画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
PNG軽量化の減色と圧縮について | GREE Engineering
このテーブルの番号は 1 Byte になっているため、0-255 の 256 個しか登録できません。そのため、画像で使用されている色が 256 個より多い場合は、なんとかして 256 個にしなくてはいけません。 この「なんとかして 256 色にする」というのが減色処理で、なるべく元の画像からの変化を分からないようにしながら色を減らしていくためのアルゴリズム実装です。（この記事では減色アルゴリズムについての説明は省略します。） テーブルを作成したら、画像のそれぞれのピクセルを RGB 形式からテーブルの何番目の色を使うかに置き換えます。 上図のように、1 ピクセルあたり 24bit 必要だった画像が 1 ピクセルあたり 8bit になったので、データサイズは大体 1/3 になります。 （パレットのデータに最大 3 Byte * 256 = 768 Byte 必要とか、同じように圧縮されないと
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