44 ID:RLo0WVhL0 黄金聖闘士までしか覚えてない
!w ふむふむ、まあこの辺りはほほ~って感じ ただ、ミスティここで出るんか!w 第30位 テティス…708票 第31位 パンドラ…677票 第32位 ジークフリート…638票 第33位 ポセイドン…634票 第34位 魔鈴…632票 第35位 フレイ…575票 第36位 ヒュプノス…515票 第37位 貴鬼…481票 第37位 エスメラルダ…481票 第39位 星華…477票 第40位 エリス…476票 第41位 タナトス…463票 第42位 市…417票 第43位 ユリティース…386票 第44位 フェンリル…379票 第45位 老師…355票 第46位 ソレント…352票 第47位 ブラックペガサス…337票 第48位 アルベリッヒ…330票 第49位 フレア…311票 フレイ! ?すげえ・・・なんでこんなに高い位置にw まあイケメンやから・・・なのか?w タナトスよりヒュプノスのが人気、っと(メモメモ フェンリル意外と票がはいってるw 老師wwwwwwwwwwwwww アルベリッヒイケメンだ!!
23 ID:frSR0BuD0 アニメとかゴリ押しがすごかったな 車田正美って実は男なんだよな アポロン編だっけか? あれはどうなったんだよ 十二宮編までしか知らんから神々って言われてもよく分からない このスレなら知ってる人がいそうだから聞いてみるけどテリオスって結局何だったの? 聖闘士星矢って派生作品がよくわからないんだよな 正統後日談が「ネクストディメンション」 パラレル後日談が「ロストキャンバス」 アニメ後日談が「Ω」 映画後日談が「天界編」 ちょっと前の話が「エピソードG」 神の設定はもう完全に忘れてた (´・ω・`) ポセイドンがハーデス戦でやった手助けって黄金聖衣5体無駄に破壊させただけだったな 年齢設定とかガバガバなんだよなぁ アニメの沙織さんの八の字の鼻の穴が何かエロかった アテナってクズ女だろ? >>79 あ、あれはまさか、 あの、伝説の (´・ω・) 88 名無しさん@恐縮です 2021/07/11(日) 19:31:24. 10 ID:lwuthJOD0 どいつも最強の必殺技は、後ろから羽交い締めの垂直落下攻撃の漫画 89 名無しさん@恐縮です 2021/07/11(日) 19:31:55. 06 ID:a6zLxoVq0 サイレントナイト翔っておっぱい見開きしか印象になかったってマジ? >>89 違うよ、騎乗位(CHARGE)だよ セイントは全員爺さんの種だっけ >>65 ファンはいないだろ ポセイドンはフィギュア全然売れてないんだぞ 93 名無しさん@恐縮です 2021/07/11(日) 19:35:06. 19 ID:W9+6o7Vr0 >>4 美術の時間に卒塔婆みたいな剣をペーパーナイフにしたわ 94 名無しさん@恐縮です 2021/07/11(日) 19:35:54. 64 ID:T8WaROP+0 >>54 良かったバトルは星矢と一輝に強敵当てて見せ場つくったくらいか。 反面ひとまとめにしか扱えなかった主役青銅6人が不憫でな… 95 名無しさん@恐縮です 2021/07/11(日) 19:36:24. 93 ID:W9+6o7Vr0 >>92 パンドラの方が人気じゃ? 【漫画】車田正美「聖闘士星矢」神々人気ランキング 第1位は「女神アテナ」 [muffin★]. アテナが持ってる杖も神様って知ってる人は少ない どうでもいいけど、天界編の続編はよ 98 名無しさん@恐縮です 2021/07/11(日) 19:43:49. 91 ID:OhxKdfl/0 第7位:時の神クロノス とか意味わからん。文字しか出てきてないだろ >>91 原作のみの設定 アニメではエグすぎて不採用 100 名無しさん@恐縮です 2021/07/11(日) 19:44:15.
自分ラダマンティスあんまり好きじゃないw(怖いので まあ登場シーン多かったからなあ。 パンドラ、ヒュプノス、タナトスというところまではまあ納得w そのあとのオクスはこれ絶対同じ人の票集まってるだろってゆうw そしてルネの人気さに驚く、三巨頭より人気とかw まあ基本弱かったキャラは人気ないですねえw いや、訂正だ 三巨頭意外ほぼ全員弱かったw じゃあお前戦ってみろよって言われそうだからさらに訂正だ 聖闘士が強すぎた!
聖闘士星矢の黄金聖闘士で人気順はどんな感じですか?
このお題は投票により総合ランキングが決定 ランクイン数 27 投票参加者数 325 投票数 1, 200 1986年に「週刊少年ジャンプ」にて連載がスタートした、車田正美の大人気バトル漫画『聖闘士星矢(セイントセイヤ)』。星座を司る鎧「聖衣(クロス)」をまとった「聖闘士(セイント)」たちが熱いバトルを繰り広げます。今回は「聖闘士星矢キャラ人気ランキング」をみんなの投票で決定します!主人公の「天馬星座の聖矢」や、最も神に近い男と呼ばれる「乙女座のシャカ」など、数々の美形キャラがラインアップ!あなたの好きな聖闘士星矢の登場キャラクターを教えてください!
3] # 自乗重みの上位30%をスレッショルドに設定 data. map! { | x | x ** 2 < th?
多くの、さまざまな正弦波と副正弦波(!) したがって、ウェーブレットを使用して信号/画像を表現すると、1つのウェーブレット係数のセットがより多くのDCT係数を表すため、DCTの正弦波でそれを表現するよりも多くのスペースを節約できます。(これがなぜこのように機能するのかを理解するのに役立つかもしれない、もう少し高度ですが関連するトピックは、 一致フィルタリングです )。 2つの優れたオンラインリンク(少なくとも私の意見では:-)です。: // および; 個人的に、私は次の本が非常に参考になりました:: //Mallat)および; Gilbert Strang作) これらは両方とも、この主題に関する絶対に素晴らしい本です。 これが役に立てば幸い (申し訳ありませんが、この回答が少し長すぎる可能性があることに気づきました:-/)
new ( "L", ary. shape)
newim. putdata ( ary. flatten ())
return newim
def wavlet_transform_to_image ( gray_image, level, wavlet = "db1", mode = "sym"):
"""gray画像をlevel階層分Wavelet変換して、各段階を画像表現で返す
return [復元レベル0の画像, 復元レベル1の画像,..., 復元レベル
times do | i | i1 = i * ( 2 ** ( l + 1)) i2 = i1 + 2 ** l s = ( data [ i1] + data [ i2]) * 0. 5 d = ( data [ i1] - data [ i2]) * 0. 5 data [ i1] = s data [ i2] = d end 単純に、隣り合うデータの平均値を左に、差分を右に保存する処理を再帰的に行っている 3 。 元データとして、レベル8(つまり256点)の、こんな$\tanh$を食わせて見る。 M = 8 N = 2 ** M data = Array. new ( N) do | i | Math:: tanh (( i. to_f - N. to_f / 2. 0) / ( N. to_f * 0. 1)) これをウェーブレット変換したデータはこうなる。 これのデータを、逆変換するのは簡単。隣り合うデータに対して、差分を足したものを左に、引いたものを右に入れれば良い。 def inv_transform ( data, m) m. times do | l2 | l = m - l2 - 1 s = ( data [ i1] + data [ i2]) d = ( data [ i1] - data [ i2]) 先程のデータを逆変換すると元に戻る。 ウェーブレット変換は、$N$個のデータを$N$個の異なるデータに変換するもので、この変換では情報は落ちていないから可逆変換である。しかし、せっかくウェーブレット変換したので、データを圧縮することを考えよう。 まず、先程の変換では平均と差分を保存していた変換に$\sqrt{2}$をかけることにする。それに対応して、逆変換は$\sqrt{2}$で割らなければならない。 s = ( data [ i1] + data [ i2]) / Math. sqrt ( 2. 0) d = ( data [ i1] - data [ i2]) / Math. 0) この状態で、ウェーブレットの自乗重みについて「上位30%まで」残し、残りは0としてしまおう 4 。 transform ( data, M) data2 = data. map { | x | x ** 2}. Pythonで画像をWavelet変換するサンプル - Qiita. sort. reverse th = data2 [ N * 0.
2D haar離散ウェーブレット変換と逆DWTを簡単な言語で説明してください ウェーブレット変換を 離散フーリエ変換の 観点から考えると便利です(いくつかの理由で、以下を参照してください)。フーリエ変換では、信号を一連の直交三角関数(cosおよびsin)に分解します。信号を一連の係数(本質的に互いに独立している2つの関数の)に分解し、再びそれを再構成できるように、それらが直交していることが不可欠です。 この 直交性の基準を 念頭に置いて、cosとsin以外に直交する他の2つの関数を見つけることは可能ですか? はい、そのような関数は、それらが無限に拡張されない(cosやsinのように)追加の有用な特性を備えている可能性があります。このような関数のペアの1つの例は、 Haar Wavelet です。 DSPに関しては、これらの2つの「直交関数」を2つの有限インパルス応答(FIR)フィルターと 見なし 、 離散ウェーブレット変換 を一連の畳み込み(つまり、これらのフィルターを連続して適用)と考えるのがおそらくより現実的です。いくつかの時系列にわたって)。これは、1-D DWTの式 とたたみ込み の式を比較対照することで確認できます。 実際、Haar関数に注意すると、最も基本的な2つのローパスフィルターとハイパスフィルターが表示されます。これは非常に単純なローパスフィルターh = [0. 5, 0.