実は、当時立石公園の滑り台は 台風の影響で使用禁止 となっていたそう。 しかし、それを無視して遊んでしまったスカイピースの二人。 雨で床部分が濡れており、普段よりも滑りが良くなっていたため 「十分に気をつけて」 遊んではいたそうなのだが・・・ 出典 場所が場所であったことからか、この事故はネットニュースだけでなく 全国ネットのテレビニュースでも公開されるような大事件 に。 ニュースでも 「動画撮影で・・・」 という部分もきちんと取り上げられてしまったためこの事件のおかげでYouTuber全体のイメージが更に悪くなってしまうという事態まで引き起こしてしまう結果となってしまった。 更に、この事故があったことで立石公園のすべり台は一時的に使用禁止、そしてその後も 「ルールを守って下さい」 と警告する看板が設置されることに。 君の名は。の舞台となったという場所に行ったけど、これスカイピースのじんたんが骨折した滑り台よね?笑笑 — 熊谷 はるか? (@h3_kuma0906) August 9, 2017 じんたんの「羨ましすぎる」入院生活 しかし、当のじんたんはというと・・・ かなり入院生活をエンジョイしていた模様。 あれだけの大事故を起こしていたため、反省すること無くこのようなおふざけ動画を投稿したら 炎上必須 ・・・かと思ったのだが、意外にも視聴者からの評価は良く、この 「滑り台事件」は特に炎上事件に発展すること無くあっさりと幕を閉じたのだった。 その後、約1ヶ月ほどでじんたんは動画に完全復帰。 目立った後遺症などはなく、現在も元気に活動中である。 スカイピース イニ(じんたん)にオフパコ疑惑? 本名/身長/彼女/メガネのブランドも徹底調査! スカイピースじんたんが入院！原因がヤバい！ | はななんの話題小屋. AUTHOR 瀬戸弘司さんとレペゼン地球をこよなく愛する新米ライターです。 もろに影響を受けやすいタイプ、現在ウクレレ2年生です。
」 といった 発言はありません。 ・じん本人が、動画で彼女がいないと発言 ・Twitterなどで、彼女がいるとわかる発言はない 以上のことからじんに、 現在彼女がいない とわかりました! 爽やかでイケメンな印象ですので 「彼女・・・いるんだろうな!」 と思いましたが、いませんでした。 じんが、りっちゃんという女性と関係!?真相は? そんなスカイピースのじん。 やはり人気者でイケメンなので、 「女性と関係がある! ?」 と、過去に噂がされていました。 その人物は「 りっちゃん 」 という、女性リスナーでした。 この『りっちゃん』という女性は、 インスタなど で、じんと関係があるような DMのやりとりをアップしていました、 ですが調査の結果、 この『りっちゃん』とじんは、 繋がっていないとしました! その理由は、 じん自身が関係を否定 していました! 一部の間で騒動が大きくなっていき、 じんが コチラの画像 を、インスタにアップします。 じんはインスタで ・(女性と)直接やりとりはしていない ・心当たりがないです と、関係性を否定しています。 じん本人が関係を否定しているので、 『りっちゃん』とじんは、 関係がない としました! そんなじんの学歴を調べてみました。 それでは、見ていきましょう! じん(イニ)の高校はどこ? 調査の結果、 じんが通っていた高校 は 東京の高校と推測 しました! スカイピースじんたん（じんくん）は事故で入院し、医療費がヤバいことに…今後の活動が危ぶまれる!? | マックのtubeライブラリー. スカイピースのじんは、 所属事務所の VAZのプロフィール に 『出身地:東京都』と記載されてます。 このことから、じんが通っていた高校が 東京の高校と推測 できます。 ですが、じん本人は 通っていた高校を公表していません 。 ・じんは、出身地が東京都 と言う点からじんは、 東京の高校に通っていたと推測 しました。 そんなじんの、 高校時代の写真を見てみましょう! 写真はコチラ! 今も昔も爽やかで、 イケメンな印象は変わらないですね! 調査の結果、 じんの通っていた高校 は 高校を卒業後は、福祉の専門学校へ進学! そして、じんは高校を卒業後 福祉の専門学校へ進学 しています。 そして今日、福祉の専門学校の合格が決まりました! — ☆イニ☆(じん) (@JINJIN1027) 2013年10月12日 2013年に、 専門学校へ進学していますので、 現在はもちろん卒業しています。 そして、過去にじん本人が 「就職していた!」と、発言しています。 でっしょ!就職してたもん!
いつも明るく元気いっぱいで視聴者に癒やしの時間を与えてくれるスカイピースのテオくんとじんたん。 しかし、彼等の名前を検索すると何故か「病気」「入院」「手術」といった「元気」とはかけ離れたワードが浮上する。 実は、スカイピースの二人は過去に病気や怪我で入院経験のある物理的に「痛い経験をしたYouTuber」なのだ。 今回はそんなスカイピースの入院・怪我・病気にまつわるエピソードをご紹介していこう。 スカイピースは元気すぎて怪我ばっかり!? 出典: スカイピースの良い所はイケメンや歌がうまいなど様々な部分が挙げられるが、やはり最初にご紹介した 「元気」 という部分が一番大きいと言えよう。 他にもフィッシャーズや東海オンエアなど、元気がウリのYouTuberは多いが、スカイピースの動画は 彼等を遥かに凌駕するほどの元気さ・テンションの高さが印象的である。 しかし、あまりにも元気すぎるがあまり動画では 怪我をしてしまう というトラブルが多く、ファンをヒヤヒヤさせることも多いそうなのだが・・・。 笑える? 笑えない?? スカイピースの「怪我動画」 スカイピースの元気さを例えるとするならば、どんなことでも全力で楽しめ得る 「小学生の男の子」 といったところだろうか。 そのため、視聴者からも 「危ない! 」 と心配される、以下のような無茶な企画動画を投稿することも・・・ 本人たちを始め、もちろん視聴者やファンも大爆笑の動画ではあるのだが、やはりそれよりも 怪我をして動画活動ができなくなることを心配する声 が大変多く寄せられている。 過去には入院する大怪我も・・・ しかし、毎回大事には至らずファンを安心させているスカイピースだが、実は過去にじんたんは ニュースにも取り上げられてしまうような大怪我 を、テオくんは動画の企画とは関係なく 「とある病気」が原因で救急搬送されてしまう というトラブルも! 次の項目からはじんたん・テオくんが過去に経験した「痛々しい」怪我・病気についてご紹介していこう・・・。 じんが事故で骨折! 原因は「滑り台」!? じんは何で骨折したの?? まずは、じんたんが動画の撮影中に大怪我をしてしまったお話から。 じんたんは過去に大好きなアニメ映画である「君の名は。」の聖地巡礼動画を撮影していた際、映画にも登場した長野県諏訪市の立石公園にある 巨大滑り台で遊んでいる途中に骨折をしてしまった ことがある。 当時の動画は公開されていないが、どうやらじんたんは 滑り台の転落防止柵に激突し、右足の太もも(大腿骨)を骨折してしまった そうなのだ。 更に頭も強く打ってしまい事故当時は意識も朦朧としていたらしく、動画では公開できないような騒ぎになっていたということが容易に想像が付くだろう。 使用禁止のすべり台で骨折!ニュース沙汰に!
YouTuberとして活躍しているスカイピースのじんたん! そんなじんたんの気になる事故や怪我のこと! じんたんの事故が気になります! また、 じんたんの怪我が骨折なのかも気になります! 果たして、じんたんの怪我とは一体! ってことで今回は、 じんたんの事故について、また怪我が骨折なのかについて見ていきたいと思います~ じんたんが事故?ニュース? そんなじんたんが事故で、ニュースになったと言われていますので、真相を見ていきたいと思います~♪ 事故でニュースになるということは、相当なことですので、非常に気になりますので早速見てみましょう~! じんたんのニュースになった事故の事の発端は、長野県諏訪市の立石公園で起こりました! この立石公園には、52mの長さに15mの高低差がある滑り台があり、この滑り台がきっかけでじんたんがニュースになってしまうのです~ まず、じんたんを語る前に前座では無いですが、きっかけを作ったスカイピースのテオくんについて見ていきたいと思います~ なぜ、きっかけを作ったのかと言うと、滑り台を先に滑ったのが何を隠そうテオくんだったのです! 当日は、台風が近づいていたことで雨が降っていて、非常に滑りやすい環境に加えスピードが出る悪い環境だったのです! そのため、テオくんはスピードに耐えられず臀部を打ち、怪我を軽くしてしまうのです… それを見たじんたんは、YouTuberとして火が付いたのか、やる気満々で滑り台をやりたいと言い出したのです! 実際怪我をしているテオくんが危険なことを説明しますが、そこはYouTuberとして、男として言ったことに二言は無いとばかりに、滑り台にチャレンジしたのです~! その結果、 巨大滑り台の前にじんたんはカーブで曲がりきることが出来ず、転落防止策に激突したのです…。 そして、 じんたんの事故をきっかけに滑り台の使用はしばらく禁止されたのです…。 ちなみに、 この事件のきっかけとなった立石公園の滑り台は、映画「君の名は。」のモデル と言われていて、人気を博していたのです! しかしながら、泥を塗ってしまうことになるのです… じんたんが事故?骨折? じんたんが滑り台の事故で転落防止策に激突したことで、骨折したと言われていますので、真相を見ていきたいと思います~♪ さすがに、滑り台で大人が骨折をするとは、ガセだと思いきや、実はそうでも無いのです!
スタート地点の白の画素のパターンが以下のパターンとなる場合、スタート地点を 2回 通る事になるので、ご注意下さい。 ※グレーの部分は白でも黒でもよい部分 ← 画像処理アルゴリズムへ戻る
ホーム 大阪都心 心斎橋/難波 2021/06/13 駐大阪大韓民国総領事館庁舎 新築工事は、老朽化した庁舎を建て替える再開発計画です。新庁舎は地上:鉄骨造、地下:鉄骨鉄筋コンクリート造、地上11階、地下2 階、延床面積4518. 66 ㎡で、2022年5月に竣工する予定です。 【出展元】 → 駐大阪大韓民国総領事館庁舎 新築工事進行状況案内(8) 所在地:大阪市中央区西心斎橋2-3-4 計画名称 駐大阪大韓民国総領事館庁舎 新築工事 所在地 大阪府大阪市中央区西心斎橋2-3-4 交通 階数 地上11階、地下2 階 高さ 構造 地上:鉄骨造、地下:鉄骨鉄筋コンクリート造 杭・基礎 主用途 事務所 総戸数 敷地面積 4518. 66 ㎡ 建築面積 延床面積 4, 212m² 容積対象面積 建築主 大韓民国総領事館(駐大阪大韓民国総領事館) 設計者 CHANG-JO ARCHITECTS 施工者 前田建設工業 着工 2020年3月15日 竣工 2022年5月13日 備考 2021年6月の様子 現地の様子です。前回の取材が2020年12月だったので約半年ぶりの取材です。 北東側から見た様子です。 南東側から見た様子です。 敷地の外からハイアングルで見た内部の様子です。 敷地の一番奥側では鉄骨建方が始まっていました! 判別分析法（大津の二値化） 画像処理ソリューション. 2020年12月の様子 現地の様子です。既存建物の解体が終わり背の低い仮囲いが設置されていました。 仮囲いの外からハイアングルで見た内部の様子です。 公式HPによると杭工事が行われており、工事全体の進捗率は 13. 7%(10月末)との事です。 最後は御堂筋越しに見た計画地の様子です。現時点で完成イメージパースが公開されていませんが、小規模でもデザイン性の高いビルを期待したいと思いました。
OpenCVを利用して二値化を行う際, 「とりあえず RESH_OTSU やっとけばええやろ, ぽいー」って感じでテキトーに二値化してました. 「とりあえずいい感じに動く」って認識だったので, きちんと(? )理解自分なりにここにまとめていきたいと思います. 初心者なので間違いなどあれば教えていただけるとありがたいです. OpenCVのチュートリアル を見ると 大津のアルゴリズムは以下の式によって定義される 重み付けされたクラス内分散 を最小にするようなしきい値(t)を探します. $\sigma_{\omega}^2(t) = q_1(t)\sigma_1^2(t) + q_2(t)\sigma_2^2(t)$ (各変数の定義は本家を見てください) のように書いてありました. 詳しくはわからなかったけど, いい感じのしきい値(t)を探してくるってことだけわかりました. 簡単に言うと ある閾値$t$を境にクラス0とクラス1に分けたとき, クラス0とクラス1が離れている それぞれのクラス内のデータ群がまとまっている ような$t$を見つけ出すようになっている. という感じかなと思いました. 言葉だと少しわかりづらいので, このことをグラフを使って説明していきます. 閾値tを境にクラス0とクラス1に分ける 二値化を適用するのは輝度だけを残したグレースケール画像です. そのため各画素は$0\sim 255$の値を取ることになります. Binarize—Wolfram言語ドキュメント. ここである閾値$t$を考えると, 下のヒストグラムのように各画素が2つに分断されます. ここで仮に閾値より低い輝度の画素たちをクラス0, 閾値以上の輝度を持つ画素たちをクラス1と呼びます. クラス0の平均とクラス1の平均を出し, それらをうまいぐらいに利用してクラス0とクラス1がどのくらい離れているかを求めます. (わかりづらいですが, 離れ具合は「二つのクラスの平均の差」ではないです) ある閾値$t$で二値化することを考えると, 分断されてできた2つのクラスは なるべく離れていた方がより良さそう です. 各クラスのデータが総合的に見てまとまっているかどうかを, 各クラス内での分散を用いて算出します. ある閾値$t$において, クラス0のデータ群がまとまって(=分散が小さい)おり, クラス1もまたデータ群がまとまっていると良さそうな感じがしますね.
全体の画素数$P_{all}$, クラス0に含まれる画素数$P_{0}$, クラス1に含まれる画素数$P_{1}$とすると, 全体におけるクラス0の割合$R_0$, 全体におけるクラス1の割合$R_1$は R_{0}=\frac{P_0}{P_{all}} ~~, ~~ R_{1}=\frac{P_1}{P_{all}} になります. 全ての画素の輝度($0\sim 255$)の平均を$M_{all}$, クラス0内の平均を$M_{0}$, クラス1内の平均を$M_{1}$とした時, クラス0とクラス1の離れ具合である クラス間分散$S_{b}^2$ は以下のように定義されています. \begin{array}{ccl} S_b^2 &=& R_0\times (M_0 - M_{all})^2 ~ + ~ R_1\times (M_1 - M_{all})^2 \\ &=& R_0 \times R_1 \times (M_0 - M_1)^2 \end{array} またクラス0内の分散を$S_0^2$, クラス1の分散を$S_1^2$とすると, 各クラスごとの分散を総合的に評価した クラス内分散$S_{in}^2$ は以下のように定義されています. S_{in}^2 = R_0 \times S_0^2 ~ + ~ R_1 \times S_1^2 ここで先ほどの話を持ってきましょう. ある閾値$t$があったとき, 以下の条件を満たすとき, より好ましいと言えました. クラス0とクラス1がより離れている クラス毎にまとまっていたほうがよい 条件1は クラス間分散$S_b^2$が大きければ 満たせそうです. また条件2は クラス内分散$S_{in}^2$が小さければ 満たせそうです. つまりクラス間分散を分子に, クラス内分散を分母に持ってきて, が大きくなればよりよい閾値$t$と言えそうです この式を 分離度$X$ とします. 分離度$X$を最大化するにはどうすればよいでしょうか. イメージ領域のプロパティの計測 - MATLAB regionprops - MathWorks 日本. ここで全体の分散$S_{all}=S_b^2 + S_{in}^2$を考えると, 全体の分散は閾値$t$に依らない値なので, ここでは定数と考えることができます. なので分離度$X$を変形して, X=\frac{S_b^2}{S_{in}^2}=\frac{S_b^2}{S^2 - S_b^2} とすると, 分離度$X$を最大化するには, 全体の分散$S$は定数なので「$S_b^2$を大きくすれば良い」ということが分かります.
ー 概要 ー 大津の方法による二値化フィルタは、画像内に明るい画像部位と暗い部位の二つのクラスがあると想定して最もクラスの分離度が高くなるように閾値を自動決定する二値化フィルタ. 人間が事前に決める値はない. この章を学ぶ前に必要な知識 条件 入力画像はグレースケール画像 効果 自動決定された閾値で二値化される 出力画像は二値化画像(Binary Image) ポイント 閾値を人間で決める必要はない. 候補の閾値全てで分離度を算出し、最も分離度が高いものを採用 画像を二つのクラスに分離するのに適切になるよう閾値を選択 解 説 大津の方法による二値化フィルタは、画像内に明るい画像部位と暗い部位の二つの分割できるグループがあると想定して最もクラスの分離度が高くなるように閾値を自動決定する二値化フィルタ. シンプルな二値化フィルタでは人間があらかじめ閾値を決めていたため、明るさの変動に弱かったが、この方法ではある程度調整が効く. 大津の方法による二値化フィルタ 大津の方法では、 「二つのグループに画素を分けた時に同じグループはなるべく集まっていて、異なるグループはなるべく離れるような分け方が最もよい」と考えて 閾値を考える. このときのグループは比較的明るいグループと比較的暗いグループのふたつのグループになる. 下のヒストグラムを見るとわかりやすい. ここで、 クラス内分散: 各クラスでどれくらいばらついているか(各クラスの分散の平均). 大津の二値化 アルゴリズム. 小さいほど集まっていてよい クラス間分散: クラス同士でどれくらいばらついているか(各クラスの平均値の分散). 大きいほどクラス同士が離れていて良い. といった特徴を計算できるので、 $$分離度 = \frac{クラス間分散}{クラス内分散}$$ としたら、分離度(二つのクラスがどれくらい分離できているか)を大きくすればよいとわかる. このとき $$全分散 = クラス間分散 + クラス内分散$$ とわかっているので、 分離度は、 $$分離度 = \frac{クラス間分散}{全分散(固定値) - クラス間分散}$$ と書き直せる. これを最大にすればよいので、つまりは クラス間分散を大きくすれば良い 大津の方法は、一次元のフィッシャー判別分析. 大津の方法による閾値の自動決定 大津の方法を行なっている処理の様子. 大津の方法は、候補になりうる閾値を全て試しながらその分離度を求める.
その中で最も分離度が高いものを洗濯している. 左では中央あたりで閾値を引いている. この章を学んで新たに学べる