↓ GIMP を利用した写真のレタッチ方法や GIMP に搭載された機能(まだまだたくさんあります! )のほとんどを説明している書籍。 GIMP に興味があれば是非!
ウシジマくんの表紙でありそう。この画像はノイズ処理を行わないことで白と黒の コントラ ストを大事にしています。 『 DEATH NOTE 』最終話のミサのように 八神月(ライト)の信者のようですね、 弥海砂 みたい。イメージは『原作・ 大場つぐみ 、作画・ 小畑健 』かな? 昔の 週刊少年ジャンプ っぽく ジャンプの作家募集してますページ(賞金〇万円!)に載っていそうな絵ですね。この画像から『ROOKIES』(ルーキーズ)を想像しましたが、皆さんが思い出した漫画はなんでしたか? (集中線(周りのトゲトゲ)と吹き出しの入れ方は↓で) 動物は作品展で飾られているような絵に! GIMP の機能はもちろん動物の写真にも使えます。動物や昆虫の写真が「子どもの図鑑の挿絵」や、「街角の作品展で展示されている絵」のように変わりますよ。 アゲハチョウ 葉っぱの影のドットがいかにも漫画らしい。蝶の種類アゲハチョウで合ってる? 海底の サンゴ礁 深海のような暗さが出てきましたね。 サンゴ礁 のでこぼこの描き方が細かい。「海の生物図鑑」の挿絵にありそう。……これも サンゴ礁 で合ってる? 人工物? 写真 アニメ風 加工 フリーソフト 車. う~ん自信ない。 ねこるんです。 ねこるんです。何かに興味津々です。 儚いあくび たまにやってる作品展で額縁に入ってそうな絵になりましたね。 ネコが俺を殺す気だ これは殺される。どうしてこうなった……。元の画像とはまた違う印象になりましたね。この画像は加工の仕方を少し工夫しています(↓「写真の一部を分けて加工する」で説明)。 風景写真は書き込みの凄いコマになる! 風景や建物を撮った写真は「非常に書き込みの細かい漫画」に変わります。写真が変わる様子を楽しんでください。 無人の駅 新海誠 『 秒速5センチメートル 』でありそうな無人の駅。一度監督が描いた映像美をこんなふうに加工してみたいな。 異国の廃墟 荒い塗りに風情があります。転がっているドラム缶がいい存在感を出してる。 駅前商店街 もう完全な漫画の一コマですね。看板の凹凸やお店のフェンス、道路の塗装、並べられた自転車が上手く漫画に置き換えられています。 バス・ターミナル ホラー漫画の1ページ目のような怪しさがありますね。 水木しげる っぽい? 荘厳な宮殿 柱の細かな線の描き方がまさに漫画! 天井の陰影の付き方もいい!!
今回紹介したレタッチ方法はかなり多かったので、↓で要点をまとめておきました。 『乗算』 :一番シンプルにイラスト化できる。元の色はほとんど変化せず。 『比較(明)』 :明るく輝くようにイラスト化。 『ハードライト』 :こちらも明るく見えるように加工するが、光は抑え目。 『彩度』 :白と赤を基調にした画像に変換する(初期の ゲームボーイカラー 風)。 『微粒結合』 :淡い色合いを付ける。 『明度』 :昔の写真のようなグレースケールで表現する。 『減算』 :暗く少し汚い色に変えてホラー風にする。 ↑のように多彩なレイヤーモードが出てきましたね。読者さんに楽しんでもらえていたら幸いです。 ↓参考にした本。 GIMP を使った写真のレタッチ方法がわかりやすく説明されている他、 GIMP を操作する際の辞書としても便利です。
離散型確率分布と確率質量関数 11-3. 連続型確率分布 11-4. 確率密度と確率密度関数 11-5. 連続型確率分布と確率1 11-6. 連続型確率分布と確率2 12. 累積分布関数と確率変数の期待値・分散 12-1. 累積分布関数とは 12-2. 累積分布関数の性質 12-3. 確率変数の期待値 12-4. 期待値の性質 12-5. 確率変数の分散 12-6. 分散の性質 13. いろいろな確率分布1 13-1. 二項分布 13-2. 二項分布の期待値と分散 13-3. ポアソン分布 13-4. ポアソン分布の期待値と分散 13-5. 幾何分布 13-6. 幾何分布の期待値と分散 14. いろいろな確率分布2 14-1. 正規分布 14-2. 正規分布の再生性と標準正規分布 14-3. 標準化したデータの使い方 14-4. 標準正規分布表 14-5. 標準正規分布表の使い方1 14-6. 標準正規分布の使い方2 15. いろいろな確率分布3 15-1. 指数分布 15-2. 離散一様分布 15-3. 連続一様分布1 15-4. 連続一様分布2 15-5. 2変数の確率分布 15-6. 2変数の期待値と分散 16. 標本と抽出法 16-1. 母集団と標本 16-2. 全数調査と標本調査 16-3. 標本の抽出方法 16-4. 研究デザイン 17. 大数の法則と中心極限定理 17-1. 大数の法則1 17-2. 大数の法則2 17-3. 中心極限定理1 17-4. 中心極限定理2 18. 母平均の点推定 18-1. 点推定とは 18-2. 母平均の点推定と推定量・推定値 18-3. 推定量の性質 18-4. 標本分散と不偏分散 18-5. 標準偏差と標準誤差 19. 母平均の区間推定(母分散既知) 19-1. 区間推定とは 19-2. 母平均の信頼区間の求め方(母分散既知) 19-3. 95%信頼区間のもつ意味 19-4. さまざまな信頼区間(母分散既知) 20. 母平均の区間推定(母分散未知) 20-1. 統計検定 | Odyssey CBT | オデッセイ コミュニケーションズ. 標本とt分布 20-2. t分布表 20-3. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知) 20-4. 母平均の信頼区間の求め方(母分散未知)-エクセル統計 20-5. さまざまな信頼区間(母分散未知) 20-6. 母平均の差の信頼区間 21. 母比率の区間推定 21-1.
Error (標準誤差) 回帰係数の推定値の標準誤差。 t value (t値) 「回帰係数が0である」という帰無仮説に対するt検定の統計量。 t value = Estimate / Std. Error Pr(>|t|) (p値) 「回帰係数が0である」という帰無仮説に対するt検定のp値。 Residual Standard Error (残差の標準誤差) degrees of freedom (自由度) 標本数 - 説明変数の数(切片も含む) Multiple R-squared (決定係数 $R^2$) 回帰式の当てはまりの良さを示す値。 1以下の実数をとり、1に近いほど当てはまりが良い。 標本値を $y$、標本平均を $\bar{y}$、予測値を $\hat{y}$とおくと $R^2 = 1 - \frac{\sum(y_i-\hat{y_i})^2}{\sum(y_i-\bar{y})^2}$ Adjusted R-squared (自由度調整済み決定係数) 決定係数は説明変数が増えるほど増加するため、その影響を調整した決定係数。 標本数を $n$ 、(切片を含む)説明変数の数を $k$ とおくと ${R'}^2 = 1- (1-R^2)\frac{n-1}{n-k}$ F-statistic (F値) 「(切片を除く)全ての回帰係数が0である」という帰無仮説に対するF検定の統計量と自由度(DF)、p値。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
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