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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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英語学習のメイトリックス
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研究テーマを探している学生のときに考えた事 | Lifehacking.jp
「どうしたら研究ができるようになるのか？」 身近な話で恐縮ですが、大学には研究者の卵である学生もおおぜいいて、数多くの悩みや、疑問や、文句を日々いろんなところから聞きますが、突き詰めればそれはこの質問に集約されます。 「研究」「リサーチ」を始めるときは、どこか小説を書く作業に似ていて、いつ終わるともしれない千里の旅の一歩を踏み出すような当ての無さがあります。わくわくもしますが、間違いやすく、不安な一瞬でもあります。 なので、「何を研究すればいいのかわからない」「どこから始めればいいのかわからない」「すべてが手を付けられている気がする」 という怨嗟の声がよく聞こえてくる訳です。自分も普通の人の倍近い時間をかけて博士号をとったので、これはよく自問自答していました。 いまでは自分なりの研究テーマの探し方が確立できましたが、こうした戦略は身に付く前は地道ですが次のような方法で興味の対象を絞るという
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