標準画像データベース[神奈川工大 信号処理応用研究室]
神奈川工科大学 情報学部 情報工学科 信号処理応用研究室 (Signal Processing Application Laboratory) [www.ess.ic.kanagawa-it.ac.jp] 標準画像／サンプルデータ(Standard Image/Sample Data) → 画像ダウンロード (Image Download) PSRN計算プログラム SSIM計算プログラム ACPI による Bayer パターンからカラー画像を生成するプログラム その他プログラム 標準画像／サンプルデータStandard Image / Sample Data 種々の画像処理手法の性能を比較するには，同じ画像に対して行う必要があります． そこで以下のような画像を標準として用い，種々の画像処理との比較検討に使っています．
声優さん共演関係など解析 - web系な備忘録
2013年夏アニメの声優さん共演グラフ http://t.co/2CT5pUibMW— Shino, F. (@sn_f) 2013, 8月 5 主に夏にやっていた実験なんですが、こんなつぶやきを残したまますっかり放置していたので、なんとかまとめました。 手っ取り早く見たい人はこちらをクリック！ suino.info - 2013年夏アニメ データ収集 .lain - for Anime & Manga Geeks こちらのサイトのアニメデータベースをクロールさせていただきました。クロールというと図書館のあの事件（クローラ作者の逮捕とエンジニアの不安――“librahack事件”まとめ - はてなブックマークニュース）を思い出してしまうわけで、勝手にやって何かあったらまずいので事前に許可をいただき、5秒に1回のゆっくりペースで取得させていただきました。 管理人さん、ご快諾いただきありがとう
［CEDEC 2013］計算でおにぎりや毛玉を作る方法とは？ 三次元凝集体のプロシージャルモデリング技術を紹介
［CEDEC 2013］計算でおにぎりや毛玉を作る方法とは？ 三次元凝集体のプロシージャルモデリング技術を紹介 編集部：aueki 大日本印刷 C＆I事業部 ICT開発本部 インタラクションデザイン開発室 櫻井快勢氏 2013年8月21日から23日まで，日本最大のゲーム開発者向けイベント「CEDEC 2013」が開催された。会場では数多くのゲーム向けセッションが行われていたが，今回取り上げるのは初日に行われたアカデミックに分類されるセッションで，情報処理学会GCAD研究会とのコラボレーションによるものだ。率直に言えば，直接ゲームとの関係はない。しかし，基礎研究が蓄積されていけば，そのうちゲームにも使えるような局面が出てくるかもしれない……そんな研究だと思っていただきたい。 さて，セッションのタイトルは「コンピュータグラフィックス研究の最前線 〜レンダリング、プロシージャルモデリングとその周
［CEDEC 2012］毛皮表現用プロシージャルテクスチャ生成技法はモフモフウサギの夢を見るか？ 「実写画像を用いたShell Texture自動生成手法」 - 4Gamer.net
［CEDEC 2012］毛皮表現用プロシージャルテクスチャ生成技法はモフモフウサギの夢を見るか？ 「実写画像を用いたShell Texture自動生成手法」 ライター：西川善司 宇梶弘晃氏（早稲田大学理工学部・森島繁生研究室）。論文には共同研究者として小坂昂大氏，服部智仁氏，久保尋之氏，森島繁生氏の名前が連ねられている CEDEC 2012最終日となる8月22日，早稲田大学の宇梶弘晃氏による「〜ここまで来ているビジュアル系技術〜 実写画像を用いたShell Texture自動生成手法」と題したセッションが行われた。 昨今ではプログラマブルシェーダ技術の発展により，多くの物質の表面状態をかなり正確に描画できるようになってきているのだが，ゲームグラフィックスに代表されるリアルタイム3Dグラフィックスで，いまなお正確な表現が難しい要素に「毛髪」や「毛皮」がある。 人間の頭髪表現は，テクニカルデモ
夏休みに親子でプログラミングはいかが？
普及期を迎えたスマートフォンの代表的なOSの一つである「Android」向けのソフトウエア開発において、素早くアプリケーションを実現できる開発ツールとして注目されているのが、米Googleが提供する「App Inventor for Android（以下、App Inventor）」である。このApp Inventorを使えば、GUI（グラフィカルユーザーインタフェース）上のプログラム部品をマウスで操作することにより、Android用のアプリケーションを比較的簡単に開発できる。 具体的には、あらかじめ用意されたUI部品を開発画面上にドラッグしてアプリケーションの表示画面をデザインしたり、「ブロック状の部品」をパズルのように組み合わせて挙動を実装したりできる。コードを全く書かずにアプリケーションを実現できるので、開発者はプログラミング言語の仕様や開発ツールのAPI（アプリケーションプログラミ
JavaScript, Canvas スキャンライン・シードフィル アルゴリズムによる塗り潰し : Serendip – Webデザイン・プログラミング
HTML5 Canvas でバケツツールによる塗り潰しを実現するために、スキャンライン・シードフィル (Scan Line Seed Fill) というアルゴリズムを使ってみた。 アルゴリズムの詳細については、以下のサイトを参考にした。 参考：ActionScript入門Wiki@rsakane – 塗りつぶしアルゴリズム(スキャンライン – シードフィル編) ペイント・ルーチン (1)シード・フィル アルゴリズム 単純に言えば、水平方向に塗り潰し可能な範囲を探して塗り潰してゆき、それを塗り潰し可能な範囲が無くなるまで上下方向に繰り返していくといったもの。 JavaScript, Canvas スキャンライン・シードフィル アルゴリズムによる塗り潰しデモ 塗り潰し処理のコード var fillColor = function(startX, startY, imgData, penColo
旧FC2無料ホームページスペース サービス終了のお知らせ
下記の「旧FC2無料ホームページスペース」は2025年06月30日をもちましてサービスを終了いたしました。 FC2WEB http://www.fc2web.com GOOSIDE http://www.gooside.com k-free.net http://www.k-free.net Easter http://www.easter.ne.jp 55 STREET http://www.55street.net ZERO_CITY.com http://www.zero-city.com OJIJI.NET http://www.ojiji.net K-Server http://www.k-server.org Zero-yen.com http://www.zero-yen.com KTNET http://www.kt.fc2.com Finito http://www.fi
【コラム】3Dグラフィックス・マニアックス (81) 人工知性でコンテンツを生成するプロシージャル技術(5) | パソコン | マイコミジャーナル
プロシージャル技術による雲の生成 次のテーマとして取り上げるのはプロシージャル技術による「雲」の生成法についてだ。 最も基本的なプロシージャルな雲生成は、パーリンノイズを初めとした算術ノイズやフラクタルノイズを種として雲の厚みを生成して、これをそのまま濃淡としてテクスチャ化する手法だった。これは前出の山岳の凹凸生成でいうところの山の高低をそのまま雲の厚みに置き換える発想といえる。 フラクタルノイズで濃淡を作り出してこれを雲テクスチャとする手法 このままだと雲は濃淡のテクスチャ(画像)でしかないわけだが、続いて出てきたのが、そうしたスカイボックスに張り付いているだけだった雲テクスチャを3Dグラフィックス化して浮かべようとするアプローチで、適当なプリミティブに雲テクスチャを貼り付けて浮かべる…というアイディアだった。 その代表事例としては、航空機メーカーのグラマン社のG.Y.Gardner氏ら
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
anlife - anlife
お知らせ † (09.02.28) バージョン0.9.5をリリース．ダウンロード． (09.02.07) Webページの内容を刷新． (09.01.29) 動作学習のアルゴリズムを改善．その結果の 動画をアップロード． ↑
中央値の物理的な説明 - Radium Software
statpics - A Pearl: a Balanced Median Necklace 数学の概念を説明するのに，物理的な「たとえ」を使うことが，たまにあると思う。 例えば平均値の概念は，上の図の (a) のように「物理的なバランスが取れる点」として説明することができる。数直線を棒とし，値の点に等しい質量の重りを付けたときに，バランスを取ることのできる支点の位置が，平均値を表しているわけだ。 それでは中央値（メディアン）はどのように説明することができるだろう。平均値が「棒のバランス」だったのに対して，中央値は「滑車のバランス」で説明することができる。上の図の (b) のようにループ状の紐に重りを付けて，滑車にぶら下げたときに，最も下に位置する点が中央値となる。 この「滑車のバランス」は，左右の紐に同じ数の重りがあることによって得られる。どちらか片方からひとつの重りを選んで，それを極端
TopCoder Marathon Match 54 - chokudai’s Labo blog（仮）
問題図を書いて説明したい、なんかうまくかけないｗこんな感じで、n*n個の４色に塗られたタイルが与えられるので、入れ替えと回転を行うことによって、こんな感じに隣り合う色同士をできるだけ多く一致させる。一致率（隣り合う辺の数2*n*(n-1)に対しての、同じ色になっている数の割合）がそのままスコアになる。最大１一辺のタイル数N:8〜20、色数C:10〜30最初に考えるべきこと単純な入れ変えの場合二つを選んで入れ替え、だと、せいぜい５０％程度止まりなんじゃないかな？と思います。SA(焼きなまし法）をしても６割乗るか、じゃないかな？となると、複数を選んで入れ替え、ってなります。自分は二つ入れ替えでの点数が伸びないのを予想したところで思考停止しちゃったけど、複数入れ替え、って発想があったみたいです。２回目のマラソンで学んだはずなのにこの発想が出なかったのは反省。（おまけ、Hungarian法の場合）
ByteArrayで画像処理入門以前 – Rest Term
画像データの扱い方についてのメモということで、”入門以前” としました。 僕の場合はまずByteArrayについて調べるところから始めないと。。 扱う画像について カラー(RGB各チャンネル8ビット)のraw画像を扱います。 (RAW画像ではなくベタ画像の方) よって画像データは R0G0B0 R1G1B1 R2G2B2 ・・・の順で格納されているものとします。 画像データの扱い ByteArray上の画像データを参照する場合、 ・画像の横幅 (width) ・1画素あたりのバイト数 (bytesPerPixel) の2つは最低限必要な情報です。 ここではこれらの情報は既知であるものとします。 (厳密にはチャンネル数も必要ですが、ここでは条件より3で固定されます) ByteArrayに格納された画像データにおいて座標(x,y)の各色成分を取得するには、 img[width*bytesPer
opencv.jp - OpenCV: 推定器（Estimators）サンプルコード -
作成者: 上田悦子, 最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 357, 最終変更日時: 2007-12-26 14:22:07 +0900 (水, 26 12月 2007) ■ Condensation OpenCVには，推定器の一つとしてCondensation（パーティクルフィルタ）が実装されている． リファレンス マニュアルにもあるように，アルゴリズムの詳細は， http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/ISARD1/condensation.html を参照されたい． ここでは，特にOpenCVに実装されているCondensationアルゴリズムの関数の使用方法について述べる． #include <cv.h> #include <highgui.h> #include <ctype.h> #include <math.h>
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西川善司の3Dゲームファンのための「PICA200」講座（後編） 「MAESTRO-2G」からニンテンドー3DSの表現力を考察する！ - GAME Watch