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読めそうで読めないあの漢字、読めているはずだけど自信がないこの漢字。 目についた今が、復習のチャンス!大人のための今更漢字力検定、第133回は「肯く」の読み方です! 今日のお題【肯く】。 「肯く」、正しく読めますか? 返事するときに、したくなる仕草。 ■ヒント 「肯く」の意味は 「①承知などの気持ちを表すために首を前に軽く曲げる。首を縦に振る。②賛成する。承知する。(集英社『国語辞典』)[第3版]」 もう分かった人もいるのでは? 【これ読める?】「賢しい」 - 社会人が読めなきゃマズい難読漢字クイズ (1) | マイナビニュース. ■使い方はこう! 「結婚しようという彼の言葉に、静かに肯いた。」 「ドラマのセリフに共感しすぎて、思わずテレビの前で一人で肯いちゃった。」 正解は…… ■正解は… 正解は、「うなずく」でした! ■頷く、肯くの違い 諸説ありますが、漢字から推測するのと分かりやすいです。 肯定を意味する「肯」がつく肯くは、同意をこめたうなずき方。 あご等見た目を意味する「頷」がつく頷くは、相槌のようなうなずき方。 こっそり使い分けができるようになると、レベルアップ! 取材・文/高橋夏果 BAILA BAILA8月号 試し読み
渋谷区OLちゃん 最終更新日: 2021-04-12 普段、会話でなんとなく使っている言葉も、漢字で表された途端読めないこと、ありませんか? 読めそうなのに、読めなくてウズウズしてしまうような漢字クイズを紹介する本連載! 第5回は「徐に」です。 ■「徐に」の正しい読み方は? 漢字「徐」。音読みで「ジョ」と読みますが、「徐に」というように送り仮名がつくと、どう読むでしょうか? 読めそうで読めない漢字 クイズ 動物. 小学館の デジタル大辞泉 によると、「徐に」は、 落ち着いて、ゆっくりと行動するさま。 を意味します。 ■正解は……? 「おもむろに」 と読みます! 「鞄から 徐に 写真を取り出した」 「しばらくしてから、 徐に 口を開いた」 などと使います。 「突然に」「不意に」などの意味と勘違いしやすいのですが、正しくは「動き方がゆっくりしているさま」「落ち着いて行動するさま」を意味するので、間違えないように使ってみてはいかがでしょう? 今回は、読めそうで読めない漢字「徐に」をご紹介しました! スマホやパソコンの普及で書けなくても読めればなんとかなる時代ですが、いざという時に読めないと、恥ずかしい思いをすることも……。ぜひこの機会に覚えて使ってみてくださいね! (渋谷区OLちゃん)
渋谷区OLちゃん 最終更新日: 2021-04-15 普段、会話でなんとなく使っている言葉も、漢字で表された途端読めないこと、ありませんか? 読めそうなのに、読めなくてウズウズしてしまうような漢字クイズを紹介する本連載! 第10回は「労る」です。 ■「労る」の正しい読み方は? 漢字「労」。音読みで「ロウ」、訓読みで「ねぎら(う)」などと読みますが、「労る」はどう読むでしょうか? 小学館の デジタル大辞泉 によると、「労る」は、 弱い立場にある人などに同情の気持ちをもって親切に接する。気を配って大切に世話をする。 を意味します。 ■正解は……? 「いたわる」 と読みます! 「自分自身を 労る ことは日々健康に過ごす上で必要なことだ」 「人の気持ちを 労る 言葉が、すぐ出てくるような大人に育ってほしい」 などと「親切にする」「世話を焼く」を意味する言い回しとして、使います。 今回は、読めそうで読めない漢字「労る」をご紹介しました! スマホやパソコンの普及で、書けなくても読めればなんとかなる時代ですが、 いざという時に読めないと、恥ずかしい思いをすることも……。ぜひこの機会に覚えて使ってみてくださいね! (渋谷区OLちゃん)
輪郭追跡処理アルゴリズム 画像処理 2012. 09. 02 2011. 03.
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]
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. 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. 駐大阪大韓民国総領事館庁舎 新築工事の状況 21.06【2022年5月竣工】 | Re-urbanization -再都市化-. 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.