TechCrunch | Startup and Technology News
Finbourne, founded out of London’s financial center, has built a platform to help financial companies organize and use more of their data in AI and other models. Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delive
Androidで音声解析！Visualizerによる高速フーリエ変換（FFT）
今回は、音の周波数を解析して音階を特定するというのをやってみたいと思います。 音階の特定には、時間軸を周波数軸に変換するフーリエ変換という処理で周波数解析を行います。 数式を載せてみたものの、これが本当にフーリエ変換の式なのかすらよく分かりません。 数学的な知識はまったく無いので、フーリエ変換についての説明や考察は一切しません。いや、出来ません。 基本的に勘で進めているので、間違った記述もあるかもしれませんが、取りあえず動いたので完全に間違いという事ではないでしょう。 まずはシンプルに440Hz(Aの音)のsin波を鳴らして、それが440Hzであることが分かればゴールとします。 フーリエ変換を行うには、波形を表示したりといったことにも活用出来るandroid.media.audiofx.Visualizerを利用します。 android.media.audiofxはAPIレベル9(Andr
QR Code Reader：ActionScriptでQRコードを読み取る | デベロッパーセンター
上野賢一氏 ロゴスウェア株式会社 この記事は、Spark projectが主催する勉強会での講演内容を、講演者とSpark projectの協力のもと、Adobe Developer Connection用に再構成したものです。Spark projectの勉強会は、毎月開催されています。詳しくは、「Spark project 勉強会」のページまで。 QRコードは今や至るところにあり、携帯電話には必ずと言っていいほどQRコードを読み取る機能がついています。QRコードは、皆さんにとって身近な存在でしょう。 ※QRコードは株式会社デンソーウェーブの登録商標です Web上でも、携帯サイトへアクセスしやすいように、携帯サイトのURLなどの情報を埋め込んだQRコードをWebページに貼り付けているサイトをよく見かけます。こうしたQRコードを作成するには、QRコード作成用のエンコーダを使います。
ラベリング処理アルゴリズム 画像処理ソリューション
メインページ ＞ 画像処理 二値化画像処理された画像において、白の部分（または黒の部分）が連続した画素に同じ番号を割り振る処理を ラベリングと言います。 通常、同じ番号ごとの面積（画素数）や幅、高さなどの特徴量を求めて欠陥検査や分類処理などに用いられます。 ラベリングには、二値化された画像の縦、横方向に連続している部分を同じラベルにする４連結と、 縦、横、斜め方向に連続している部分を同じラベルにする８連結との２種類の処理があります。 （４近傍、８近傍という場合もあります。） 以下、８連結の場合において、ラベリング処理アルゴリズムを紹介します。 まず、画像全ての画素のラベル番号を０（ゼロ）で初期化しておき、ラベリングで番号を割り付けるための ラベリング番号のルックアップテーブルを用意しておきます。（テーブルの使い方の詳細は後ほど） そして、画像の左上からラスタスキャンを行い、画素の色が白の位
古くて新しい自動迷路生成アルゴリズム - やねうらおブログ(移転しました)
最近、ゲーム界隈ではプロシージャルテクスチャー生成だとか、プロシージャルマップ生成だとか、手続き的にゲーム上で必要なデータを生成してしまおうというのが流行りであるが、その起源はどこにあるのだろうか。 メガデモでは初期のころから少ないデータでなるべくど派手な演出をするためにプロシージャルな生成は活用されてきたが、ゲームの世界でプロシージャル生成が初めて導入されたのは、もしかするとドルアーガの塔(1984年/ナムコ)の迷路の自動生成かも知れない。 なぜ私が迷路のことを突然思い出したのかと言うと、最近、Twitterで「30年前、父が7年と数ヶ月の歳月をかけて描いたA1サイズの迷路を、誰かゴールさせませんか。」というツイートが話題になっていたからである。 この迷路を見て「ああ、俺様も迷路のことを書かねば！俺様しか知らない(?)自動迷路生成のことを後世に書き残さねば！」と誰も求めちゃいない使命感が
自動生成迷路
迷路自動生成アルゴリズム プログラムによる迷路の自動生成の解説ページです。 どちらかというと大きな迷路を生成する事に興味があり、ゲームソフトで使われる迷路とは観点が異なっています。 下記のソフトをダウンロードして実行すると、棒倒し法と穴掘り法と壁延ばし法の実際の迷路の生成動作を見ることができます。 ダウンロード（Windows用ソフト) 249Kバイト １．はじめに 自動生成迷路はの基本形は方形座標上で、各マスが壁または道から成り立っています。 このデータはプログラム上も２次元配列で簡単に作れ、各マスが壁か道かだけを覚えていればいいので、表現も簡単です。 またこれを画面に反映する際も、道や壁を適当なアイコンに置き換えればいいので、比較的簡単にゲームに使えます。 道の幅は通常１マスです。 ２．棒倒し法 棒倒し法は、比較的プログラミングの楽な迷路生成法です。 最初に基本となる四角の外壁と、その
画像の特徴点を抽出する- 無作為研究所
画像から特徴点を抽出する処理は、画像処理分野で広く行われており、 この技術は、パノラマ写真の合成・ステレオ写真からの距離測定・パターンマッチングなどに応用できます。 ここでは、個人的な興味により、工業分野（生産装置の高精度位置決め制御） で使うパターンマッチングに利用できるような特徴点抽出を考えていくことにします。 コーナー・角とは、どのようなモノか？ コーナーや角とは、一体、どのようなモノなのでしょうか？また、それらは、画像中でどんな特徴を示すのでしょうか？ これを諸先生方の文章から探してみると、「ガウス曲面」などの難し～い理論に行き着くようです。 当研究所では、高校数学以上の難しい理論には、書いている本人がついていけませんので、何とか簡単に物事を進めます。 画像を数ドットｘ数ドットの小さな窓から観察してみると、コーナーには、以下のような特徴が観察できるハズです。 中央付近に、エッジ（明
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