21:38 最後の「また」以降の質問自体が、誤り。もし「便宜上の決まり」がないと、どうなる?
21:40 ここは、知識が必要。「便宜上」がなぜ必要かは授業で教えたけれど、覚えている?
21:42 ゲーデルの不完全性定理。
21:48 現代の数学は高度に整理されているので、皆、気付かない。「都合が悪い部分の帳尻合せ」は事実だが、帳尻合せという認識で済むほど事は単純ではない。むしろ深刻。必ずどこかに矛盾があり、常にそこに気配りしながら扱う必要あり。
21:49 話を戻すと、もともと convention (取り決め) なので特に注意が必要であり、そうすると、原画像におけるどのような画素が H (hue) 画像において黒点か?
21:51 色相を見ようと思っても色相がもともと存在しなければ無意味、ということはわかる?
21:54 言葉に。
21:55 では H (hue) 画像に戻って黒点問題を再考するとして、黒点がポツンと 1 個ある箇所は、どうする?
21:55 どのように?
21:57 4 と 8 とでは、どちらが情報大?
21:57 理由は?
21:58 いま、リアルタイム性は求められているか?
21:59 本当に?
22:09 頭中の「精度」という言葉が、誤り。精度と正確度を調べよ。
22:16 話を本題に戻すと、いまどういう問題を解いているか、わかる?
22:24 いま解いている問題は、これ。ある画素の色相 (値) を、その画素に隣接する画素の色相 (値) から予測する問題。
22:25 別の言い方では、ある画素の色相 (値) を、その画素に隣接する画素の色相 (値) に基づいて内挿する問題。4 画素は隣接している。8 画素はそう定義すれば隣接している。さらにもう 1 層外周を考える、もありえる。
22:26 とりあえず 8 画素考えるとして、平均をとると鈍 (なま) る。その理由は、ちゃんと勉強しないとわからない。とりあえず、中央値を考える。ところで、偶数個のサンプルの中央値を求める方法は?
22:29 では、H (hue) 画像上で試してみると良い。ただし、黒点がポツンと単独で存在しないと難しいかもしれない。
22:29 …とは言ったけれど、実は、黒点がポツンと単独ではなくとも、ある程度合理的にできるが、できる?
22:30 どうぞ。
23:22 実装の意味 (定義) を、わかっている?
23:23 それはそれとして、黒点は全部潰しましたか?
翌日08:02 実装=作る、にあらず。
08:03 さて、プログラム上で「厳密な黒点」の数が 0 になったから問題なし、という特性 (感覚、考え方) から脱却させようと思って一連の訓練中であるが、それはわかる? 一方では、事実、突然現れた黄色とか青点は気にしているので、変な値、は認知できていると思う。問題は、自身が処理対象としている (と自身が思っている) ものについては、加工したから問題ない (あるいは、問題があっても気付けない) という辺り。そこが気付けるようになると、研究のフェーズに進める。本当に、黒点らしきものは全部潰せた?
21:03 すぐに使えそうな要素は? (複数可)
21:44 では、例えば、反射と思われる領域を抽出できる?
07:37 現段階で何某優先探索の類は気にせず、正方形ウィンドウを 1 画素ずつずらして適用していく。白色は、もっと拾ったほうが良い。真ん中の管の白いところをもっと拾いたい。このまま、卒研まで行けるかもしれないね。
10:30 出来上がったら、呼んで下さい。