『フォトショップ・ブイアイピー』の新着記事です。フォトショップやデザインをたのしむウェブサイト。2009年3月創刊以来、3800を超えるコンテンツを更新しています。フリーフォントなどの無料デザイン素材/配色やWeb制作といった最新トレンドも公開中。
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Content-Length: 255468 | pFad | http://b.hatena.ne.jp/suikyo/tutorial/
Over the last couple years, we see an emerging data storage mechanism for storing large scale of data. These storage solution differs quite significantly with the RDBMS model and is also known as the NOSQL. Some of the key players include ... GoogleBigTable, HBase, Hypertable AmazonDynamo, Voldemort, Cassendra, Riak Redis CouchDB, MongoDB These solutions has a number of characteristics in common K
四国のSOHO。薬師寺 国安(フリープログラマ)と薬師寺聖(個人事業所自営)による,コラボレーション・ユニット。1997年結成。XMLや.NETプログラミングに関する執筆多数。両名とも,Microsoft MVP for Development Platforms - XML(Oct 2003-Sep 2009),http://www.PROJECTKySS.NET SilverlightのGUI要素を表現するXAMLドキュメントは,図形の種類や座標値や色などのスタイルを記録した,整形式XML文書です。したがって,XMLデータと同じように,LINQ to XMLを用いて処理することができます。本連載では,このXAMLのデータ処理をメインとする,サンプル・アプリケーションの開発方法を紹介します。 開発に用いたツールは,「ペイント」「Expression Design 2」(画像素材の作成),
OpenCV C++ matrix class 前回、OpenCV 2.0 – cv::Ptr ではスマートポインタである cv::Ptr について調べました。 今回はOpenCV 2.0のC++インタフェースの中でも重要な役割を持つ cv::Mat クラスについて。 このクラスは従来の IplImage 及び CvMat に取って代わるものになっていますが、 かなり大きいクラスなので何回かに分けて調べていきたいと思います。 cv::Mat はマルチチャンネルとROI(Region Of Interest)をサポートしている二次元行列です。 オブジェクトの生成方法は複数ありますが、ここでは基本的な方法から紹介します。 using namespace cv; using namespace std; // create() メソッド (5行5列,各要素が8ビット符号なし整数型 3チャンネル)
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列(特徴量データ)へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
遅くなりました。第3回です。今回は少し単調な内容だったかも。まだ、講座を続けていく予定なので、エネルギーとなるコメント書いてください、よろしく。 追記:魔法陣ですねwすみません。 ブログhttp://hiro0252.blog110.fc2.com/ 第2回sm1584012 フリーのNiVE(NicoVisualEffects)を使えば、グロー版を作れます。応援しています!
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