定価:1, 430円 (10%税込) ISBN978-4-7631-3542-1 C0036 四六判並製 本文184ページ 2016年4月27日初版発行 注文数: 冊 3-5営業日(土日祝除く)内に発送します ◎おかげさまで100万部突破! 『金スマ』『嵐にしやがれ』などで紹介されて大反響!! 2017年 年間ベストセラー総合15位(日販調べ)、総合12位(トーハン調べ)。 子どもの頃から 「体がかたい」ことが コンプレックスの人はたくさんいます。 そんな人たちの憧れが「開脚」。 美しく、ベターッと開脚している人を見ると、 うらやましいなあ、と思うものです。 本書は、そんな「開脚」を夢みる 体カチカチの人のための1冊。 2016年8月現在、 開脚をするためだけに作られた本なんて ほかにありません! (編集部が知るかぎり…) 著者は、Eikoさん。 ヨガインストラクターとして 活躍するかたわら、 体がやわらかくなる方法を つぎつぎに開発! 生徒さんの中には、 60歳、70歳でもベターッと 開脚できる人たちがゴロゴロいます。 2015年に発表した 開脚メソッドを紹介する動画は、 なんと370万回以上再生! ”体をほぐすだけじゃない！”ストレッチで得られる「効果」と「方法」 | ストレッチアップ. だれもが認める「開脚の女王」なのです。 (本の表紙にのっている写真の女性です) 本書のために、 これまでの開脚メソッドに さらに磨きをかけてくださり、 ついに完成したのが「開脚4週間プログラム」! 本書で本邦初公開です! 基本のストレッチを毎日2つやりながら、 週替わりでひとつずつプラスしていきます。 つまり、毎日3種類のストレッチをやります。 時間はせいぜい5分程度で終わります。 で、4週間後にはベターッ。 (*もちろん個人差はあります) それから本書には小説も収録しました。 題して、 『開脚もできないやつが、 何かを成せると思うな』 ちょっと過激なタイトルですが、 じつは、感動ストーリー。 開脚のやり方を学びながら ほろっと泣ける(? )物語です。 「開脚本に小説なんていらねーよ」 とお思いの方。 いえいえ、ちょっと読んでみてくだい。 開脚に対するモチベーションが ぐーんと上がるはずです! ほんとです。 小さなころから 「やわらかい」に憧れ続けたあなた。 本書で夢を叶えてください! ※本書は開いたら閉じにくい「開脚製本」(コデックス装)だから、 練習しながら見られます。 書籍の背の部分がむき出しとなっておりますが、 かがり綴じの変型ですので強度的には問題ございません。 著者紹介 大阪府出身。ヨガインストラクター。シェイクヨガ主催。「開脚の女王」の異名をもつ。10年間、エアロビクスインストラクターとして活躍したのち、ヨガインストラクターに転身。体のかたい人や腰痛をもった人でも、楽しく、効果的に行える「シェイクヨガ」を考案し、話題を呼ぶ。ヨガの指導をしながら、体がやわらかくなるワザを多くの人に伝授し、2015年に発表した開脚動画「体が硬い人でも必ず開脚が出来るようになるストレッチ方法」は、ツイッターやフェイスブックなどで瞬く間に人気になり、YouTubeで370万回再生を突破。これを機に「開脚の女王」として一気に注目を集める。生徒さんのなかには70歳でもベターッと開脚できる人もいる。 担当編集者より一言 子どもの頃から体がかたいぼくにとって、開脚は夢のまた夢。なんの苦労もなくベターっとつく人を見ては、うらやましいなあ、と感じていました。だから、Eikoさんの開脚メソッドを知ったときは胸がはずみ、すぐに本にしたいと思いました。すごいメソッドですよ。体カチコチのあなた、ぜひ、本書で夢を叶えてください!
eiko先生のストレッチメソッドにかかれば、身体の柔軟性がアップするため安心です。しかも、股関節が柔らかくなることで痩せやすくなります。 股関節は臓器を抱えているので、姿勢がおかしいと臓器は本来の位置からズレてしまいます。 しかし、ヨガストレッチで股関節の臓器を元の位置に戻すことで、本来の臓器機能が活発化。 代謝が上がり血行が良くなることで、冷え性・むくみ改善と痩せやすくなり、疲労回復や便秘解消にも効果が期待できます。 基本ストレッチ2種類+週替りのストレッチ 4週間プログラムでは、基本ストレッチ2種類+週替りのストレッチを行うと効果的だそう。毎日3種類のストレッチを行うだけで開脚が出来るようになります。 タオルを使ったストレッチの方法 仰向けに寝ます 右足を上げて天井にむけましょう。そして右の足の裏にタオルを引っ掛けます 脚を軽くゆすりながら30秒キープ! 反対の脚も同じようにします ※膝をピンと伸ばすのがポイント!
ホットヨガを熱心に始めてから1年4ヶ月くらい経った。 ひとつの目標が、 「開脚前屈でぺたんと胸を床に付けたい」 ということだったのだけれど、ちょうど1年経った頃に「ペタン! !」の日がやってきた。 ホットヨガ開始前に読んだ「1年でペタンと付くようになった友達」の話 ホットヨガを始めようか迷っていたとき、検討していたLAVAやカルドの口コミを読みあさっていた。 そのとき読んだ口コミで、 ほぼ毎日ホットヨガを続けた友達は1年で開脚前屈でペタンと胸まで付くようになっていました というフレーズが妙に頭に残っていた。 「私も1年後にはペタンと行きたいな」 と、何となくの目標に。 なかなか胸までつかない! 私はもともと体が柔らかいほうではあったが、開脚前屈はなかなか胸までいけなかった。 ヨガをほぼ毎日始めて半年の頃には額・あごは付くが胸は浮いている状態。 額は付くが胸が浮いている ヨガを続けてもココから進化する気配がなくて、もしやコレが限界なのか?と思っていた。 ある日ひじを折りたたんだら急に胸がついた もうすぐホットヨガ歴1年なのに、開脚前屈でペタンといけない日々を過ごしていたある日。 ふと、今までは前に伸ばしていた腕を曲げてみた。体が柔らかい人がよくやっているイメージだったからだ。 それまでは、腕を前にまっすぐ伸ばしていた。↓ それを、このようにした。↓ すると急に胸がグッと床に近づいて生まれて初めてついた!
Posted by ブクログ 2020年09月12日 この本の評価って、この本を読み終わった時じゃなくて、1ヶ月後にここに書かれたメソッドをちゃんとやり切れたかどうかで判断されるよね。今日からやってみよう! このレビューは参考になりましたか?
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. 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. 【画像処理】大津の二値化処理の原理・特徴・計算式 | 西住工房. 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. イメージ領域のプロパティの計測 - MATLAB regionprops - MathWorks 日本. 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. 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). 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. 大津の二値化 アルゴリズム. 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.
画像の領域抽出処理は、 2 値化あるいは 2 値画像処理と関連して頻繁に使用される画像処理です。画像内の特定の対象 ( 臓器、 組織、 細胞、 特定の病巣、 特定の色を持つ領域など) をこの領域抽出処理によって取り出し、 各種統計解析処理や特徴量の解析な どにつなげるためにも精度の高い自動抽出機能が望まれます。 lmageJ でも代表的な領域抽出法がいくつか紹介されていますが、 その 中でも ユニークな動的輪郭モデル ( スネーク) による領域抽出法を紹介します!
勘違い 統計学の文献を読みました。 どうやらクラス間最大と、クラス内最小は同値らしいですね。 計算上は最大のほうがコストが低いのと思います ただ、opencvではクラス内最小で定義しているのが謎 【2017/11/10 23:42】 URL | ZetaP #- [ 編集] しきい値の間違いについて 「クラス内分散最小」の間違いではないでしょうか? 「クラス間分散最大」だと、分離度が収束しそうな印象があるのですが 【2017/11/08 23:38】 URL | ZetaP #- [ 編集]
そうね、少し難しい話になるので別の機会に説明するわ! 画像処理のことしっかり勉強して、「村田の2値化」みたいなのを作れるように頑張ってね! あっ、本名、言わないでください.... Point 大津の2値化は、しきい値を自動的に求める手法である。 画像ごとに最適なしきい値を算出できる。 ドキュメント 画像処理・画像認識システムのドキュメントをPDFでご覧いただけます。 ダウンロード 画像処理・画像認識システムのサンプルアプリ、専用ツール、SDKなどをダウンロードいただけます。 リンク Copyright Maxell Frontier Co., Ltd. All rights reserved.