コンボリューションを用いた画像の平滑化、鮮鋭化とエッジ検出
はじめに コンボリューション（Convolution）は数学用語で、日本語では「畳み込み」といいます。掛け算の結果を足し集める演算からなり、コンピュータ処理の得意とするところです。コンボリューションを画像処理に使うと、画像を滑らかにしたり、シャープにしたりできます。掛け算の係数は、3×3などのサイズのマトリックスで指定します。これをオペレータ、フィルタ、マスク、カーネルなどと呼びます。 Java 2D APIには、画像処理でコンボリューションを行うのに便利なConvolveOpやKernelのクラスがあります。しかし、これらだけに頼ると不便な点もあるため、これらを利用しながら、従来と変わらぬ画像処理ができるように工夫しました。 対象読者 画像処理の基本を学び、ペイント系画像ソフトの一部の機能を自作したい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、J2SE 1.4.2でも大丈夫です。
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
Canvasによる3Dテクスチャマッピングとパフォーマンスチューニング（仮題） - 最速チュパカブラ研究会
MAX 打ち上げのときに川崎さんに「英語の記事書いたら絶対ウケるから書くべきだよ」と言われていつ書こうかなーと思ってたら、そういえば11日は休日だったので、日本語の下書きだけでも一気に書いてみることにしました。 といっても、欲を出してあれもこれも書こうとして、結局まだ書ききれてませんけど。 タイトル案 Javascript と Canvas によるフルスクラッチ3Dプログラミング Javascript と Canvas 3Dプログラミング入門 ドキッ JSだらけの あと、今日（11日）は私の誕生日でもあります。25になりました。そろそろ鏡を見るのが怖くなってきますね。 以下、書きかけ Introduction Adobe MAX 2009 で Spark Project は、拡張現実（AR）のデモを展示し、来場者の注目を集めていた。Shibuya.JS のメンバーもこのデモに感激し、是非
OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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アフィン変換_3DCG - FreeStyleWiki
元のオブジェクトが持つ頂点情報などは中心位置を(0, 0, 0)としたときの座標系であらわされます。これを「ローカル座標」と言います。 ここから始まり、すべてのオブジェクト（物体）はシーンという3D仮想空間内に配置されます。この「シーン」を表現する座標系を「ワールド座標」と言います。ローカル座標からワールド座標に移行する際に、オブジェクトの拡大縮小・回転・平行移動などが行われます。ワールド座標にはオブジェクトだけでなく、光源・視点も配置されます。 さらに、今度はこれを「視点（カメラ）位置から見たときの」座標に変換します。視点は情報として、「視点位置」と「視線方向」があります（その他、視野角度などの情報もありますが、これが使用されるのは「パースペクティブ変換」です）。これを元に変換すると、始点位置が(0, 0, 0)で視線方向がZ軸で奥に向かってZがプラスになる座標系に変換されます。これを「
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