![LockBits
1. Bitmap型のデータをByte配列にする
2. 画像のフォーマットによって、1画素の情報が違
う
3. PixelFormat.Format32bppArgbの場合byte[4]
に1画素の情報が入り、1byteごとにBlue、
Green、Red、Alphaのデータが入る。](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-20-320.jpg)
![各画素をグレースケール化
1. [0 .. 画像サイズ＊4byte分]のシーケンシャル
データを生成
2. 4の倍数のシーケンシャルデータにフィルタ
3. NTSC系加重平均法の公式を当てはめる](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-22-320.jpg)
![各画素をグレースケール化
Enumerable.Range(0, bmp.Width * bmp.Height * 4) // 1
.Where(p => p % 4 == 0) // 2
.AsParallel() // 並列化
.ForAll(p => {
double cr = 0.298912, cg = ..., cb = ...;
byte g = (byte)(cr * ba[i + 0] +
cg * ba[i + 1] +
cb * ba[i + 2])
ba[i + 0] = ba[i + 1] = ba[i + 2] = g;
});](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-25-320.jpg)
![各画素を二値化
Enumerable.Range(0, bmp.Width * bmp.Height * 4) // 1
.Where(p => p % 4 == 0) // 2
.AsParallel() // 並列化
.ForAll(p => {
double cr = 0.298912, cg = ..., cb = ...;
byte g = (byte)(cr * ba[i + 0] +
cg * ba[i + 1] +
cb * ba[i + 2])
ba[i + 0] = ba[i + 1] = ba[i + 2] =
g < th ? 0 : 255;
});](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-26-320.jpg)
![テンプレート画像でマッチング
Enumerable.Range(0, 10) // 1
.Select((p, i) => new {
Num = i,
Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37)
.Count(
q => CellImgByte[q] ==
TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2
})](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-31-320.jpg)
![テンプレート画像でマッチング
Enumerable.Range(0, 10) // 1
.Select((p, i) => new {
Num = i,
Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37)
.Count(
q => CellImgByte[q] ==
TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2
})
.OrderByDescending( p => p.Count )](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-32-320.jpg)
![テンプレート画像でマッチング
Enumerable.Range(0, 10) // 1
.Select((p, i) => new {
Num = i,
Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37)
.Count(
q => CellImgByte[q] ==
TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2
})
.OrderByDescending( p => p.Count )
.First()](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-33-320.jpg)
![テンプレート画像でマッチング
Enumerable.Range(0, 10) // 1
.Select((p, i) => new {
Num = i,
Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37)
.Count(
q => CellImgByte[q] ==
TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2
})
.OrderByDescending( p => p.Count )
.First()
.Num; // 3](https://image.slidesharecdn.com/linq-120901021205-phpapp01/85/Linq-34-320.jpg)
尝颈苍辩で画像処理
- 1. 尝滨狈蚕で画像処理 momo_*(@tututen)
- 2. 自己紹介 ● 某北見市で働く職業プログラマ ● 趣味でもプログラム書くことがあります ● お仕事：C言語、（Python、C#） ● 趣味：ほぼ何でも（※アセンブリを除く） ● パネルでポン（以下、パネポン）ができます ● タグ「友達がいないとこうなります」で検索！ ● あと、手元を映したUst動画もあったりします
- 3. 地図
- 4. 地図
- 5. 自己紹介 ● 某北見市で働く職業プログラマ ● 趣味でもプログラム書くことがあります ● お仕事：C言語、（Python、C#） ● 趣味：ほぼ何でも（※アセンブリを除く） ● パネルでポン（以下、パネポン）ができます ● タグ「友達がいないとこうなります」で検索！ ● あと、手元を映したUst動画もあったりします
- 6. 検索结果
- 9. LINQについて Language Integrated Query の略称で、 C# や VB などの .NET Framework 対応言語に、 リレーショ ナルデータや XML に対するデータ操作構文を組 み込む （＋ データベースや XML 操作用のライブ ラリ） 引用：http://ufcpp.net/study/csharp/sp3_linq. html
- 10. LINQについて 0 1 2 3 0 2 4 5 6 7 4 6 Where(p => p % 2 == 0) 8 9 10 11 8 10 12 13 14 15 12 14
- 11. LINQについて 0 2 "0" "2" 4 6 "4" "6" Select(p => p.ToString()) 8 10 "8" "10" 12 14 "12" "14"
- 12. 今回の説明する机能
- 13. 今回の説明する机能
- 14. 画像処理の主な手順 ● 画像をグレースケール（モノクロ）化 ● 画像を二値化 ● テンプレート画像とのマッチング
- 15. グレースケール（モノクロ）化 ● 中間値法 ● NTSC系加重平均法 （NTSC=National Television System Commitee （全米テレビジョン放送標準化委員会））
- 16. グレースケール（モノクロ）化 ● 中間値法 ● NTSC系加重平均法 （NTSC=National Television System Commitee （全米テレビジョン放送装標準化委員会）） R * 0.298912 + G * 0.586611 + B * 0.114478
- 17. グレースケール（モノクロ）化 ※画像はイメージです！
- 18. 二値化 ● 各画素の値を取る ● しきい値によって「0」or「255」を設定するだけ ※画像はイメージです！
- 19. LINQ的にどう書く？ 1. 画像を画素のシーケンシャルに変換 2. 各画素に対してグレースケール化 3. グレースケールした画素に対して、二値化
- 20. LockBits 1. Bitmap型のデータをByte配列にする 2. 画像のフォーマットによって、1画素の情報が違 う 3. PixelFormat.Format32bppArgbの場合byte[4] に1画素の情報が入り、1byteごとにBlue、 Green、Red、Alphaのデータが入る。
- 21. LockBits
- 22. 各画素をグレースケール化 1. [0 .. 画像サイズ＊4byte分]のシーケンシャル データを生成 2. 4の倍数のシーケンシャルデータにフィルタ 3. NTSC系加重平均法の公式を当てはめる
- 23. 各画素をグレースケール化 Enumerable.Range(0, bmp.Width * bmp.Height * 4) // 1
- 24. 各画素をグレースケール化 Enumerable.Range(0, bmp.Width * bmp.Height * 4) // 1 .Where(p => p % 4 == 0) // 2
- 25. 各画素をグレースケール化 Enumerable.Range(0, bmp.Width * bmp.Height * 4) // 1 .Where(p => p % 4 == 0) // 2 .AsParallel() // 並列化 .ForAll(p => { double cr = 0.298912, cg = ..., cb = ...; byte g = (byte)(cr * ba[i + 0] + cg * ba[i + 1] + cb * ba[i + 2]) ba[i + 0] = ba[i + 1] = ba[i + 2] = g; });
- 26. 各画素を二値化 Enumerable.Range(0, bmp.Width * bmp.Height * 4) // 1 .Where(p => p % 4 == 0) // 2 .AsParallel() // 並列化 .ForAll(p => { double cr = 0.298912, cg = ..., cb = ...; byte g = (byte)(cr * ba[i + 0] + cg * ba[i + 1] + cb * ba[i + 2]) ba[i + 0] = ba[i + 1] = ba[i + 2] = g < th ? 0 : 255; });
- 27. テンプレート画像でマッチング ● 空白?数字「１?９」までのテンプレート画像を用 意 ● 上記のテンプレート画像を二値化した画像と、 マスの画像を二値化した画像を比較 ● 比較結果が最も似ているものをその数値と断定 する。 37 370
- 29. テンプレート画像でマッチング Enumerable.Range(0, 10) // 1 .Select((p, i) => new { })
- 30. テンプレート画像でマッチング Enumerable.Range(0, 10) // 1 .Select((p, i) => new { Num = i, })
- 31. テンプレート画像でマッチング Enumerable.Range(0, 10) // 1 .Select((p, i) => new { Num = i, Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37) .Count( q => CellImgByte[q] == TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2 })
- 32. テンプレート画像でマッチング Enumerable.Range(0, 10) // 1 .Select((p, i) => new { Num = i, Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37) .Count( q => CellImgByte[q] == TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2 }) .OrderByDescending( p => p.Count )
- 33. テンプレート画像でマッチング Enumerable.Range(0, 10) // 1 .Select((p, i) => new { Num = i, Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37) .Count( q => CellImgByte[q] == TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2 }) .OrderByDescending( p => p.Count ) .First()
- 34. テンプレート画像でマッチング Enumerable.Range(0, 10) // 1 .Select((p, i) => new { Num = i, Count = Enumerable.Range(0, 37 * 37) .Count( q => CellImgByte[q] == TmplImgByte[i * 37 + q % 37 + q / 37 + i * 370] ) // 2 }) .OrderByDescending( p => p.Count ) .First() .Num; // 3
- 35. まとめ ● 各画素に対して行う画像処理とLINQの相性は ばっちし！ ● 今日からあなたもわたしもLINQ！LINQ!
- 36. ご清聴 ありがとうございました