GeekBlocks

DirectX9でのデバイス作成は、まずDirect3DCreate9(D3D_SDK_VERSION)でDirect3Dオブジェクトを取得し、続けてCreateDeviceを用いてレンダリング用のデバイスを生成する手順です。 ウィンドウモ

DirectX9テクスチャマッピングは、3Dオブジェクトに2D画像を貼る技法です。 C++で作成し、各頂点へ位置とUV座標を設定して画像ファイルから読み込んだテクスチャを割り当てます。 これによりシーンに臨場感のある質感や色彩が生まれ、柔ら

DirectX9のテクスチャフィルタリングは、3Dレンダリング時に拡大縮小されたテクスチャの見た目を向上させる機能です。 Point SamplingやLinear Filtering、Anisotropic Filteringなどを選ぶこ

DirectX9のディレクショナルライトは、光源の位置に左右されず、特定の方向から一様な光が届く仕組みです。 C++ではD3DLIGHT9構造体のTypeをD3DLIGHT_DIRECTIONALとし、Directionで光の向きを定義する

DirectX9では、D3DXComputeTangentFrameEx関数を利用して、各頂点ごとにタンジェント空間が計算されます。 指定のテクスチャ座標と法線情報から接線や副接線が求められ、ノーマルマップを活用した照明効果が向上します。

DirectX9の動的テクスチャは、リアルタイムに内容を更新できる便利な機能です。 C++では、D3DUSAGE_DYNAMICフラグとD3DPOOL_DEFAULTを利用して作成し、LockRectやUnlockRectで効率的にデータを

DirectX9のスポットライトは、設定した位置と向きに光を集中させ、局所的な照明効果を実現する仕組みです。 D3DLIGHT9やD3DXVECTOR3を用いて調整でき、奥行き感ある明暗の表現が可能で、視覚的な演出に柔軟に対応できる光源です

DirectX9でのスプライト描画は、ID3DXSpriteオブジェクトを利用してシンプルに実現できます。 Beginで描画を開始し、Drawでテクスチャや描画位置、透過色などのパラメータを指定します。 Endで描画処理を終了するため、簡単

DirectX9 のステンシルバッファは、各ピクセルごとに数値を保持して描画の可否を柔軟に制御する機能です。 例えば、D3DRS_STENCILENABLE などを用いることで、特定のエリアのみ描画したり、シャドウやデカール効果などの視覚表

DirectX9のサーフェイスは、グラフィックス処理に用いられる矩形領域です。 レンダーターゲット、バックバッファ、デプス／ステンシルなどの用途があり、C++コードでCreateRenderTargetやLockRectなどの関数を利用して

DirectX9のクリッピングは、3Dシーン内で視錐台に当たる範囲のみ描画する仕組みです。 C++で実装でき、画面外のオブジェクト処理を省くことでパフォーマンスを向上し、リソースの無駄を防ぐ役割を果たします。 DirectX9のクリッピング

DirectX 9では、3D回転処理にクォータニオンが用いられます。 C++で実装する際は、D3DXQuaternionRotationAxisなどの関数を使い、回転軸と角度から簡単にクォータニオンを生成できます。 この方法により、ジンバル

DirectX9環境でのカメラ制御は、シーンの視点と投影設定を柔軟に扱える点が魅力です。 カメラの位置や注視点、上方向ベクトルを用いてD3DXMatrixLookAtLHでビュー行列を生成し、D3DXMatrixPerspectiveFov

DirectX9カスタムシェーダーは、C++環境で実装する高度なグラフィック技術です。 HLSLで記述した頂点シェーダーとピクセルシェーダーをコンパイルし、レンダリングパイプラインに組み込むことで、独自のエフェクトや光源処理が可能となります

C++とOpenCVを組み合わせると、画像や音声フレームを取得しつつFFTでスペクトルを算出し、時間軸と周波数軸を同時に扱えます。 計時はcv::TickMeterやstd::chronoで高精度に行え、リアルタイムモニタリングや特徴量抽出

C++とOpenCVで画像処理の特徴点検出を行うなら、ORBが高速かつ特許フリー、SIFTはスケールと回転に不変で高精度です。 数行のコードでKeyPointとDescriptorを取得でき、マッチングや物体追跡へ即応用できるため、リアルタ

C++とOpenCVを使って画像内の対象物を検出する識別子機能です。 カスケード分類器やその他のアルゴリズムを活用し、顔や物体などの特徴を効率的かつ高精度に捉えやすい仕組みになっています。 実装がシンプルなため、用途に合わせたカスタマイズが

C++とOpenCVを使った背景差分は、静止カメラの映像から動く物体を抽出するシンプルな方法です。 BackgroundSubtractorMOG2などの機能を用いて各フレームと背景との差を求め、前景領域のマスクを生成できます。 パラメータ

C++とOpenCVを組み合わせることで、画像処理を活かした自然言語処理が可能になります。 画像から文字を抽出するOCRなどと連携することで、データ解析をスムーズに行えるメリットがあります。 画像の前処理を工夫することで認識精度が向上し、シ