==== 正答率悪かったところ補足 ==== === スゥィープ形状 === スイープ：形状を移動させた軌跡を使ってモデリングすること\\ 平行移動、回転、回転移動\\ === シャドウイング === 本影と半影（シャドウイング） 　　面積のある光源を使うと半影ができるよ\\ 　影になる領域を求める手法の１つに、Zバッファ法による２段階の影付けがあり、以下の手順で行われる\\ →シャドウマップ\\ === A/D変換 === A/D変換 標本化→サンプリング数→解像度（ピクセル数）\\ 量子化→値の離散化→階調数（色数）\\ 標本化定理＝＞周期の1／2未満のサンプリングレートでサンプリングしないと、\\ 　　　　　　　元の信号は復元できません\\ ===== 🎨 CGシステムとA/D変換のやさしい解説 ===== ==== 🧠 問題のやさしい言いかえ ==== > コンピュータは「デジタル（数字）」しかわかりません。 でも、私たちの世界は「アナログ（なめらかな変化）」の情報がいっぱい！ ==== 🔍 キーワードを理解しよう ==== * **アナログデータ**：光、音、温度など → 連続的（なめらか）な情報 * **デジタルデータ**：0と1の数字でできたコンピュータ用の情報 ==== 🤖 なぜ「変換」が必要なの？ ==== * 📷 カメラで写真を撮る → 光（アナログ）を数字（デジタル）に変える * 🎤 マイクで音を録る → 空気の振動（アナログ）をデジタルに変える → これが **A/D変換（Analog → Digital）**！ ==== ✅ 正解は？ ==== * 答え：**ウ．A/D変換** * 理由：アナログの情報をコンピュータで使うために、デジタルにする必要があるから！ ==== 📝 似た用語まとめ ==== ^ 用語 ^ 説明 ^ 例 ^ | A/D変換 | アナログ → デジタル | マイク → パソコンに録音 🎤➡💻 | | D/A変換 | デジタル → アナログ | パソコンの音楽 → スピーカー 💻➡🔊 | | 圧縮 | データを小さくする処理 | 動画ファイルの容量を軽くする 🎥📉 | | 座標変換 | 位置や形を変える数学的処理 | CGモデルの回転・拡大・移動など 🔄 | ==== 🎓 最後にひとこと ==== > アナログな世界の情報をコンピュータで使うには「A/D変換」が必要！ > CGの世界でも「デジタルに変える」ことが最初のステップです ✨ === 画像データのデータ量 === 1ピクセル当たり何ビット？→RGB各8bit→24bit→3byte\\ 512x512x3/1024(kbyte)\\ (512 x 2 x 256 x 3)/1024(kbyte)\\ (1024x256x3)/1024(kbyte)\\ 256x3(kbyte) ==== オンラインの時間にやるヤツ（予告） ==== - ヒストグラムと中央値 - ＣＳＧで形状演算 - その他 ==== ヒストグラムの中央値 ==== {{:game-engineer:classes:2023:computer-graphics:first-term:7:3691ff50-9c19-471b-9f7f-1f09599f136d.png?400|問題}} ===== 濃淡ヒストグラムから中央値を求める方法 ===== ヒストグラムとは、各画素値（濃淡）の出現回数（頻度）を示すグラフです。中央値（メディアン）は、画素値を昇順に並べたときの真ん中の値を意味します。 ==== 解き方ステップ ==== - 総画素数を数える（例：5×5ピクセル = 25画素） - 中央の番号 = (25 + 1) ÷ 2 = **13番目** - ヒストグラムの **累積個数** を合計していき、13番目に該当する画素値を探す ==== 例（画素値ごとの頻度）==== ^ 画素値 ^ 頻度 ^ 累積数 ^ | 0 | 2 | 2 | | 1 | 6 | 8 | | 2 | 0 | 8 | | 3 | 5 | 13 ← 中央値ここ！ | | 4 | 0 | 13 | | 5 | 4 | 17 | | 6 | 0 | 17 | | 7 | 8 | 25 | ==== 答え ==== * 中央値は '''3''' ==== メモ ==== * 奇数個の画素 → ちょうど真ん中1個 * 偶数個の場合 → 中央2つの平均 ===== 🎥 映像の走査方式の違い（インターレース vs ノンインターレース） ===== ==== 🧠 問題の概要 ==== 映像の表示方法には次の2種類があります： * **インターレース方式**：画像を2回に分けて表示する（奇数行と偶数行を交互に表示） * **ノンインターレース方式**：1回の走査ですべての行を順に表示 ==== 🔍 キーワード説明 ==== * 🧵 **インターレース方式** - 「編み込むように表示する」方式 - 奇数行だけ → 次に偶数行 → 合わせて1枚の画像を完成 - 古いテレビ方式でよく使われた * 📜 **ノンインターレース方式（＝プログレッシブスキャン方式）** - 別名：'''プログレッシブスキャン方式''' - 上から順番に1行ずつ描画（1回で全部） - パソコンやデジタル映像で主流 ==== ✅ 正解は？ ==== * 答え：**ア．プログレッシブスキャン方式** * 理由：ノンインターレース方式の別名だから！ ==== 📝 用語一覧 ==== ^ 用語 ^ 内容 ^ 備考 ^ | インターレース方式 | 2回の走査で1枚の画像を表示 | 奇数行＋偶数行 | | ノンインターレース方式 | 1回の走査で全行を表示 | = プログレッシブスキャン方式 | | 離散コサイン変換（DCT） | 圧縮処理の一種（JPEGなど） | 正解ではない | | ハフマン符号化 | 圧縮のための符号化手法 | 正解ではない | ==== 🎓 最後にまとめ ==== > 📺 インターレースは「分割表示」、プログレッシブ（ノンインターレース）は「全部一気に表示」！ > 今どきの動画やPC画面は「プログレッシブ方式」が主流だよ 👍 ===== 🖼️ グレースケール画像の標本化の意味とは？ ===== ==== 🧠 問題のやさしい言いかえ ==== > グレースケール画像を作るとき、アナログの映像（なめらかな画像）を「マス目」に区切って、それぞれのマスで何の情報を取り出すの？ ==== 🔍 キーワード解説 ==== * **標本化（ひょうほんか）**：なめらかな画像を、一定の間隔（マス目）でデータとして取り出すこと * **グレースケール画像**：白から黒までの明るさだけで表現された画像（カラーではない！） ==== ✅ 正解は？ ==== * 答え：**ア．明るさ** * 理由：グレースケール画像では「彩度」や「色」はなく、「明るさ（輝度）」の情報だけを取り出す ==== 📝 選択肢の用語まとめ ==== ^ 選択肢 ^ 意味 ^ グレースケールとの関係 ^ | ア．明るさ | 白〜黒までの明るさの度合い | ✅ これを取り出す！ | | イ．位置 | 座標情報 | 標本点の場所には使うが、内容ではない | | ウ．彩度 | 色のあざやかさ | カラー画像のみの情報 | | エ．色相 | 色み（赤・青など） | カラー画像のみの情報 | ==== 🎓 やさしくまとめ ==== > グレースケール画像では、マス目の1つ1つから「明るさの情報」を取り出して記録します。 > 色は使わず、白黒の「濃さ」だけがポイントだよ！🖤🤍