Hough変換による画像からの直線や円の検出
はじめに Hough変換は、画像から直線や円を検出する技法として知られています。通常の直交座標上の画像を、極座標の二次元空間（直線検出の場合）に変換したり、三次元の空間（円検出の場合）に変換したりして、そこで最も頻度の高い位置を求め、それを逆変換して、直線や円を検出します。 Hough変換は数学的に興味深く、プログラムの対象として面白いため、多くの論文が見られますが、実用化には多くの問題点もあります。 ここでは最初に、一般的なHough変換の基本プログラムを紹介し、次に交通標識認識への応用に特化したプログラムについて述べます。 基本図形認識版アプレットを見る 交通標識認識版アプレットを見る 対象読者 画像から直線や円を検出する方法に興味を持ち、その一つであるHough変換の仕組みを学びたい人。 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。円のためのHo
L2Lisp in Ruby：CodeZine
はじめに P.Graham著『On Lisp』に示されているように、現代的なLispプログラミングでは静的スコープ（字句的スコープ）と末尾呼出し（末尾再帰を含む）の最適化のもとでのマクロが重要な意味をもちます。しかし、今まで処理系作成の初心者が内部に手を入れやすい手頃な大きさの実装が事実上ありませんでした。 ここでは、そういったモダンな特徴を備えた小さなLispインタープリタL2LispをRubyで作ってみます。L2Lisp（Little Lambda Lisp）は、Lispの理論的背景であるラムダ算法（lambda calculus）に対し、有力なLisp方言であるSchemeと同程度に忠実である一方、その他の点では広く普及しているEmacs Lispのサブセットとしたオリジナルの小型Lispです。 実行例としてtak関数を定義し、実行する様子を示します。Ruby以外に必要なのはL2Li
「ちょっと待て」 真・MySQLのクエリを最適化する10のTips：CodeZine
Jaslabs: High performance phpで紹介された「MySQLのクエリを最適化する10のTips」に対して、反論している人がいる。ブログ「20bits」のJesse氏だ。彼は「10 Tips for Optimizing MySQL Queries (That don’t suck)」というエントリーで、Jaslabs氏の記事は適切でないとしている。 Jesse氏の経験によれば、SQL最適化で最も重要なことはSQLやDBの基本をしっかりと理解することであり、60％がこれで解決するという。残り35％はDBやクエリの特殊な性質に対する対処であり、最後の5％で発想の転換などを求められる。Jaslabs氏はここにばかり力を入れており、それはまったくもって時間の無駄だと述べている（Jesse氏は「SQL_SMALL_RESULTなんて、生まれてこの方使ったことすらない」とまで言
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JSONを使ってAJAXベースのアプリケーションを高速化する：CodeZine
