(金)斜めになっても、間切り最近、新しくノートパソコンを購入しました。「よーし、パパ、家でもプログラミングしちゃうゾ」っと、一念発起したワケですよ。この季節、秋の夜長と言えば、プログラミングの秋、プログラミングの秋、そして、プログラミングの秋ですよね。いうわけで、ねちねちとメディアン・カットでございます。あっ、本日の当番、プログラマのM.L.Kでございますです(LはLordのLですLord&Master!)。前回は、矩形による分割の限界を仮説しました。正確に言うと、軸に沿った分割の限界、ということなのですが...。次のようなRチャンネルとGチャンネルの色の分布があったとします。仮に4色に分割したとすれば...、といった具合になります。う~ん、恣意的に例示した分布ながら、この分割はあまりにもヒドい...。発酵系乙女と小悪魔系鱗翅目が同じグループになっちゃたくらいのヒドさです(いやまあ、発酵系鱗翅目もいたりしますけども。)これが、軸にそった分割の限界、というワケです。「じゃあ、どう分割したらいいんだってばよ」もっともらしい(直観的に妥当な)のは...、みたいなカンジでしょうか?めっちゃ斜めですね...。トドメも刺せるかもしれません。この例だけではなく、実際の画像でも、斜めに分割するほうがもっともらしいことのほうが多いのです(前回の色分布の画像をみると分かりやすいと思います)。今までのやり方のように、各チャンネル毎に中央値や差の最大値を算出していては、この斜め具合には対処できません。色の分布がどれくらい斜めっているかを算出する方法があります。分散とは、分布の散らばり具合を表すものです。標本数という式で求められます。標本数=画像中のピクセル数となります。式を見ると明らかですが、各ピクセルの値が、平均値に近いものが多いほど、つまり、散らばりが少ないほど、分散の値は小さくなります。分散の値は大きくなります。こちらは、2つのチャンネル=2次元上での分布の散らばり具合を表したものとなります。これら分散&共分散の値をごにょごにょポンすると、斜め具合が算出できる、というわけです。この、“ごにょごにょポン”を、“主成分分析”と言います。(“分析”とか、激アガるし!)今回は、用語の解説をするだけになってしまいました。次回は、この主成分分析で斜め具合を求めてみたいと思います。技術交流の業(2019.03.07)福袋争奪戦デビュー(2019.01.31)温泉旅行(2019.01.24)ゲーセンの近況(2018.11.29)健康的にプログラミングを続けるためのちょっとした習慣(2018.10.18)コメントコメントを書く名前:メールアドレス:(ウェブ上には掲載しません)アドレス(URL):この情報を登録するコメントは記事投稿者が公開するまで表示されません。