検索について このページの上部のサーチボックス、または右の「目次」のリンクをご利用ください。フィードを購読することもできます。 ファイルの利用にあたって まずは再利用ガイドをお読みください。フリーライセンスに関する利用条件・注意事項を確認できます。また、あなたが必要な画像をリクエストすることもできます。 被写体の同定にご協力ください もし被写体が同定されていないファイルの中にあなたが知っているものが写っていたら、その名前や周辺情報をファイルの説明文、カテゴリ、トークページなどに書いてください。 画像やメディアを作成したら 提供ガイドをご確認ください。必要事項がすべてここに記されています。 さらに利用するには Discussion? See the list of discussion pages. ウィキメディア・コモンズは誰もが参加・利用・提供できます。コミュニティ・ポータルをご覧くださ
最近、海外のネットで話題になっていたのでご紹介です。 皆さんは、上の画像は何に見えますでしょうか? この画像を見てスグに何が描いてあるのかが分かる方は アーティスト、デザイナー、芸術家として素質がある とのこと。 逆に3分以上、分からない人は 疲れているか、素質が無いと言われているようです。 この答えはあえて書かずにおきます。 もし分からない人は、分かった人に聞いてみてください。 聞くと、もうそれにしか見えないようになりますよ。 皆さんはすぐに分かりましたか? ではでは~。 【元記事】 6045 : ばーそんさん 投稿日:2013/02/16(土) 19:35:09 わからんー 6046 : 名無しの絵師さん 投稿日:2013/02/16(土) 19:38:22 分かった。真ん中だな。 6048 : 名無しの絵師さん 投稿日:2013/02/16(土) 19:51:14 三匹のパンダ 60
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C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文(Datta,2008)を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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