流行の異世界ものです。いろいろめんどくさい現実社会を飛び出して、異世界で好き勝手に登場人物が大放言じゃなくて、大冒険します。
世の中は一周まわってエンジニアリングの手法に溢れている。 テストを書け、ドキュメントを書いて冗長化しろ、コミットはわかりやすく、コーディング規約が、安定性が─── でも、それって本質なんだろうか? 新規サービスを作る際に肝だと思っていることをまとめてみた。 おことわり 以下は少人数で"普通"のアプリやWebサービスを自社で新規開発するときのことを想定しています。大人数で重厚なソシャゲを作るとか、ガチガチの金融系サービスを作るとか、コンシューマーゲーム開発とか、個人で好きなものを作るとか、受託とかは全く想定していません。 基本的に一通り現場をこなした中級以上のエンジニア向けに書いています。 アンチテーゼとして、ややキツめに断定する箇所が多いです、こういう意見もあるんだな程度に受け止めてください。 所属する団体の意見とかは一切関係ありません。 目次 おことわり 目次 ユーザーのことだけ考える
バーコード読み取りにZxingを使っている人は多いと思う。 非常に認識率の高いライブラリなのだが、しかし画像読み取りの解像度や明るさによっては、微妙に読めたり読めなかったり、全く読めなかったりと認識率が安定しなくなってしまう。 画像補正でなんとか認識率を上げてみようではないか、と。そういう試みなのである。 まずは均等化してみる 白と黒を定義する 均等化するために必要なのが、対象画像の「黒」と「白」を定義する事だ。 最初は最小の平均RGB値を持つものを黒、最大を白としていたが、これだとなんか暗い値はいいけど明るい値は255周辺しか検出しない……。スキャンした画像なんか、どんな画像でも1ピクセルくらいほぼ真っ白のピクセルが混ざってたりするのか。そういうもんなのかね。 じゃあどうしようか。平均値でいいか。 平均RGB値の最小ピクセルを「黒」 平均RGB値の128以上のピクセルの、平均値を「白」
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