GLSL-Projectron | fenomas.com
Or to be technical, I made a thing that makes things like that thing. (If your device doesn’t render it, it looks like this.) Backstory: a month and a half ago I left my job to make an indie game. One of the many things on my to-do list was “Learn shader programming”, and around that time I ran across this blog post by Roger Alsing about using genetic algorithms to create images. So I tried the sa
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
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
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