jsdares© Jan Paul Posma and University of Oxford, 2012. Home | About | GitHub | Twitter | Facebook | “Peeking through the blindfold”
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イチオシ [[data.opening_days_date_label]] [[data.opening_days_time]]〜 [[data.tertiary_area_name]] ([[data.secondary_area_name]]) 男性 [[ entryStatus(data.application_deadline_date, data.entry_status_male) ]] [[data.condition_male_from]]〜[[data.condition_male_to]]歳 / 女性 [[ entryStatus(data.application_deadline_date, data.entry_status_female) ]] [[data.condition_female_from]]〜[[data.condition_female_to]]歳
データ型のアラインメントとは何か，なぜ必要なのか？
以前このサイトとブログに，何度かアラインメントに関する記事を書きました (サイト内関連ページ参照)． そのせいか「アラインメント」で検索して来てくれる人が多いので， 過去の記事に加筆修正してこのページを新たに作成しました． 加筆した点は次のとおりです． アラインメントとメモリアクセス回数の関係をわかりやすくするため， (ほんの少し) 図を導入しました． 「データがアラインされていないとメモリアクセス回数が増える」 と言葉で説明しているサイトは多いのですが， 図で示しているところはまだ見たことありません． アラインされていないアドレスにデータを書き込む場合， 読み出しの場合以上にメモリアクセス回数がかかる可能性があることを追記しました． 以前は「複合データ型 (配列，構造体，共用体) のアラインメント」はほとんど自明のことだと思っていたので軽く流していましたが， 意外なことにこれを解説してい
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
０から始めるOS開発
「OS自作に興味はあるけれど、どこから手をつければ良いか分からない！」 そんな人のためのOS開発初心者用スモールステップページを作る事にしました。 Livaが気ままに不定期更新する予定です。何かあったらForumにでもどうぞ。
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