GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
PythonでOpenCVに頼らずNumpy+PILで画像処理のフィルタを1から作って理解する - karaage. [からあげ]
画像処理を基礎から学ぶ 私は、カメラが好きなこともあり、画像処理に関しても興味あります。一般的には、RAW現像とかPhotoShopのテクニックなどを身につける人が多いようですが、私の場合は、何故かpythonやOpenCVという便利な画像処理ライブラリを使って画像処理ソフトを自作するところから始めようとしています。 ただ、OpenCVは便利なのですが、便利さがゆえにブラックスボックス的に使ってしまっているのが気になっていました。やっぱり内部で何をしているかわかっていないと、ちょっとAPIに無い処理をしたいときや、問題が発生したときに何をどうすれば良いのか全然分からないですし、OpenCVを使うまでもない処理にOpenCVを使ってしまうのもよろしく無いなと思います。Open CVインストール手間ですし結構時間かかるので（特にRaspberry Piとかだと）。 基礎から理解するには、Ope
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サイゼリヤの間違い探しが難しすぎたので大人の力で解決した
こんにちは。河本です。 僕はサイゼリヤに行くとまずキッズメニューの間違い探しを解くんですが、 今回は難しすぎたので、大人の力（＝画像処理）で解決することにしました。 2014年9月版。みんなもやってみよう！ （以下、間違い探しの答えが出てきます。見たくない人は↑の画像で頑張ってから読もう。） やり方 いろいろ書いてますが、左面と右面の違う部分を色の差分から見つけてるだけです。 紙の歪みを吸収するために、少しややこしいことをしてます。 (1) 間違い探しページの写真を撮る ↑の写真です。普通にiPhoneで撮りました。 (2) ページ領域を抽出する 画像からページの部分を見つける必要があります。 今回は面倒なので、左側は手作業で指定しました。 角を手作業でタグ付けして・・・ こっちは手作業。 射影変換で台形補正します。OpenCVならWarpPerspectiveです。 台形補正しても、紙が
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