約 1,484,142 件
https://w.atwiki.jp/busayoaa/pages/17.html
現実
https://w.atwiki.jp/superfalconworld/pages/42.html
ここは、画像を一時的に保管しておく場所。 どのページに配属するかまだ決めていない、製作画像を一時的に置いておく所。画像を整理する際に不要になったが、まだ利用価値がある画像も一応このページに退避させます(識別が難しくなるなどの理由でもなければHDDに保管すればいい話ですが)。 ページ読み込みの負担軽減の為、ページを分割してます。 カテゴリ 任天堂のゲームソフト 任天堂関連の会社から発売された、一部のゲームソフトのネタ画像を保管してます。 マルチプラットフォームのゲームソフト 複数のゲームハードで発売された、一部のゲームソフトのネタ画像を保管してます。 その他の画像 (説明は準備中) ↑上に戻る Last Update 2018/08/26 21 36 50
https://w.atwiki.jp/monpic/pages/34.html
VSOP画像クイズ
https://w.atwiki.jp/anxiety/pages/25.html
画像処理/雑多な情報 Image Database koujinz blog （連載）第１回：色空間について 人とコンピューターの長所を生かし、高速画像認識を実現 スラッシュドット・ジャパン | PC上の猥褻画像を検出するツール「SImPLE」 スラッシュドット ジャパン | 新しい著作権違反動画検出技術、Ikena Copyright スラッシュドット ジャパン | カラー画像のノイズを除去するOSS スラッシュドット ジャパン | 低解像度映像を高解像度に「復元」するシステム「Ikena」 スラッシュドット ジャパン | お手軽に3Dスキャナを作る方法 テレビの色をより自然に--次世代の色空間規格「xvYCC」 - CNET Japan 類似画像検索に関する情報 The 13lack Art pya!(ν・▽)νオイラーシリーズ by nod_chip PictSeek (Beta) 米MS、数百枚の写真から3Dモデルを作る「Photosynth」の体験サイトを公開 スラッシュドット ジャパン | 画像認識技術を利用したイベント告知ポスター、秋葉原などに登場 D2Cとバンダイネット、撮影画像から商品検索できるサービス
https://w.atwiki.jp/romikoryu/pages/26.html
＜ショートカット＞ ロゴ トップ画像・プロフィールシート 絵チャログ バナー このページ内にアップロードした画像は以下の記述でいろんなページにはりつけることが可能です。 ※「アップロードしたファイル名」「リンク先ページ名」はそれぞれ読み替えてくださいね ・画像を表示するだけの時 #ref(アップロードしたファイル名,画像置き場) ・画像を表示して、そこから特定ページへリンクする時（別窓で開く） #ref(アップロードしたファイル名,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) ・文字から画像にリンクを貼るとき [[表示する文字列 https ～（画像ページのリンク）]] ロゴ #ref(rogo.png,画像置き場) #ref(rogo.png,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/84/rogo.png]] トップ画像・プロフィールシート 仮トップ #ref(top1.png,画像置き場) #ref(top1.png,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/88/top1.png]] 仮トップ（募集） #ref(kari_top.png,画像置き場) #ref(kari_top.png,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/86/kari_top.png]] プロフィールシート #ref(profile_web.jpg,画像置き場) #ref(profile_web.jpg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/87/profile_web.jpg]] 過去チャット絵 27th 春 #ref(pchat_20220505.jpg.jpg,画像置き場) #ref(pchat_20220505.jpg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/136/pchat_20220505.jpg]] 26th 秋 #ref(pchat_20211120.jpg,画像置き場) #ref(pchat_20211120.jpg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/97/pchat_20211120.jpg]] 26th 春 #ref(pchat_20210504.jpg,画像置き場) #ref(pchat_20210504.jpg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/95/pchat_20210504.jpg]] 25th 秋 #ref(pchat_25th_ii.jpg,画像置き場) #ref(pchat_25th_ii.jpg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) [[表示する文字列 https //img.atwiki.jp/romikoryu/attach/26/94/pchat_25th_ii.jpg]] バナー 25th #ref(25th-bannar.jpeg,画像置き場) #ref(25th-bannar.jpeg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) 24th #ref(24th-bannar.jpg,画像置き場) #ref(24th-bannar.jpg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) 2019 #ref(2019bannar.png,画像置き場) #ref(2019bannar.png,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) 2018 #ref(2018bannar.png,画像置き場) #ref(2018bannar.png,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank) #ref(25ansoro_banner.jpg,画像置き場) #ref(25ansoro_banner.jpg,,page=画像置き場,linkpage=リンク先ページ名,blank)
https://w.atwiki.jp/novpat/pages/19.html
画像処理の分類 高速画像処理 2値画像処理用語の定義 画像処理の分類 画像処理の種類は多岐に渡る．ここでは，目的別に画像処理を分類する． 生成画像再構成（可視化．Ｅｘ．医療ＣＴ） 変換コントラストの改善 輪郭強調・平滑化 復元（ぼけ・ノイズ除去） 幾何変換（Ｅｘ．ひずみ補正・アフィン変換） カラーモデル変換 圧縮（符号化）・伸張 特徴計測：情報の圧縮や所望の特徴を際立たせることが目的エッジ検出 領域分割（二値化を含む．）しきい値処理 領域統合法 分離等合法 テクスチャ解析（結果に対してエッジ検出or領域分割を施したりする．） 線検出 二値画像処理ラベリング 境界追跡 収縮・膨張 骨格抽出と距離変換 縮退 細線化 形状特徴（面積，周囲長，複雑度，凹凸度，モーメント特徴，フーリエ記述子） 物体認識テンプレートマッチング ベイズ推定 ニューラルネットワーク 物体検出 点対応テンプレートマッチング スネーク法?? 立体情報ステレオ法（→距離画像の特徴計測） 陰影からの形状復元（こう配空間） テクスチャからの形状復元 オプティカルフロー エネルギー最小化法とベイズ推定法 不良設定問題を良設定問題に変換できるという理由から，エネルギー最小化にもとづいて特徴計測をおこなうことがある（正則化理論）．エネルギー最小化にもとづく画像処理は不良設定問題の多い視覚情報処理で使われることが多い．エネルギー最小化にもとづいて特徴計測をするためには，所望の解が最小値となっているエネルギー関数を定式化しなければならない．その方法として，ベイズ理論を利用するといい．ベイズ理論には 自然な形でエネルギー関数が定式化できる， 学習は確率分布の関数近似と見なせるので，パラメトリックorノンパラメトリックな分布を問わず学習の概念を自然に導入できる， 統計力学の計算技法をはじめ，様々な計算技法が提案されている， 最適値ではなく平均値を利用したほうが良い場合があることがわかる， というメリットがあるからだ．詳しくは機械学習を参照のこと． 高速画像処理 高スループットの画像処理装置を実現することで，応答の速いロボットビジョンやカービジョンに応用することができる．現在，求められているサンプリングレートはだいたい 1 kfpsなので，１フレームあたりの処理時間（レイテンシ）が 1 ms以下であればよい．ハードウェアを多重化することでもサンプリングレートを高めることができる． 2値画像処理 用語の定義 4-近傍, 8-近傍 |隣接画素を注目画素の上下左右のみと考えるとき4-近傍といい，斜めの画素も隣接していると考えるとき，8-近傍と呼ぶ． n-連結 |同じ濃度値の画素間A,Bにn-近傍で繋がりがあるかどうかの指標である．画素Aから4-近傍の画素をとおって画素Bまで同じ濃度値の画素が連結しているとき，4-連結しているという．同様に8-近傍の画素をとおって同じ濃度値の画素が連結しているとき，8-連結しているという．
https://w.atwiki.jp/bbb236/pages/8.html
グラフを画像として保存 pngとepsの２つの形式での保存が可能 基本的な手順 [画像形式指定] グラフプロット [ファイル名指定] 再プロット png形式の場合 次の順番でコマンドを打つ set terminal png plot [グラフ] set out 保存する画像の名前.png replot 注意：画像の名前につける拡張子はpng eps形式の場合 次の手順でコマンドを打つ set terminal script eps plot [グラフ] set out 保存する画像の名前.eps replot 注意：画像の名前につける拡張子はeps
https://w.atwiki.jp/xbox360pcmonita/pages/20.html
参考画像 参考サイト Xbox360の映像をアナログテレビとフルHD液晶(デル UltraSharp 2405FPW)で比較 「Xbox 360」D5接続～コンポジット接続、VGA接続まで 接続方式別 画質比較画像集 HYUNDAI W240Dのレポ 参考画像 LG L194WT 横はみ出し―画像 1280×720で周波数は80―デッドラ 数種類の画像（他サイト） LG L226WTでテンプレの方法で調整 横のはみ出し具合の参考に―ロスプラデモ LCD-TV241XBR-2にVGAで接続 １６：９比率の360画面―アイマス BenQのFP94VWとHDTV FP94VW―ブルドラ HDTVにD4接続―ブルドラ eX.vision EXV220W ロスプラ体験版での画面調整 ―標準状態 ―限界まで伸ばしてみた ―伸ばした後に水平位置調整 ―標準状態でのレーダー ―限界まで伸ばしたレーダー LG L226WA [VGA接続]-横はフルで上下黒帯16：9.5ぐらい 箱○側の解像度を1280×1024にしてモニタ側の周波数やら水平位置は自動調整 ―L226WTのロスプラの画像と同じ画面 ―L226WTのロスプラの画像と同じ画面比較 ―L194WTのデッドラの画像と同じ画面 ―L194WTのデッドラの画像と同じ画面比較 ―動画（1280x720）を再生 [コンポーネント接続]-上下黒帯16：9表示 コンポネケーブル 箱○の出力をD4、L226WAをメニュー→画面サイズ→オリジナルに設定 ―動画（1280x720）を再生 比較画像 ―設定別画像-ショパン Westinghouse L1610NW [VGA接続] ―ダッシュボード ―信号の入力状態 [ゲーム画面]アサシンクリード ―横から見た画面 ―上から見た画面 ―下から見た画面 ―正面から見た画面 [ゲーム画面]デッドライジング ―正面から見た画面 [LCD Delay Checker] ―遅延 VAIOのモニタ（VGP-D17SM1) ［HDMI→DVI-Dで接続］360側が4 3で1280×1024（5 4） ―ダッシュボード [ゲーム画面]真ん中の◯が微妙に楕円になっている ―Halo3 [動画再生]やっぱり縦長になっている ―ギ◯グ漫画日和 [その他] ―変換アダプタ ―型番 HYUNDAI W241DG [LCD Delay Checker] ―遅延1 ―遅延2
https://w.atwiki.jp/9chiruno9/pages/33.html
画像 カルロスの股間とか 勘弁してください 800X640の画像でアップしてください くれぐれも生BMPでは上げないでくださいまし ビデオカードをOCしすぎるとこうなる 気をつけたまえ 血の塊となった片手斧たん これはスタイリッシュ蝙蝠対ひろしの直前である 言うまでもなくひろしはこの直後スタイリッシュ蝙蝠から発射された業火の弾丸によって頭を吹き飛ばされイ゛ェアアアアアア！ #//ここまでの画像はページ作成時にNEGIが適当に上げたものです 勝手に編集してください 師団に念願のうおおおおおぉぉぉぉぉぉぉぉぉぉぉ!!!!クランマーク。
https://w.atwiki.jp/sotukenyou/pages/22.html
画像のサイズ変更の方法 ペイントの場合 元の画像が大きい場合「サイズ変更」で縮小する。 水平方向に１０％、縦横比を維持したままにする。 画像の中の必要な部分だけを「選択」し、切り取り、貼り付ける。 その後、横や下の要らない部分を消していく。 画像サイズは300×200くらいにする。