クラスタリングによる迷路作成アルゴリズム
はじめに クラスタリングアルゴリズムにより、解くと絵が浮かび上がる 迷路を作成する方法を紹介する。 クラスタリングとは ウェブのリンク情報や、mixiの友人関係など、ネットワークの性質を 知りたいことがよくある。このとき、ネットワークの性質として このネットワークにおいて任意に選んだ要素Aと要素Bはつながっているか？ このネットワークは全体がつながっているか？ つながっていないとしたらいくつのグループに分かれるか？ 要素数最大のグループはどれか？ などの情報が欲しくなる。このような解析をするときに 必要となるのがクラスタリングである。 クラスタリングとは、同値関係のリストが与えられたときにグループ分けを することである。たとえば、 友達の友達は友達である と定義すると、友人関係は同値関係を作る。 その上で、 A君とB君は友達 C君とE君は友達 B君とD君は友達 という情報が分かっていると、
Anti-Grain Geometry - Interpolation with Bezier Curves
Interpolation with Bezier Curves A very simple method of smoothing polygons Initially, there was a question in comp.graphic.algorithms how to interpolate a polygon with a curve in such a way that the resulting curve would be smooth and hit all its vertices. Gernot Hoffmann suggested to use a well-known B-Spline interpolation. Here is his original article. B-Spline works good and it behaves like an
ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
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Deep Zoom File Format Overview | Microsoft Docs
Single Images Single large images in Deep Zoom are represented by a tiled image pyramid. This allows the Deep Zoom rendering engine to grab only that bit of data that is necessary for a particular view of an image. If an image is being viewed zoomed out very far, then a small thumbnail is all that’s needed to show the image on screen. However, if the user is zoomed in to a specific area of a large
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
お家で自分にお通しを出す 4 お通しは家で自分に出すと、いいことしかない！ 三種のチーズサラダ パルメザンチーズ、モツァレラチーズ、アイルランドチェダーの3種を使ったサラダ。下にはケールと水菜とカットレタスが入っている。サラダと言うとお通しの域を超えてしまっているような気もするので…
Visual C++ 2005 Express Edition を用いた易しい画像処理（５）―３×３画素のオペレータを用いた画像の平滑化、鮮鋭化、線画化
オペレータには、用途に応じて色々なマトリックスが用いられる。図２は、その一例で、他にも縦方向、横方向専用のエッジ検出などがあり、ガウスぼかしには、σに応じてさらに大きいマトリックスも用いられる。 プログラムの概要 プログラムは、次の部分からなっている。 ◎Form1起動時に実行するもの １） 原画像を読み込む。 ２） 原画像から二次元のピクセルデータ（Color構造体の）を取得する。 ３） 周辺処理のために、原画像の二次元ピクセルデータを拡張（四辺を外側にコピー）する。 ４） 平滑化オペレータでコンボリューションする。 ５） 鮮鋭化オペレータでコンボリューションする。 ６） エッジ検出オペレータでコンボリューションする。 ７） 上記のエッジ検出結果に対して、R、G、B各成分のいずれかが閾値（ここでは20を使用）を超える場合は濃度ｄを0（黒）に、それ以外は255（白）に設
flashrod - AS3で画像処理入門(その2)
京都市の美味しいパティスリーを紹介したい 前編（北側エリア） こんばんはぁ、ぺのぽすです 京都大学に入学してそろそろ4年目、趣味のパティスリー巡りをしてて気づいたことがあります。 京都市のパティスリー、レベル高すぎ！！ 京都市はホントどこに行ってもで～～ら美味しいパティスリーがあり大体の観光、ご飯のついでに激ウマ…
画像情報処理 実習資料
画像情報処理 実習資料 今回の実習の流れ モルフォロジ処理 応用課題 １．モルフォロジ処理 モルフォロジ処理は，”構造要素”と呼ばれる画像を移動させる要素と，”ミンコフスキー（Minkowski）和・ミンコフスキー差”と呼ばれる演算から成り立っています．モルフォロジー処理における代表的な処理は，「Erosion（エロージョン）」と「Dilation（ダイレーション）」と呼ばれる処理であり，それぞれ孤立点の除去，不連続な点の接続と穴埋めのために利用されます． 図１にその原理を示します．ここで用いた構造要素をaに示します．これは，原画像のパターンを上下左右の４方向にずらしたパターンを作成することを表しています．ある画像から，このように４つのパターンを作成した結果をbに示します． 「Erosion」と「Dilation」はこれら４つのパターンのミンコフスキー差（論理差）とミンコフスキー
Steering Behaviors For Autonomous Characters
Steering Behaviors For Autonomous Characters background and update by Craig Reynolds Abstract: This paper presents solutions for one requirement of autonomous characters in animation and games: the ability to navigate around their world in a life-like and improvisational manner. These "steering behaviors" are largely independent of the particulars of the character's means of locomotion. Combinatio
Streaming for Next Generation Games
TechTarget and Informa Tech’s Digital Business Combine.TechTarget and Informa TechTarget and Informa Tech’s Digital Business Combine.Together, we power an unparalleled network of 220+ online properties covering 10,000+ granular topics, serving an audience of 50+ million professionals with original, objective content from trusted sources. We help you gain critical insights and make more informed de
Handy AR: Markerless Inspection of Augmented Reality Objects Using Fingertip Tracking
Handy AR: Markerless Inspection of Augmented Reality Objects Using Fingertip Tracking Taehee Lee, Tobias Höllerer Overview The Handy AR presents a vision-based user interface that tracks a user's outstretched hand to use it as the reference pattern for augmented reality (AR) inspection, providing a 6-DOF camera pose estimation from the tracked fingertip configuration. A hand pose model is construc
DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
コンボリューション行列
使い道が良く分からないフィルタの一つのコンボリューション行列について、自分なりに説明をまとめてみました コンボリョーション行列を使いこなせるようになれば一人前かも!?
Complexification | プログラミング・アート
"If you want to improve your understanding, drink coffee." - Sydney Smith
FACEs: バスキュールサイトのツボの所
バスキュールサイトの最後のお尻の部分に、 つぼに全てが吸い込まれていくという演出があります。 仕組みとしては大したことをしてるわけではないですし 要はジニーエフェクトの亜種なんですが 今でもそれなりに反響をもらうので解説しておこうと思います。 大分前なので結構忘れちゃいましたが。 ちなみにあそこ、その場で演算して描画してるんです。 flvとか事前に作っておけば軽くていい気がするんですが。 最初はインタラクティブになにか反応させる予定だったような。 さて、自分の場合、大きい面積で派手に絵が動く演出を作る場合 スピードを稼ぐためにflash.filters.DisplacementMapFilterに 計算で作ったBitmapDataを食わせるということをするんですが、 (数式が苦手な人には辛いと思いますがかなりスピードが稼げます。 これはこれで面白いです。そのうち機会が
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Brownian motion - Wikipedia
Tinkerbell map - Wikipedia
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