画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
Oracle情報(SQLPLUSの特殊技） -Bash Homepage-
sqlplusを使用して、「SELECT」等のSQL文を使用しているときに、その結果をファイルへ出力する方法を紹介します。 sqlplus内で以下のようにSQLPLUSコマンドを使用することにより、ファイルへ出力することができます。 SQL> spool /tmp/hogehoge SQL> select * from emp; ・ ・ SQL> spool off 上記のように「spool」コマンドを使用することによりファイルへ出力することができます。 上の例では「/tmp/hogehoge」というファイルを作成しており、実際には「/tmp/hogehoge.lst」というファイルができます。そこに「select * from emp」の結果を書き込んでいます。 一度「spool」コマンドでファイル出力をさせると「spool off」とファイル出力をやめる指示を与えない
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