Kazuya Sase sasekazu

## gist:dce32323ad04a0f60c9c
// numeric.jsを使用
// データ点を配列で渡す 例: points = [[x0,y0],[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]];
// y=c[0]*x+c[1] で近似し係数cを配列で返す
function leastSquare(points) {
	var A=numeric.rep([2, 2], 0);
	var b=numeric.rep([2], 0);
	for(var i=0; i<points.length; ++i) {
		A[0][0]+=points[i][0]*points[i][0];
		A[0][1]+=points[i][0];
		A[1][0]+=points[i][0];

## gist:a406c51adca34a37f2cc
// jacobi法による実対称行列の対角化
// numeric.jsが必要
// 他の関数との依存性排除ver
// size: 行列サイズ
// intputA: 対角化される入力行列  ※対称行列でなければならない
// 返り値 {DiagonalMatrix:A, OrthodonalMatrix:P};
// A(入力時) = P A(対角化後) P.transpose が成り立つ
function jacobiDiagonalization(size, inputA, maxIteration, threshold) {

	var A=numeric.clone(inputA);

## gist:b1471424607cc37174a9
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <list>
#include <math.h>

#define N 2000
#define PI 3.141592

using namespace std;

## gist:bac785784e17e625a724
// 輪郭追跡を行い，輪郭部のみに色を出力する
function contourDetection(contextIn, contextOut, width, height) {
	var imgData=contextIn.getImageData(0, 0, width, height);
	// 読み取り用ピクセルデータ（書き換えない）
	var pixelData = new Array(width);
	for(var i=0; i<width; ++i) {
		pixelData[i] = new Array(height);
		for(var j=0; j<height; ++j) {
			pixelData[i][j] = imgData.data[4*(width*j+i)];
		}

## gist:ca74de14c92d48acfe91
// 二値化
// canvasコンテキスト contextIn を閾値 threshold の元で二値化して contextOut に書き出す
// 入力画像はグレースケール画像であることを想定している（RGB値がすべて同じ）
// アルファ値が 0 のピクセルは閾値に関わらず白にする
function binarization(contextIn, contextOut, width, height, threshold) {
	var imgData = contextIn.getImageData(0, 0, width, height);
	var gray;
	for(var i=0; i<imgData.width*imgData.height; ++i) {
		if(imgData.data[4*i+3]==0) {
			imgData.data[4*i] = 255;

## gist:2faafd364daa849d937f
// グレースケール化
// canvasコンテキスト contextIn をグレースケール化して contextOut に書き出す
// ただしアルファ値が 0 のピクセルはそのままにする
function grayScale(contextIn, contextOut, width, height) {
	var imgData = contextIn.getImageData(0, 0, width, height);
	var gray;
	for(var i=0; i<imgData.width*imgData.height; ++i) {
		if(imgData.data[4*i+3]!=0) {
			gray = 0.299*imgData.data[4*i]+0.587*imgData.data[4*i+1]+0.114*imgData.data[4*i+2];
			gray = Math.floor(gray);

## gist:37a4a522b4ef9e7b0fcd
<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
		<meta charset="utf-8">
		<title>logistic</title>
		<script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1/jquery.min.js"></script>
		<script type="text/javascript">
			$(document).ready(function () {

## gist:1c1acd437b7a4466d50c
<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
		<meta charset="utf-8">
		<title>logistic</title>
		<script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1/jquery.min.js"></script>
		<script type="text/javascript">
			$(document).ready(function () {
				var canvas = document.getElementById('myCanvas');

## gist:34b8dcdbdfd4175246b5
/*
 * main.cu
 *
 *  Created on: 2014/11/05
 *      Author: sase
 */


/*
 * tbbTest.cpp

## gist:827ca7d5dadda0c34ac6
/*
 * tbbTest.cpp
 *
 *  Created on: 2014/11/05
 *      Author: sase
 */

#include <iostream>
#include <math.h>
#include <sys/time.h>
	// numeric.jsを使用
	// データ点を配列で渡す例: points = [[x0,y0],[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]];
	// y=c[0]*x+c[1] で近似し係数cを配列で返す
	function leastSquare(points) {
	var A=numeric.rep([2, 2], 0);
	var b=numeric.rep([2], 0);
	for(var i=0; i<points.length; ++i) {
	A[0][0]+=points[i][0]*points[i][0];
	A[0][1]+=points[i][0];
	A[1][0]+=points[i][0];
	// jacobi法による実対称行列の対角化
	// numeric.jsが必要
	// 他の関数との依存性排除ver
	// size: 行列サイズ
	// intputA: 対角化される入力行列 ※対称行列でなければならない
	// 返り値 {DiagonalMatrix:A, OrthodonalMatrix:P};
	// A(入力時) = P A(対角化後) P.transpose が成り立つ
	function jacobiDiagonalization(size, inputA, maxIteration, threshold) {

	var A=numeric.clone(inputA);
	#include <iostream>
	#include <fstream>
	#include <list>
	#include <math.h>

	#define N 2000
	#define PI 3.141592

	using namespace std;
	// 輪郭追跡を行い，輪郭部のみに色を出力する
	function contourDetection(contextIn, contextOut, width, height) {
	var imgData=contextIn.getImageData(0, 0, width, height);
	// 読み取り用ピクセルデータ（書き換えない）
	var pixelData = new Array(width);
	for(var i=0; i<width; ++i) {
	pixelData[i] = new Array(height);
	for(var j=0; j<height; ++j) {
	pixelData[i][j] = imgData.data[4(widthj+i)];
	}
	// 二値化
	// canvasコンテキスト contextIn を閾値 threshold の元で二値化して contextOut に書き出す
	// 入力画像はグレースケール画像であることを想定している（RGB値がすべて同じ）
	// アルファ値が 0 のピクセルは閾値に関わらず白にする
	function binarization(contextIn, contextOut, width, height, threshold) {
	var imgData = contextIn.getImageData(0, 0, width, height);
	var gray;
	for(var i=0; i<imgData.width*imgData.height; ++i) {
	if(imgData.data[4*i+3]==0) {
	imgData.data[4*i] = 255;
	// グレースケール化
	// canvasコンテキスト contextIn をグレースケール化して contextOut に書き出す
	// ただしアルファ値が 0 のピクセルはそのままにする
	function grayScale(contextIn, contextOut, width, height) {
	var imgData = contextIn.getImageData(0, 0, width, height);
	var gray;
	for(var i=0; i<imgData.width*imgData.height; ++i) {
	if(imgData.data[4*i+3]!=0) {
	gray = 0.299imgData.data[4i]+0.587imgData.data[4i+1]+0.114imgData.data[4i+2];
	gray = Math.floor(gray);
	<!DOCTYPE html>
	<html>
	<head>
	<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
	<meta charset="utf-8">
	<title>logistic</title>
	<script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1/jquery.min.js"></script>
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	$(document).ready(function () {
	/*
	* main.cu
	*
	* Created on: 2014/11/05
	* Author: sase
	*/


	/*
	* tbbTest.cpp