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アルファ合成 - コンピュータビジョンにおける画像合成の技術を習得する - cover

アルファ合成 - コンピュータビジョンにおける画像合成の技術を習得する

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

アルファ合成とは
 
コンピューター グラフィックスにおけるアルファ合成またはアルファ ブレンディングは、1 つの画像を背景と組み合わせて、部分的または完全な透明の外観を作成するプロセスです。多くの場合、画像要素 (ピクセル) を個別のパスまたはレイヤーでレンダリングし、結果として得られる 2d 画像を合成と呼ばれる単一の最終画像に結合すると便利です。合成は、コンピューターでレンダリングされた画像要素とライブ映像を組み合わせるときに映画で広く使用されています。アルファ ブレンディングは、2d コンピュータ グラフィックスでも、ラスタライズされた前景要素を背景の上に配置するために使用されます。
 
どのようなメリットがあるのか
 
(i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
 
第 1 章: アルファ合成
 
第 2 章: デジタル合成
 
第 3 章: png
 
第 4 章: rgb カラーモデル
 
第 5 章: ガンマ補正
 
第 6 章: クロマサブサンプリング
 
第 7 章: bmp ファイル形式
 
第 8 章: rgba カラーモデル
 
第 9 章: グレースケール
 
第 10 章: 透明性 (グラフィック)
 
(ii) アルファ合成に関する一般のよくある質問に答える。
 
(iii) 多くの分野でアルファ合成を使用する実際の例。
 
この本は誰に向けたものなのか
 
専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のアルファ コンポジットに関する基本的な知識や情報を超えたい人。
Disponible desde: 05/05/2024.
Longitud de impresión: 115 páginas.

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    デジタル画像処理とは
     
    デジタル コンピュータ上のアルゴリズムによるデジタル写真の処理は、デジタル画像処理の分野を構成します。 デジタル信号処理のサブセクションまたは分野であるデジタル画像処理には、別のタイプの画像処理であるアナログ画像処理に比べて多くの利点があります。 これにより、入力されるデータに非常に幅広い種類のアルゴリズムを適用できるようになり、データの処理中に蓄積されるノイズや歪みなどの問題の解決に役立ちます。 デジタル画像処理は、画像が 2 次元にわたって指定されるという事実により、多次元システムとして説明できます。 デジタル画像処理の創出とその後の発展は、主に 3 つの要因によって影響を受けます。1 つはコンピューターの発展です。 第二に、数学の発展。 3 つ目は、環境、農業、軍事、工業、医学の分野における多様なアプリケーションに対する需要の増加です。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (I) 次のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: デジタル画像処理
     
    第 2 章: 2D コンピュータ グラフィックス
     
    第 3 章 : アフィン変換
     
    第 4 章: YIQ
     
    第 5 章: Sobel 演算子
     
    第 6 章: Canny エッジ検出器
     
    第 7 章: ノイズ リダクション
     
    第 8 章: 離散ウェーブレット変換
     
    第 9 章: スケール不変特徴量変換
     
    第 10 章: ガウスぼかし
     
    (II ) デジタル画像処理に関する一般のよくある質問に回答します。
     
    (III) 多くの分野でのデジタル画像処理の使用例の実例。
     
    (IV) 17 の付録で説明します。 簡単に説明すると、デジタル画像処理テクノロジーを 360 度完全に理解できるよう、各業界の 266 の新興テクノロジーが紹介されています。
     
    本書の対象者
     
    プロフェッショナル、 学部生および大学院生、愛好家、趣味人、あらゆる種類のデジタル画像処理に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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    統計的分類 - 基礎と応用

    Fouad Sabry

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    統計的分類とは
     
    統計の分野では、分類の問題とは、観測値が多数のカテゴリ (部分母集団) のどれに該当するかを決定するタスクを指します。 属する。 特定の電子メールを「スパム」または「非スパム」クラスに割り当てることは一例です。 もう 1 つは、観察された患者の特徴に基づいて患者に診断を提供することです。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 洞察と検証 次のトピックについて説明します。
     
    第 1 章: 統計的分類
     
    第 2 章: 教師あり学習
     
    第 3 章: サポート ベクター マシン
     
    第 4: 単純ベイズ分類器
     
    第 5 章: 線形分類器
     
    第 6 章: 決定木の学習
     
    第 7 章: 生成モデル
     
    第 8: 機能 (機械学習)
     
    第 9 章: 多項ロジスティック回帰
     
    第 10 章: 確率的分類
     
    (ii) 統計的分類に関するよくある質問に答える
     
    (iii) 多くの分野における統計分類の使用例。
     
    (iv) 各業界の 266 の新興テクノロジーから 360 のテクノロジーまでを簡潔に説明する 17 の付録。 - 程度の統計分類技術の完全な理解。
     
    本書の対象者
     
    専門家、学部生および大学院生、愛好家、趣味愛好家、および以下のような人々。 あらゆる種類の統計分類に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えています。
     
     
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