美容室 ハルミ ヘア リゾート 川口店(Harumi Hair Resort)｜ホットペッパービューティー – 離散ウェーブレット変換 画像処理

サロン予約 美容室・美容院 カットモデル 表示条件 エリア 未設定 料金 メニュー キーワード 条件変更 999〜件中1~20件 のカットモデル × 美容室・美容院を表示 ★★★★★ 4. 9 814 詳細を見る 5. 0 1440 赤坂駅徒歩7分/薬院大通駅徒歩10分/西鉄福岡駅徒歩10分/天神駅徒歩10分 506 4. 7 238 4. 美容室 ハルミ ヘア リゾート 川口店(Harumi Hair Resort)｜ホットペッパービューティー. 8 646 武蔵小杉駅/新丸子駅/元住吉駅 796 1594 心斎橋駅徒歩5分/四ツ橋駅徒歩7分/西大橋駅徒歩7分/本町駅徒歩6分/長堀橋駅徒歩10分/堺筋本町駅徒歩15分/大阪難波駅徒歩20分/なんば駅徒歩20分 2117 明治神宮前駅徒歩4分/原宿駅徒歩8分/表参道駅徒歩5分 655 綱島駅/日吉本町駅 4. 5 1653 東梅田駅/中崎町駅/梅田駅 994 町田駅/相模大野駅 1390 新栄町駅徒歩5分/車道駅徒歩10分/高岳駅徒歩10分/千種駅徒歩15分 984 青葉台駅/藤が丘駅/田奈駅 315 1604 薬院大通駅/西鉄福岡駅/天神南駅 1201 池袋駅徒歩3分/東池袋駅徒歩6分 1933 吉祥寺駅/井の頭公園駅/三鷹駅 249 533 横浜駅/三ツ沢下町駅/平沼橋駅 520 八王子駅/京王八王子駅/京王片倉駅 999〜件中1~20件のカットモデル × 美容室・美容院を表示しています 全国の美容室・美容院を掲載しています。掲載者のプロフィール、口コミやレビューなど美容室・美容院選びに必要な情報が揃っています。あなたのお気に入りの美容室・美容院を見つけませんか?|カットモデル × 美容室・美容院 カットモデル

1. 美容室 ハルミ ヘア リゾート 川口店(Harumi Hair Resort)｜ホットペッパービューティー
2. ウェーブレット変換
3. はじめての多重解像度解析 - Qiita

美容室 ハルミ ヘア リゾート 川口店(Harumi Hair Resort)｜ホットペッパービューティー

メンズが得意[高崎/前橋/メンズ] (歴8年) 短髪ツーブロックのスタイルで群馬エリア1位受賞! ボブ、ショートカットが得意なスタイリスト (歴7年) 全世代・ショート、ボブ指名NO. 1[高崎/前橋] このサロンのすべてのスタイリストを見る 美容室 サボイ 高崎店(SAVOY)のクーポン 新規 サロンに初来店の方 再来 サロンに2回目以降にご来店の方 全員 サロンにご来店の全員の方 ※随時クーポンが切り替わります。クーポンをご利用予定の方は、印刷してお手元に保管しておいてください。 携帯に送る クーポン印刷画面を表示する 美容室 サボイ 高崎店(SAVOY)の口コミ ずっと伸ばしていた髪を短くするために 美容室を探していたのですが、一度短くしてみて、 前の美容室では自分が思っていたようには伝わらず、 短くして1カ月経ったくらいで今回お願いさせていただきました。 事前にインスタグラムで色々質問させていただいたり、 切っていただく前も色々細かなお願いをたくさんしてしまったにも関わらず、とても話しやすい雰囲気で髪の悩みやなりたいイメージ等とても丁寧に聞いてくださり、細かいところまでイメージに合うように少しずつ切って下さったおかげで本当にイメージしていた通りの仕上がりの綺麗なショートヘアにしていただきました!! 今回お願いして本当に良かったです(;_;) ぜひ次回もお願いしたいのでまたお伺いさせていただきます^ ^ 本当にありがとうございました(*^^*) [施術メニュー] カット 美容室 SAVOY 高崎店【サボイ】 からの返信コメント さち様 先日は数ある美容室のなか 美容室SAVOYをお選びいただきまして 誠にありがとうございます!! まずは 理想のスタイルになって 喜んでいただけて本当によかったです! 今回は 細かくさちさまの要望に 近いスタイルになるようにカットさせて いただきました! 少し丸みのあるショートスタイル とてもお似合いでした!

店内の雰囲気は女性スタッフ、お客さんが多いイメージ。入り口から1番遠い席に案内されました。女性のお客さんが多かったので、少し離れた席に案内していただいたお気遣いに感謝します! カットの仕上がりはとても丁寧で、私の要望通りに応えていただきました!女性スタッフに担当していただきました!女性のスタッフのメンズカットは少し偏見を抱いていましたが、今回の仕上がりでその偏見もなくなりました!初めて女性スタッフでメンズカットがお上手なお店に出会えました!シャンプーヘッドスパは、仕事帰りということもあり入念にマッサージをしていただき、熟睡してしまいそうなほど気持ちが良かったです!お仕事帰りの方にはそのまま美容室に来店することをお勧めします! 最後に、川口の美容室に数件ほど来店しておりますが、『メンズカット』が丁寧かつ上手なお店はダントツでこちらのお店です!まだ行ったことが無い方や、メンズカットの仕上がりになさ悩まれてる方は是非お勧めします!次も必ずリピートしようと思います! 【理想の形へ】似合わせカット&マイクロバブルシャンプー 3500 [施術メニュー] カット 美容室 Harumi Hair Resort 川口店 【ハルミヘアリゾート】からの返信コメント けーすけ様 先日は初めてのご来店ありがとうございました。 セット面へのご案内はお店の混雑状況や感染症対策など考慮し 店内が落ち着いてる時間帯はなるべくお客様同士の間隔を空けております。 カット中も快適にお過ごしできたとのことで安心致しました。 丁寧な施術とシャンプー、仕上がりもお褒めいただき大変嬉しく思っております! 当店ヘッドスパメニューもございますので 是非お仕事終わりにリラックスして頂けたらと思います!!

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,..., 復元レベルの画像, 各2D係数を1枚の画像にした画像] ret = [] data = numpy. array ( list ( gray_image. getdata ()), dtype = numpy. float64). reshape ( gray_image. size) images = pywt. wavedec2 ( data, wavlet, level = level, mode = mode) # for i in range ( 2, len ( images) + 1): # 部分的に復元して ret に詰める ary = pywt. ウェーブレット変換. waverec2 ( images [ 0: i], WAVLET) * 2 ** ( i - 1) / 2 ** level # 部分的に復元すると加算されていた値が戻らない(白っぽくなってしまう)ので調整 ret. append ( create_image ( ary)) # 各2D係数を1枚の画像にする merge = images [ 0] / ( 2 ** level) # cA の 部分は値が加算されていくので、画像表示のため平均をとる for i in range ( 1, len ( images)): merge = merge_images ( merge, images [ i]) # 4つの画像を合わせていく ret. append ( create_image ( merge)) return ret if __name__ == "__main__": im = Image. open ( filename) if im. size [ 0]! = im. size [ 1]: # 縦横サイズが同じじゃないとなんか上手くいかないので、とりあえず合わせておく max_size = max ( im.

ウェーブレット変換

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:-/)

はじめての多重解像度解析 - Qiita

More than 5 years have passed since last update. ちょっとウェーブレット変換に興味が出てきたのでどんな感じなのかを実際に動かして試してみました。 必要なもの 以下の3つが必要です。pip などで入れましょう。 PyWavelets numpy PIL 簡単な解説 PyWavelets というライブラリを使っています。 離散ウェーブレット変換(と逆変換)、階層的な?ウェーブレット変換(と逆変換)をやってくれます。他にも何かできそうです。 2次元データ(画像)でやる場合は、縦横サイズが同じじゃないと上手くいかないです(やり方がおかしいだけかもしれませんが) サンプルコード # coding: utf8 # 2013/2/1 """ウェーブレット変換のイメージを掴むためのサンプルスクリプト Require: pip install PyWavelets numpy PIL Usage: python (:=3) (wavelet:=db1) """ import sys from PIL import Image import pywt, numpy filename = sys. argv [ 1] LEVEL = len ( sys. argv) > 2 and int ( sys. argv [ 2]) or 3 WAVLET = len ( sys. argv) > 3 and sys. argv [ 3] or "db1" def merge_images ( cA, cH_V_D): """ を 4つ(左上、(右上、左下、右下))くっつける""" cH, cV, cD = cH_V_D print cA. shape, cH. はじめての多重解像度解析 - Qiita. shape, cV. shape, cD. shape cA = cA [ 0: cH. shape [ 0], 0: cV. shape [ 1]] # 元画像が2の累乗でない場合、端数ができることがあるので、サイズを合わせる。小さい方に合わせます。 return numpy. vstack (( numpy. hstack (( cA, cH)), numpy. hstack (( cV, cD)))) # 左上、右上、左下、右下、で画素をくっつける def create_image ( ary): """ を Grayscale画像に変換する""" newim = Image.

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}. sort. reverse th = data2 [ N * 0.