computadora

Detecci n de bordes Explorando los l mites en la visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryFiltro adaptativo Mejora de la visi n por computadora mediante filtrado adaptativo【電子書籍】 Fouad SabryTransformaci n de Hadamard Revelando el poder de la transformaci n de Hadamard en visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryCorrecci n gamma Mejora de la claridad visual en la visi n por computadora: la t cnica de correcci n gamma【電子書籍】 Fouad SabryFunci n de combinaci n de colores Comprensi n de la sensibilidad espectral en visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryGeometr a descriptiva Desbloqueando el mbito visual: explorando la geometr a descriptiva en visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryMATEM TICAS POR COMPUTADORA: LGEBRA LINEAL CON MATLAB【電子書籍】 CESAR PEREZ LOPEZFotograf a Asistida por Computadora【電子書籍】 Advanced Business Systems Consultants Sdn BhdEstimaci n de la postura del cuerpo articulado Desbloqueando el movimiento humano en la visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryReducci n de ruido Mejora de la claridad, t cnicas avanzadas para la reducci n del ruido en la visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryDesenfoque de movimiento Explorando la din mica de la visi n por computadora: se revela el desenfoque de movimiento【電子書籍】 Fouad SabryMapeo de colores Explorando la percepci n y el an lisis visual en visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryRelleno de inundaci n Relleno de inundaci n: exploraci n del terreno din mico de la visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryC mara de control de tr fico Avances en visi n por computadora para c maras de control de tr fico【電子書籍】 Fouad SabryModelo de apariencia de color Comprensi n de la percepci n y la representaci n en visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryReconocimiento autom tico de objetivos Avances en t cnicas de visi n por computadora para el reconocimiento de objetivos【電子書籍】 Fouad SabryGeometr a proyectiva Explorando la geometr a proyectiva en visi n por computadora【電子書籍】 Fouad SabryC mara de luz roja Explorando las aplicaciones de visi n por computadora: la perspectiva de la c mara de sem foro en rojo【電子書籍】 Fouad SabryGr ficos por computadora usando JOGL【電子書籍】 Oscar Gabriel Caballero Mart nezMapeo de tonos Mapeo de tonos: perspectivas iluminadoras en visi n por computadora【電子書籍】 Fouad Sabry
 

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  • <p><strong>Qu? es la detecci?n de bordes</strong></p> <p>La detecci?n de bordes es un conjunto de t?cnicas matem?ticas que tienen como objetivo reconocer bordes, que se definen como curvas en una imagen digital en las que el brillo de la imagen cambia abruptamente o, m?s formalmente, contiene discontinuidades. La dificultad de descubrir discontinuidades en se?ales unidimensionales se conoce como detecci?n de pasos, y el problema de encontrar discontinuidades de se?ales a lo largo del tiempo se conoce como detecci?n de cambios. Ambas t?cnicas se utilizan para encontrar discontinuidades en se?ales. El m?todo de detecci?n de bordes es una herramienta esencial en los campos del procesamiento de im?genes, la visi?n artificial y la visi?n por computadora, especialmente en las ?reas de detecci?n y extracci?n de caracter?sticas.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Detecci?n de...
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  • <p><strong>?Qu? es el filtro adaptativo?</strong></p> <p>Un sistema que tiene un filtro lineal y posee una funci?n de transferencia que est? controlada por par?metros variables, as? como un medio para alterar esos par?metros de acuerdo con una t?cnica de optimizaci?n se conoce com?nmente como filtro adaptativo. La gran mayor?a de filtros adaptativos son filtros digitales. Esto se debe a la complejidad de las t?cnicas de optimizaci?n. Algunas aplicaciones requieren la utilizaci?n de filtros adaptativos debido al hecho de que algunos par?metros de la operaci?n de procesamiento deseada se desconocen de antemano o est?n sujetos a cambios con frecuencia. El perfeccionamiento de la funci?n de transferencia del filtro adaptativo de circuito cerrado se logra mediante la utilizaci?n de retroalimentaci?n en forma de se?al de error.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Filtro adap...
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  • <p><strong>Qu? es la transformada de Hadamard</strong></p> <p>La transformada de Hadamard es un ejemplo de una clase generalizada de transformadas de Fourier. Realiza una operaci?n ortogonal, sim?trica, involutiva y lineal en 2 millones de n?meros reales.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Informaci?n y validaciones sobre el siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Transformada de Hadamard</p> <p>Cap?tulo 2: Transformada discreta de Fourier</p> <p>Cap?tulo 3: Transformada r?pida de Walsh?Hadamard</p> <p>Cap?tulo 4: Transformada cu?ntica de Fourier</p> <p>Cap?tulo 5: Notaci?n Bra-ket</p> <p>Cap?tulo 6: Matrices de Pauli</p> <p>Cap?tulo 7: Puerta l?gica cu?ntica</p> <p>Cap?tulo 8: Puerta NOT controlada</p> <p>Cap?tulo 9: Generalizaciones de matrices de Pauli</p> <p>Cap?tulo 10: Base esf?rica</p> <p>(II) Respondiendo las principales preguntas del p?blico sobre transformada de hadamard.</p> <p>(III) Ej...
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  • <p><strong>Qu? es la correcci?n gamma</strong></p> <p>La correcci?n gamma, a menudo conocida como gamma, es un proceso no lineal que se utiliza en sistemas de v?deo o im?genes fijas con el fin de codificar y decodificar la luminancia. o valores triest?mulos. Una de las formas m?s sencillas de definir la correcci?n gamma es utilizar la declaraci?n de la ley de potencia que se presenta a continuaci?n:</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Informaci?n y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Correcci?n gamma</p> <p>Cap?tulo 2: Modelo de color RGB</p> <p>Cap?tulo 3: Escala de grises</p> <p>Cap?tulo 4: sRGB</p> <p>Cap?tulo 5: Espacio de color Adobe RGB</p> <p>Cap?tulo 6: Mapeo de tonos</p> <p>Cap?tulo 7: Rec. 709</p> <p>Cap?tulo 8: Rec. 2020</p> <p>Cap?tulo 9: V?deo de rango din?mico est?ndar</p> <p>Cap?tulo 10: Log?gamma h?brido</p> <p>(II) Respondiendo a las principales preguntas del...
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  • <p><strong>Qu? es la funci?n de coincidencia de color</strong></p> <p>Los espacios de color designados por la CIE en 1931 son las primeras relaciones cuantitativas que se han delineado entre las distribuciones de longitudes de onda en el espectro visible electromagn?tico. y los colores que los humanos ven fisiol?gicamente en su visi?n del color. Cuando se trata de gesti?n del color, las relaciones matem?ticas que definen estos espacios de color son herramientas clave. Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con tintas de color, pantallas iluminadas y dispositivos de grabaci?n como c?maras digitales. En 1931, la "Commission Internationale de l'?clairage", que se traduce al ingl?s como Comisi?n Internacional de Iluminaci?n, fue la organizaci?n responsable de dise?ar el sistema.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Conocimientos y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Espacio de color CIE 1931</p> <p>Cap?tulo ...
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  • <p><strong>Qu? es la Geometr?a Descriptiva</strong></p> <p>La geometr?a descriptiva es la rama de la geometr?a que permite la representaci?n de objetos tridimensionales en dos dimensiones mediante el uso de un conjunto espec?fico de procedimientos. Las t?cnicas resultantes son importantes para la ingenier?a, la arquitectura, el dise?o y el arte. La base te?rica de la geometr?a descriptiva la proporcionan las proyecciones geom?tricas planas. La primera publicaci?n conocida sobre esta t?cnica fue "Underweysung der Messung mit dem Zirckel und Richtscheyt", publicada en Linien, Nuremberg: 1525, por Albrecht D?rer. El arquitecto italiano Guarino Guarini fue tambi?n un pionero de la geometr?a proyectiva y descriptiva, como se desprende de su Placita Philosophica (1665), Euclides Adauctus (1671) y Architettura Civile, anticip?ndose a la obra de Gaspard Monge (1746?1818), a quien se suele Se le atribuye la invenci?n de la geometr?a descriptiva. A Gaspard Monge se le suele consider...
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  • <p>El lenguaje MATLAB, basado en matrices, es la forma m?s natural de expresar matem?ticas computacionales. Los gr?ficos integrados facilitan la visualizaci?n de los datos y la obtenci?n de informaci?n a partir de ellos. La mayor?a de los temas del ?lgebra y del an?lisis num?rico cl?sico son tratados por este software. Admite c?lculo matricial, estad?stica, interpolaci?n, ajuste por m?nimos cuadrados, integraci?n num?rica, minimizaci?n de funciones, programaci?n lineal, soluciones num?ricas y algebraicas de ecuaciones diferenciales y una larga lista de m?todos adicionales que hascen de MATLAB un software muy adecuado para el trabajo matem?tico. Las funciones de ?lgebra lineal en MATLAB proporcionan c?lculos matriciales r?pidos y num?ricamente s?lidos. Las capacidades incluyen una variedad de factorizaciones de matrices, resoluci?n de ecuaciones lineales, c?lculo de valores propios o valores singulares. MATLAB trabaja con espacios vectoriales, aplicaciones lineales y formas cuadr?t...
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  • <p>Este curso tiene como objetivo ense?ar a los estudiantes habilidades en el uso de tecnolog?a de asistencia en computadoras para la postproducci?n fotogr?fica. Los estudiantes aprender?n funciones b?sicas como la edici?n de fotos digitales, ajuste de im?genes y aplicaci?n de efectos especiales. El curso cubrir? temas como correcci?n de color, retoque y composici?n. A trav?s de proyectos pr?cticos, los estudiantes adquirir?n la capacidad de optimizar fotos y crear obras de arte en la postproducci?n fotogr?fica, brindando apoyo t?cnico y ayuda creativa a fot?grafos y dise?adores.</p> <p>Disclaimer: The following ebook is a pure translation from the original English version, and as such, the textual content has been faithfully rendered in the target language. However, please note that certain screenshots or visual elements within this ebook may still be presented in their original English language format. This decision has been made to preserve the integrity of the original con...
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  • <p><strong>Qu? es la estimaci?n de la postura del cuerpo articulado</strong></p> <p>En el campo de la visi?n por computadora, el estudio de t?cnicas y sistemas que recuperan la postura de un cuerpo articulado, que est? compuesto por articulaciones. y partes r?gidas, mediante el uso de observaciones basadas en im?genes se conoce como estimaci?n de la postura del cuerpo articulado. Es uno de los desaf?os m?s duraderos en visi?n por computadora por la complejidad de los modelos que relacionan la observaci?n con la posici?n, y por la variedad de escenarios en los que ser?a ?til.</p> <p><strong>C?mo te beneficiar?s</strong></p> <p>(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Estimaci?n de la postura del cuerpo articulado</p> <p>Cap?tulo 2: Segmentaci?n de im?genes</p> <p>Cap?tulo 3: Localizaci?n y mapeo simult?neos</p> <p>Cap?tulo 4: Reconocimiento de gestos</p> <p>Cap?tulo 5: Seguimiento de v?deo</p> <p>Cap?tulo...
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  • <p><strong>Qu? es la reducci?n de ruido</strong></p> <p>La reducci?n de ruido es el proceso de eliminar el ruido de una se?al. Existen t?cnicas de reducci?n de ruido para audio e im?genes. Los algoritmos de reducci?n de ruido pueden distorsionar la se?al hasta cierto punto. El rechazo de ruido es la capacidad de un circuito para aislar un componente de se?al no deseado del componente de se?al deseado, como ocurre con la relaci?n de rechazo de modo com?n.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Ideas y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Reducci?n de ruido</p> <p>Cap?tulo 2: Sistema de reducci?n de ruido Dolby</p> <p>Cap?tulo 3: Dbx (reducci?n de ruido)</p> <p>Cap?tulo 4: Procesamiento de im?genes digitales</p> <p>Cap?tulo 5: Ruido de la imagen</p> <p>Cap?tulo 6: Wavelet</p> <p>Cap?tulo 7: Diferencia de gaussianas</p> <p>Cap?tulo 8: Filtro bilateral</p> <p>Cap?tulo 9: Medias no locales</...
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  • <p><strong>Qu? es el desenfoque de movimiento</strong></p> <p>El desenfoque de movimiento es la aparente raya de objetos en movimiento en una fotograf?a o una secuencia de fotogramas, como una pel?cula o una animaci?n. Se produce cuando la imagen que se est? grabando cambia durante la grabaci?n de una sola exposici?n, debido a un movimiento r?pido o una exposici?n prolongada.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>( I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Desenfoque de movimiento</p> <p>Cap?tulo 2: Velocidad de fotogramas</p> <p>Cap?tulo 3: Velocidad de obturaci?n</p> <p>Cap?tulo 4: Tiempo bala</p> <p>Cap?tulo 5: Ir en movimiento</p> <p>Cap?tulo 6: Combinar movimiento</p> <p>Cap?tulo 7: Fotograf?a de alta velocidad</p> <p>Cap?tulo 8: Estabilizaci?n de imagen</p> <p>Cap?tulo 9: Desenfoque de movimiento en pantalla</p> <p>Cap?tulo 10: Persiana enrollable</p> <p>(II) Respondi...
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  • <p><strong>Qu? es el mapeo de color</strong></p> <p>Esta funci?n se conoce como transferencia de color de imagen y es responsable de mapear (transformar) los colores de una imagen (la fuente) a la otra. colores de otra imagen (el objetivo). Es posible referirse a un mapeo de color como el algoritmo que produce la funci?n de mapeo o el m?todo que altera los colores de la imagen. El proceso de modificar una imagen se denomina frecuentemente transferencia de color o, cuando se trata de fotograf?as en escala de grises, funci?n de transferencia de brillo (BTF). Adem?s, tambi?n puede denominarse calibraci?n de c?mara fotom?trica o calibraci?n de c?mara radiom?trica.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Informaci?n y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Transferencia de color de imagen</p> <p>Cap?tulo 2: Correcci?n gamma</p> <p>Cap?tulo 3: Gesti?n del color</p> <p>Cap?tulo 4 : Histograma de color</p> <p>Cap?...
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  • <p><strong>Qu? es el relleno por inundaci?n</strong></p> <p>El relleno por inundaci?n, tambi?n llamado relleno de semillas, es un algoritmo de inundaci?n que determina y altera el ?rea conectada a un nodo determinado en una matriz multidimensional con alg?n atributo coincidente. Se utiliza en la herramienta de relleno "cubo" de los programas de pintura para rellenar ?reas conectadas de colores similares con un color diferente, y en juegos como Go y Buscaminas para determinar qu? piezas se limpian. Una variante llamada relleno de l?mites utiliza los mismos algoritmos pero se define como el ?rea conectada a un nodo determinado que no tiene un atributo particular.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Informaci?n y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Relleno por inundaci?n</p> <p>Cap?tulo 2: Representaci?n de l?neas de escaneo</p> <p>Cap?tulo 3: Profundidad -primera b?squeda</p> <p>Cap?tulo 4: Quadtree</p>...
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  • <p><strong>?Qu? es una c?mara de control de tr?fico?</strong></p> <p>Una c?mara de control de tr?fico es una c?mara que puede montarse al lado o sobre una carretera o instalarse en un veh?culo de control para detectar infracciones de tr?nsito, incluidas exceso de velocidad, veh?culos que pasan un sem?foro en rojo, veh?culos que pasan por un peaje sin pagar, uso no autorizado de un carril bus o para registrar veh?culos dentro de una zona de peaje por congesti?n. Puede estar vinculado a un sistema automatizado de emisi?n de tickets.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: C?maras de control de tr?fico</p> <p>Cap?tulo 2: L?mite de velocidad</p> <p>Cap?tulo 3: Calmando del tr?fico</p> <p>Cap?tulo 4: Seguridad vial</p> <p>Cap?tulo 5: Infracci?n en tr?nsito</p> <p>Cap?tulo 6: Gatso</p> <p>Cap?tulo 7: Franja sonora</p> <p>Cap?tulo 8: C?mara de sem?foro...
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  • <p><strong>Qu? es el modelo de apariencia del color</strong></p> <p>Un modelo de apariencia del color, a menudo conocido como CAM, es un modelo matem?tico que tiene como objetivo capturar los elementos perceptivos de la visi?n humana del color. Este modelo se utiliza para describir entornos de visualizaci?n en los que la apariencia de un color no coincide con la medici?n real correspondiente de la fuente del est?mulo.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Informaci?n y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Modelo de apariencia de color</p> <p>Cap?tulo 2: Espacio de color CIELAB</p> <p>Cap?tulo 3 : Colorimetr?a</p> <p>Cap?tulo 4: Adaptaci?n crom?tica</p> <p>Cap?tulo 5: CIECAM02</p> <p>Cap?tulo 6: Espacio de color</p> <p>Cap?tulo 7: Espacios de color RGB</p> <p>Cap?tulo 8: Colorido</p> <p>Cap?tulo 9: Espacio de color CIE 1931</p> <p>Cap?tulo 10: Espacio de color LMS</p> <p>(II) Res...
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  • <p><strong>Qu? es el reconocimiento autom?tico de objetivos</strong></p> <p>La capacidad de un algoritmo o dispositivo para reconocer objetivos u otros objetos bas?ndose en datos adquiridos de sensores se conoce como reconocimiento autom?tico de objetivos, un abreviatura de estas capacidades.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Informaci?n y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Reconocimiento autom?tico de objetivos</p> <p>Cap?tulo 2: Visi?n por computadora</p> <p>Cap?tulo 3: Radar</p> <p>Cap?tulo 4: Radar Doppler</p> <p>Cap?tulo 5: Radar de apertura sint?tica</p> <p>Cap?tulo 6: Radar de im?genes</p> <p>Cap?tulo 7: Formaci?n de haces</p> <p>Cap?tulo 8: Radar Doppler de pulso</p> <p>Cap?tulo 9 : Radar pasivo</p> <p>Cap?tulo 10: Radar de apertura sint?tica inversa</p> <p>(II) Respondiendo a las principales preguntas del p?blico sobre el reconocimiento autom?tico de objetivos.</...
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  • <p><strong>Qu? es la Geometr?a Proyectiva</strong></p> <p>La geometr?a proyectiva es una rama de las matem?ticas que se centra en el estudio de las cualidades geom?tricas que permanecen sin cambios independientemente de las transformaciones que se les est?n aplicando. Esto indica que, a diferencia de la geometr?a euclidiana simple, la geometr?a proyectiva se caracteriza por un entorno distinto, un espacio que es el tema del proyecto y una colecci?n limitada de nociones geom?tricas fundamentales. Para una dimensi?n dada, las intuiciones fundamentales son que el espacio proyectivo tiene un mayor n?mero de puntos que el espacio euclidiano, y que se permiten transformaciones geom?tricas que cambian los puntos extra en puntos euclidianos, y viceversa.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Geometr?a proyectiva</p> <p>Cap?tulo 2 : Plano proyectivo</p> <p>Cap?tulo 3: Esp...
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  • <p><strong>?Qu? es una c?mara de sem?foro en rojo?</strong></p> <p>Una c?mara de sem?foro en rojo es un tipo de c?mara de control de tr?fico que fotograf?a un veh?culo que ha entrado en una intersecci?n despu?s de que el sem?foro que controla la intersecci?n haya pasado. Volverse rojo. Al fotografiar autom?ticamente los veh?culos que se pasan los sem?foros en rojo, la foto es una prueba que ayuda a las autoridades a hacer cumplir las leyes de tr?nsito. Generalmente, la c?mara se activa cuando un veh?culo ingresa a la intersecci?n despu?s de que el sem?foro se haya puesto en rojo.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: C?mara de sem?foro en rojo</p> <p>Cap?tulo 2: Tr?fico</p> <p>Cap?tulo 3: L?mite de velocidad</p> <p>Cap?tulo 4: C?mara de control de tr?fico</p> <p>Cap?tulo 5: Calmar el tr?fico</p> <p>Cap?tulo 6: Seguridad vial</p> <p>Cap?tulo 7: Cru...
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  • <p>Este documento est? dirigido a personas interesadas en la generaci?n de gr?ficos por computadora con el lenguaje de programaci?n Java. A lo largo del texto se descubrir? que la mayor?a de los trabajos que existen para la generaci?n de gr?ficos por computadora est?n basados en el uso de las librer?as conocidas como OpenGL. Las referencias m?s accesibles est?n trabajadas con el lenguaje de programaci?n C, lenguaje principal en el que se han creado las funciones de la librer?a. El reto consiste en presentar el uso de estas librer?as con el lenguaje de programaci?n Java, de ah? las siglas JOGL (Java Open Graphics Library o Java OpenGL). La importancia del presente trabajo radica en mostrar la facilidad con la cual los programas que se encuentran en las referencias del presente documento tambi?n pueden ser escritos en el lenguaje Java, y as? poseer un panorama m?s amplio que ayude a la profundizaci?n del conocimiento para la creaci?n de las gr?ficas por computadora.</p>画面が切り...
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  • <p><strong>?Qu? es el mapeo tonal?</strong></p> <p>El mapeo tonal es una t?cnica utilizada en el procesamiento de im?genes y gr?ficos por computadora para mapear un conjunto de colores a otro para aproximar la apariencia de colores altamente din?micos. Im?genes de rango din?mico (HDR) en un medio que tiene un rango din?mico m?s limitado. Las impresiones, los monitores CRT o LCD y los proyectores tienen un rango din?mico limitado que es inadecuado para reproducir toda la gama de intensidades de luz presentes en escenas naturales. El mapeo de tonos aborda el problema de la fuerte reducci?n del contraste desde el resplandor de la escena hasta el rango visualizable, preservando al mismo tiempo los detalles de la imagen y la apariencia del color, importantes para apreciar el contenido original de la escena.</p> <p><strong>C?mo se beneficiar?</strong></p> <p>(I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas:</p> <p>Cap?tulo 1: Tone_mapping</p> <p>Cap?tul...
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