k-means法を用いて画像をドット絵風に変換する
はじめに k-means法を用いて画像を減色しドット絵風に変換するWebアプリを作りました。 (よろしければstarを頂けると幸いです) 変換例 Lenna k=4 75x75 Mandrill k=8 50x50 海中のイラスト k=12 54x30 寿司のイラスト k=16 34x21 方針 k-means法を利用します。処理の流れは以下の通りです。 ランダムにK(定数)個の画素を選び、クラスタ分けに用いる代表色を決定する。 各画素について、最も近い代表色を選びクラスタ分けをする。 各クラスタについて平均色を計算し、新たな代表色とする。 上記の処理でクラスタの割当てが変化しない、または変化量が閾値を下回った場合に収束したと判断して処理を終了する。そうでなければ処理を繰り返す。 実装 画像の読み込み 変換前の画像がoriginalCanvasで、変換後の画像がconvertedCanva
「テレワークは甘え」が世界の“常識”に
ダウンロードはこちら テレワークは働く場所の選択肢を広げる手段としてだけではなく、通勤の苦痛からの解放といった、快適な働き方を実現する手段としても支持を集めた。「働き方を選べるのであれば、テレワークを積極的に選びたい」「テレワークができる職場に転職したい」――。テレワークを経験した人の中には、こうした考えを抱く人は珍しくない。 気になる動きがある。電気自動車（EV）メーカーTeslaのCEOであるイーロン・マスク氏が2022年5月、同社のテレワーク終了を宣言するなど、テレワーク普及の道を後戻りする動きが目立ち始めたのだ。「テレワークを選ぶと、昇進や昇給の機会を失うリスクがある」との声が人事コンサルタントから出始めるなど、テレワークの“負の側面”を強調する向きもある。 こうした動きの背景には何があるのか。テレワークは、これからも“普通の働き方”として選択肢に残り続けるのか。いつかは“過去に少
Google Japan にビジネス職として新卒入社して、本社でソフトウェアエンジニアになるまで｜Hiro Tsujino
初めまして！タイトルの通りなのですが、自分は現在ベイエリアでソフトウェアエンジニアとして働いているものの、今の職種に就くまで少し変わった経緯があります。具体的には、文系学部（経済学部）を卒業して、ビジネス職（カスタマーサクセス）として入社した後、本社に転籍し、今はソフトウェアエンジニア（以下、SWE）として働いています。 時々「どうしてアメリカに行こうと思ったの？」「どうして SWE になったの？」「どうやって独学で SWE になったの？」と聞いてくださる方がいるので、今回少し書いてみようと思った次第です。ただ、初めにお断りしておくと、その質問に直接お答えするというよりは、自分の体験談を叙述的に記述してしまったので、一部の方には物足りなく感じてしまうかもしれません。 動機 - なぜ本社で SWE になろうと思ったのか結論から先に書くと、学生時代にベイエリアを訪れることがあり、そこで出会った
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