini - Your Photos on a Diet! でもよーく考えてみると、これでいけるという方法を発見というか再発見したので。 なぜJPEGminiがありえなさそうに見えるかは、以下に集約されます。 「なぜコンピュータの画像はリアルに見えるのか」 P.131 たとえば「ここは文字」「ここは背景の空」などと、ユーザーが自由に品質を設定できれば、さらによい画像になるはずです(できれば、それもコンピュータが自動で決めてくれるとうれしいのですが)。 同書も指摘しているように、JPEG 200
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