
R言語の各パッケージ内のサンプルデータセットをABC順に舐めているので今回の予定は ggplot2パッケージのmidwestデータセットだったです。このデータセットを扱うにあたって「米国の各州を表す地図に色をフィルしたい」と思ったのですが、地図のクセを知らないとこれが意外と難物でした。素人老人が知識がないだけ? “データのお砂場(155) R言語、米国の白地図に色づけする、小ネタ、{maps}” の続きを読む
デバイス作る人>>デバイス使う人>>デバイスおたく
R言語の各パッケージ内のサンプルデータセットをABC順に舐めているので今回の予定は ggplot2パッケージのmidwestデータセットだったです。このデータセットを扱うにあたって「米国の各州を表す地図に色をフィルしたい」と思ったのですが、地図のクセを知らないとこれが意外と難物でした。素人老人が知識がないだけ? “データのお砂場(155) R言語、米国の白地図に色づけする、小ネタ、{maps}” の続きを読む
過去回にて「ちょっと触って」みたものの、消化不良のまま打っちゃっていたパッケージに今回戻りたいと思います。vectパッケージとな。ベクトル解析用のパッケージです。このパッケージをば極めれば、グラディエントにダイバージェンス、カールにラプラシアンと昔苦しめられた記憶の者どもを自在に使役できるようになるのだとか?ホントか?
“忘却の微分方程式(169) Maxima、{vect}、ベクトル解析パッケージ再び” の続きを読む
Common Lispの系譜を継ぐマイコン上のuLispをラズパイPico2上で練習中。前回は算術演算を練習するのに浮動小数点数使ってしまいました。しかし、uLispにおいては浮動小数点数は extensions という位置づけです。ターゲットマイコンによっては使えない機種もあり。Common Lispとの差異もあり。
“Lispと一緒(11) ラズパイPico2でもuLisp、算術演算、三角関数、平方根” の続きを読む
前回まで「なんちゃら変換」。今回から「画像特徴点」に進出?英語で”Detect features from an image”あるいは”Feature detection”か。”Keypoint detection”言う場合は微妙に目的が違う感じがします。そのクセ同じお名前のアルゴリズムが登場。素人老人は知らんけど。
“手習ひデジタル信号処理(152) Scilab、{IPCV}、画像特徴点、いろいろあるけど?” の続きを読む
前回は Maxima様の縁の下に隠れているLisp(Common Lisp)を呼び出すためにMaxima様の「Program Flow関係」に踏み込んでしまいました。毒を食らわば皿まで、ということで(何が毒だ)、今回はMaxima中でループを構成する方法を練習してみます。forとかdoとか「ありがちな奴ら」が大挙登場。
“忘却の微分方程式(168) Maxima、for、do、next、thru他 繰り返し” の続きを読む
前回は回転のアニメーションを動画化する方法を検討。ただね、「回転のアニメーション」表示のXcosモデル、単純なアニメーションなんだけれども、ちょっと煩雑な前処理が必要なところにちょいと不満があります。複数個の回転を扱うときなどメンドイです。そこで今回は定型的な前処理部分をスーパーブロック化。1個の箱に押し込めてみます。 “ブロックを積みながら(175) Scilab/Xcos、Super Blockおまとめ、お楽” の続きを読む
今回は Watershedアルゴリズムです。画像を「地形図」にみたててその高低を測り、「分水嶺」を求めて川の流域のごとくにセグメンテーションするのだとかしないとか。分かったような、分からぬような。まあScilab IPCVにも変換関数あり、やってみるのですが、Helpの例が動きませぬ。IPCVの中の人のチェック漏れ? “手習ひデジタル信号処理(151) Scilab、{IPCV}、流域変換って何よ?” の続きを読む
前回はx86命令(16bit)のうち「8086レベル」のシフト、ローテイト命令の動作を復習。コマケーところがメンドイものどもでした。前回は実機(実際はQEMUのエミュレーションだけれども)での動作確認をしなかったので、今回はデバッガで動かしながらの動作確認です。メンドイのでサラっと流していくぜ。いいのか?