2009-04-13[n年前へ]
■分光スペクトル・色処理のデモ・インタラクティブ・アプリケーション 
分光スペクトル・色処理用のMathematica 7.0用ライブラリを使った「デモファイル」を、誰でも操作できるインタラクティブ・アプリケーション」に変換してみました。変換したファイルは、ColorLib_amature+on+7.0demo.nbp(124kB)として置いておきます。
実行には、 Mathematicaノートブック実行用の無料インタラクティブプレーヤー Mathematica Player が必要です（ダウンロードページ）。Windows 2000/NT/XP/Vista, Mac OS X 10.4以上, Linux 2.4以上で実行することができます。下の「実行画面」動画のように、「D65光源の下で、白色紙の上にシアン色とマジェンタ色を塗り重ねていくとどんなスペクトルになるか」を表示することができます。
不具合などありましたら、教えて頂ければ幸いです。
2009-10-26[n年前へ]
■「エクセル」と「無名関数」
ふと、エクセルほど無名関数（Mathematicaでいうところの純関数）を使っている開発環境はないのではな
いか、と考えた（妄想ともいう）。もちろん、エクセルでも関数を定義したり、記述式を定義したりすることができる。しかし、実際にエクセルを使う状況を考えてみれば、「セルに処理を書き入れ（まく）り」「その処理記述に名前を付けたりはしないまま・コピペしまくり、使い回す」ことが多いと思う。これは、「エクセルが配列ベースの無名関数志向開発環境だ」と言えるのではないか、などと考えてみたのである。
たまに、Rubyでデータ処理し、その結果をエクセルで眺めることがある。そんな時、Rubyとエクセルの組み合せワザのようなことをすることもある。それは、たとえば、こんな具合のコードだ。
d=[]
10.times{d＜＜'=2*RC[1]'}
d＜＜ARGV[0]
puts d.join(',')
'=2*RC[1]'の部分は、エクセルの関数である。そして、それ以外の部分はRubyの関数だ。RC[1]は「自分の右のセル」を指すので、次（右）のセルの2倍という関数である。たいていのデータは、左から右（あるいは上から下）に読み込んでいくので、この例の場合、次（未来）の値を使って演算をしていることが面白い、と感じたりする。それでは、このRubyスクリプトをm.rbと名付け、
ruby m.rb > m.csvとして、m.csvを作成する。そして、そのcsvファイルを（セル表示名ををR1C1形式にした）エクセルで開くとデータ列ができあがる、ということになる。上の例であれば、下のような数値が入ったエクセルシートができあがる。
512 256 128 64 32 16 8 4 2 1
この例のような、複数言語を組み合わせた「闇鍋（やみなべ）ごった煮プログラミング」を上手く活用することはできないだろうか。…そういうことをよく考えるのだけれど、なかなか良いアイデアが思いつかない。何か、面白い位置づけ・適切な使い方がないものだろうか。
2012-04-03[n年前へ]
■「ウォーリーを探す出す」多重解像度解析コードを書いてみる!?
「ウォーリーを探し出す」Mathematica コードがとても面白く・参考になりました。そして、もしも「ウォーリーを探し出す」コードを書こうとしたならば、自分ならどんな風に書くだろう？と考えました。…そこで、試しに、書いてみることにしました。
まずは、画像を読み込みます。
waldo=Import["hoge"]そして、ウォーリーを見つけるには、「やはり、赤白シャツを頼りにすべし」というわけで、赤白模様を検出するための単チャンネルを作成します。ここで、2{1,-1,-1}.#&は、R-G-Bを計算する純（無名）関数です（Stack Over Flow のコードと同処理です。カスタマイズできるように純関数にしています）。
red=ImageApply[2{1,-1,-1}.#&,waldo]次は、ウォーリーを探す部分です。Stack Over Flow で書かれていたコードは「横方向の赤白線の上エッジ検出」を行い、「強いエッジがある部分にウォーリーがいる」という推定を行います。
しかし、その推定では、「ウォーリーが着ているシャツは、赤白横線が何本も入っている」とか「その赤白横線は、胴の形に添った形状をしている」といった情報は用いられていません。
そこで、「胴の形をした赤白横線模様」を作り、さらにその「模様」を用いた多重解像度解析（ウォーリーの大きさは未知ですから）をすることによりウォーリーの位置を推定する、というコードを書いてみました。
mask=Fold[ImageAdd,#[[1]],Rest[#]]&@Table[このコードでは、多重解像度解析を行った上で、ありとあらゆる解像度、すなわち、ありとあらゆる大きさのウォーリーがいる（だろう）位置を、一枚のマスク画像へと焼き付けます。
h=a;w=Floor[h/2];
corr = ImageApply[ 4 Abs[# - .5] &,
ImageCorrelate[red,
Image@ Table[Cos@y, {y, 1, 6 Pi, 6 Pi/h}, {h}],
NormalizedSquaredEuclideanDistance ]];
ImageApply[ #/(30 - 5) &,
Dilation[ImageApply[ If[# > .8, 1, 0] &, corr],
ConstantArray[1, 4 {h, w}]] ] , {a, 5, 30}]
そして、焼き付けた（推定した）「ウォーリーが立っている位置のマスク画像」を用いて、原画像からウォーリーを浮き上がらせてみます。それが、以下の（Stack Over Flowそのままの）最後のコードです。
ImageMultiply[waldo,
ImageAdd[ColorConvert[mask, "GrayLevel"], .5]]
試しに、「ウォーリーをさがすとはどういうことか」で使われていたサンプル画像に処理をかけてみると、次のようになります。これが、「ウォーリーを探す出す」多重解像度解析コードです!?
赤白模様の「壁」などにマッチしないようにしたい場合のために、下記のようなフィルタリングを加えると良いかもしれません（今回はコードを短くするために割愛しました）。
corr2 = ImageApply[ 4 Abs[# - .5] &,
ImageCorrelate[corr,
Image@ Table[
If[x^2 + y^2 < h, 1, 0], {y, -h, h}, {x, -h, h}],
NormalizedSquaredEuclideanDistance ] ];
」など。