金子勇さんのED法の解説と弱点、行列積を使用した効率的な実装 - Qiita
はじめに 先日以下の記事が話題となり、とてもワクワクしたので自分も実装して色々実験してみました。 実装するうちに理解が深まったので一度、 誤差拡散法の元ネタ紹介から 数式の解説、 ED法の弱点、 行列計算を使用した実装と簡単なテスト結果、 実装上の工夫 までまとめてみたいと思います。 誤差拡散（Error Diffusion）法 もともとは画像の2値化において失われる情報を周囲のピクセルで補うことで、遠目に元の画像の濃淡が残っているように見せる技術（ハーフトーン処理の一種）です。 Error diffusion -Wikipedia（英語版） 左の画像をちょうど半分の明るさをしきい値として2値化すると中央の画像のようになりますが、誤差拡散法を適用すると2値化後も右の画像のようにある程度濃淡を保存・表現できます。 誤差拡散法（画像処理）のサンプルコード コメントアウト箇所はFloyd, St
角度の平均や分散を複素数を用いて求める - Qiita
はじめに 角度の平均を単純に計算してはいけない 突然ですが、以下の角度値の平均を求める方法をご存知でしょうか？ $$ \lbrace10^\circ, 30^\circ, 350^\circ\rbrace $$ これが普通の数値データであれば、$(10 + 30 + 350) / 3 = 130$のように平均が求まります。 しかし、角度の場合は平均10°となります。図示してみると、確かに10°を中心に分布しています。 なぜ単純計算では求まらないのでしょうか？ これには角度の周期性が関係しています。350°は数値上大きく見えますが、実際には0°に近い角度です。本来連続して続いているものを1周期で切断しているため、角度に対して素朴な統計処理をすることはできないのです。 角度データを扱う統計の分野を「角度統計（Circular Statistics, Directional Statistics
おまえはもうRのグラフの日本語表示に悩まない (各OS対応) - ill-identified diary
2021/9/10 追記: 改めて更新された話を統合して整理して書き直しました. 以降はこちらを参考にしてください: ill-identified.hatenablog.com 2021/1/15 追記: RStudio 1.4 がリリースされたのでなるべくアップデートしましょう 2020/12/06 追記: Japan.R で今回の話の要約+新情報を『Mac でも Windows でも, PNG でも PDF でもRのグラフに好きなフォントで日本語を表示したい (2020年最終版)/Display-CJK-Font-in-Any-Gpraphic-Device-and-Platform-2020 - Speaker Deck』として発表した. ハイライトは「近々出るRStudio 1.4 があれば fontregisterer はほぼいらなくなる」 2020/10/31 追記: geom
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