グラフィック・パターンの扱い (6) スーパーサンプリング
前章では、補間処理を利用した拡大・縮小処理の高画質化を行ってきましたが、補間処理とは異なる方法を使ったエイリアシングの抑制(アンチエイリアシング; Anti-aliasing)として、この章では「スーパーサンプリング(Supersampling)」を紹介したいと思います。 補間処理は、ピクセルの値を利用して連続関数を再現し、ピクセル間の値を求めることによって任意の位置の色コードを決めていました。どの処理についても共通していることとして、ピクセルと同じ位置の値は変化しないということがあります。そのため、例えば画像を縦横ちょうど半分のサイズに縮小するような場合、最近傍法を含むどの補間処理を利用しても結果は同じであり、画像の中の 1/4 の情報は切り捨てられてしまいます。 前の章の最初に紹介した「任意の比率での拡大・縮小処理」において、縮小処理では周囲のピクセルと合成することによって情報の欠落を
モテようとして、C#でXOR使ってリバースしている奴がいたんですよ - Bug Catharsis
いろいろなリバースのアルゴリズムを見てみましよう。 まずは表題のリバースのアルゴリズムについて、どうぞ。 なんとなくモテようとしている感のあるリバースモテようとして、C#でXOR使ってリバースしている奴がいたんですよ・・(以下略)。 こんな感じで public static string Reverse(string s) { char[] charArray = s.ToCharArray(); int len = s.Length - 1; for (int i = 0; i < len; i++, len--) { charArray[i] ^= charArray[len]; charArray[len] ^= charArray[i]; charArray[i] ^= charArray[len]; } return new string(charArray); } もちろん要件
画像の変換（目次ページ） - koujinz blog
「画像フォーマット」カテゴリの記事 超解像(2009.05.30) アンチエイリアシングとClear Type(2009.05.17) アウトラインフォント(2009.05.16) エッジ検出・エッジ強調・ぼかし(2009.05.09) 画像の拡大－距離計算に関する考察(2009.05.06)
メディアンカット法による画像の減色 | 開発ブログ | スパイシーラボ
こんにちは。マンガゲットの開発を担当している武上です。 先日マンガゲットではマンガコマ書き出しエンジンのリニューアルを行いました。 今日はそれに関連して画像の減色について書きたいと思います。 減色とはその名の通り、画像の色の数を減らすことです。PNGのような画像形式の場合、フルカラーで表現することもできますが、使う色数を制限することで、大幅にファイルサイズを削減することができます。 大量の画像をスマートフォン向けの大きな解像度で連続して表示させようとした場合、単純にフルカラーにしてしまうと、ダウンロードにかかる時間が長くなってしまい、マンガのコマをさくさくと読んでもらうことができなくなってしまいます。 そこで、なるべく見た目を変えずにファイルサイズをいかに削減できるかが重要になってきます。近い色をまとめることで、見た目を維持しつつ画像の色数を減らす処理が減色です。 減色の流れは
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
減色アルゴリズム
situs informasi perjudian online informasi perjudian online yang memberikan rifrensi atau wawasan dalam bermain The term 여성알바 구인구직 shiftwork applies to any timetable that falls beyond the long periods of 7:00 a.m. to 6:00 p.m. As per the U.S. Department of Work Measurements, around 16% of salaried and blue collar laborers are on a shift plan. While certain representatives like pulling all nighters
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
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