Ruby で png 画像を自力で生成する - まめめも
「png のフォーマットは gif に比べて難しい」などと聞いたことがありましたが、zlib が使える処理系なら、簡単な png 画像はそこそこ簡単に (ビット演算など不要で) 作れるみたいです。 2015/03/12追記：この記事は単なる知的好奇心で自力 png 生成しているに過ぎません。以下のサンプルコードもデモに過ぎないので、実用目的で使うことはおすすめしません。Ruby でベタデータの png 化をしたい人は chunky_png を、綺麗な絵を書きたい人は rcairo を使うといいと思います。 まずはサンプルコード 黒から赤へのグラデーション画像を作るプログラム。 # coding: UTF-8 require "zlib" width, height = 100, 20 depth, color_type = 8, 2 # グラデーションのベタデータ line = (0...
日本語解析エンジン「なずき」 | NTTデータ
なずき感性抽出APIは、ブログ記事など日本語で書かれたテキスト情報に含まれる感性を抽出するAPIです。本APIを利用することによって、指定されたテキスト情報内から、「好評」や「苦情」、「要望」といった感性情報を、その表現とともに抽出することが出来ます。また、同時にテキスト情報を形態素に分割し、品詞、読みかなといった情報を取得できる形態素解析や、形態素に分割された単語の係り受け関係情報を取得できる構文解析の機能も提供します。 この度は、多数ご応募いただき、誠に有難うございました。( 応募作品一覧はこちらでご確認頂けます。) なずき感性抽出APIを利用された作品から、最優秀賞を受賞された「SocialCombat V」をはじめ、「UNIQLO NOW」、「Tmeeting(仮)」など、多数受賞作品が選ばれました。その中から、なずきの特長を一番表現出来ているという理由から、NTTDATA賞として
JavaScriptでイベントをエミュレートする(From Kanasan.JS 読書会#8) | Blog.37to.net
最終更新日 Sat, 03 Oct 2009 20:50:09 +0900 最後のコメント Sat, 11 Oct 2014 13:45:46 +0900 ブックマーク 久しぶりのエントリです。 随分と遅くなりましたが、2009/9/6に開催されたKanasan.JS JavaScript第5版読書会#8& 懇親会のレポートです。 第5版読書会も8回目となる今回は僅かに残ったイベントの章と、Formの章を読みました。 初の京都開催 今回は参加者のtaijiさんから紹介を頂いた、 場とつながりラボ home's vi(ホームズ･ビー)で行いました。 京都の町屋なのですが、いつもと違った感じで、とても新鮮でした。 時間の流れ方がゆるやかに感じました。田舎に行った時のような間隔です。 合成イベント 今回は特に難しい所もなく、淡々と進んでいたのですが、唯一気になった事がありました。 それが合成イベ
Flasherがフォローすべきtwtterアカウント一覧 « Fountain
Webデザイン科の後輩である@skyguildがこんなことをつぶやいていました。 skyguild：もっともっとツイッターを情報収集に活用したい。いいついっこか、Webの人いないかな？ つぶやき元 izm_design：@skyguild Flash人でよければ笑 つぶやき元 skyguild：@izm_design オススメ教えて下さい＞＜ つぶやき元 という流れで、Flash人を@skyguildに紹介することになりました。 日本人 beinteractive：SparkProjectの主催者、フリーランスで活動 fladdict：fladdict.net、フリーランスでiPhoneアプリやFlash作品を発表 keita：tha所属、FFFFOUND!などのサービスを手がける maaash：KAYAC所属、wonderflの開発者 mariroom：adobeの所属 min
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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