Alfred Increment alfredplpl

## opencv_copyTo_trans.cpp
cv::Mat image=cv::imread("./image.png",-1);
cv::Mat trans=cv::imread("./trans.png",0);

cv::Rect rect1(startColumn1,startRow1,trans.cols,trans.rows);
cv::Mat subdst1=dst(rect1);
trans.convertTo(subdst1,subdst1.type(),alpha);//double alphaは透過率[0.0, 1.0]

cv::Rect rect2(startColumn2,startRow2,image.cols,image.rows);
cv::Mat subdst2=dst(rect2);
image.copyTo(subdst2);

## opencv_copyTo_mask.cpp
cv::Mat image=cv::imread("./image.png",-1);
cv::Mat image_mask=cv::imread("./mask.png",0);

cv::Rect rect(startColumn,startRow,image.cols,image.rows);
cv::Mat subdst=dst(rect);
image.copyTo(subdst,image_mask);

## bofTest.py
# -*- coding: utf-8 -*-
#BoF(SIFT)により一般物体認識を行うサンプルコード
#今回はイルカと象を識別
#評価用のデータセットとしてCaltech 101を使用
#see also: http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/

import cv2
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn import cross_validation

## resultBofTest.py
Ave. score(BagOfFeatures):70.492308[%]
Ave. score(BagOfFeaturesGMM):71.323077[%]

## hashLikeList.R
#Its behavior is like hash (associative array).
hash.test=list("square"=function(x){x**2},
		   "pi"=3.1415926535)
hash.test[["square"]](2)
hash.test[["pi"]]

#probability that a random selected number is a prime number.
6/hash.test[["square"]](hash.test[["pi"]])

## resultOfHash.R
> hash.test[["square"]](2)
[1] 4
> hash.test[["pi"]]
[1] 3.141593
>
> #probability that a random selected number is a prime number.
> 6/hash.test[["square"]](hash.test[["pi"]])
[1] 0.6079271

## center_exam.R
#過去の解答を読み込む
examH25<-read.csv("C:/center_kokugo - H25.csv",header=T)
examH24<-read.csv("C:/center_kokugo - H24.csv",header=T)

#過去問をくっつけます
exam<-rbind(examH25,examH24)

#選択肢が５個のものだけの解答を抽出します
exam5<-exam$Correct[exam$Choices==5]

## center_exam_result.R
> #各選択肢の出現回数を求めます
> choiceTable<-table(exam5)
> choiceTable
exam5
 1  2  3  4  5
15 12 13 12 15
>
> #各選択肢に対して同じ回数出現しているかを統計的に調べます。
> #（カイ二乗検定による適合度検定）
> chisq.test(choiceTable)

## center_kokugo - H25.csv

          
            No
            Part
            Correct
            Choices

            
              1
              1
              1
              5

            
              1
              2
              3
              5

            
              1
              3
              1
              5

            
              1
              4
              1
              5

            
              1
              5
              5
              5

            
              2
              6
              1
              5

            
              3
              7
              5
              5

            
              4
              8
              2
              5

            
              5
              9
              5
              5

## center_kokugo - H24.csv

          
            No
            Part
            Correct
            Choices

            
              1
              1
              3
              5

            
              1
              2
              2
              5

            
              1
              3
              5
              5

            
              1
              4
              3
              5

            
              1
              5
              5
              5

            
              2
              6
              4
              5

            
              3
              7
              5
              5

            
              4
              8
              1
              5

            
              5
              9
              3
              5
	cv::Mat image=cv::imread("./image.png",-1);
	cv::Mat trans=cv::imread("./trans.png",0);

	cv::Rect rect1(startColumn1,startRow1,trans.cols,trans.rows);
	cv::Mat subdst1=dst(rect1);
	trans.convertTo(subdst1,subdst1.type(),alpha);//double alphaは透過率[0.0, 1.0]

	cv::Rect rect2(startColumn2,startRow2,image.cols,image.rows);
	cv::Mat subdst2=dst(rect2);
	image.copyTo(subdst2);
	cv::Mat image=cv::imread("./image.png",-1);
	cv::Mat image_mask=cv::imread("./mask.png",0);

	cv::Rect rect(startColumn,startRow,image.cols,image.rows);
	cv::Mat subdst=dst(rect);
	image.copyTo(subdst,image_mask);
	# -- coding: utf-8 --
	#BoF(SIFT)により一般物体認識を行うサンプルコード
	#今回はイルカと象を識別
	#評価用のデータセットとしてCaltech 101を使用
	#see also: http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/

	import cv2
	import numpy as np
	from sklearn import svm
	from sklearn import cross_validation
	Ave. score(BagOfFeatures):70.492308[%]
	Ave. score(BagOfFeaturesGMM):71.323077[%]
	#Its behavior is like hash (associative array).
	hash.test=list("square"=function(x){x**2},
	"pi"=3.1415926535)
	hash.test[["square"]](2)
	hash.test[["pi"]]

	#probability that a random selected number is a prime number.
	6/hash.test[["square"]](hash.test[["pi"]])
	> hash.test[["square"]](2)
	[1] 4
	> hash.test[["pi"]]
	[1] 3.141593
	>
	> #probability that a random selected number is a prime number.
	> 6/hash.test[["square"]](hash.test[["pi"]])
	[1] 0.6079271
	#過去の解答を読み込む
	examH25<-read.csv("C:/center_kokugo - H25.csv",header=T)
	examH24<-read.csv("C:/center_kokugo - H24.csv",header=T)

	#過去問をくっつけます
	exam<-rbind(examH25,examH24)

	#選択肢が５個のものだけの解答を抽出します
	exam5<-exam$Correct[exam$Choices==5]
	> #各選択肢の出現回数を求めます
	> choiceTable<-table(exam5)
	> choiceTable
	exam5
	1 2 3 4 5
	15 12 13 12 15
	>
	> #各選択肢に対して同じ回数出現しているかを統計的に調べます。
	> #（カイ二乗検定による適合度検定）
	> chisq.test(choiceTable)