一般にガラスの単レンズでは色収差や球面収差などが強く生じますが、人間の目のレンズである水晶体では、なぜそのようなことが生じないのでしょうか？脳の方で補正しているのでしょうか？
回答 (9件中の1件目) 網膜の視細胞には、三原色の色を見分ける3種類の「錐体細胞」と、色は見分けられないが暗い所で感度が高い「桿体細胞」があります。色を見分ける錐体細胞は視野の中心部に密集しており、周囲はほとんど桿体細胞が分布しています。すなわち、網膜では中心部（すなわち水晶体レンズの光軸）付近でしか色を捉えていません。したがって、レンズの光軸から外れた所で生じる、色収差による色ずれは、網膜で捉えられていません。 これは信じがたいことだと思われるかもしれません。私も子供の頃は信じがたいと思いました。我々が周囲の光景を見る時、視線の先だけがカラーでその周囲はモノクロだとは見えず、光景の...
OpenCVでのデモの見栄えを工夫したまとめ(ディープラーニング系) - Qiita
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
2015年12月PRMU研究会 対応点探索のための特徴量表現
[DL輪読会]data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech,...Deep Learning JP
2D→3D復元技術で使われる用語まとめ
まだOpenGVに同梱されているtestコードをいじってみている段階。オイラはこの分野の基本的な用語の知識が欠けているので、OpenGV独自の抽象化APIで使われる言葉との区別もつかず、公式ドキュメントを読むだけでだいぶ苦労する。(ドキュメント自体はそれほど文量多くないけど) ということで、まずはこの分野で使われる言葉の意味をちゃんと知っておこうと思います。この分野は「エピポーラ幾何(Epipolar geometry)」とか「エピ極線幾何学」って呼ぶんですかね。 ライブラリの公式ドキュメントは英語なので、英語表記と日本語表記の対応もちゃんとおさえておく。OpenMVGの公式の機能一覧やcameras, multiviewの解説と図がシンプルで分かりやすかったので引用しながらまとめる。
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
【2019年版】姿勢推定モデルの最新動向について(翻訳) - Qiita
はじめに 人間の姿勢推定モデルの変遷と最新動向が分かりやすくまとまっているサイトがあったので、翻訳しました。 A 2019 guide to Human Pose Estimation with Deep Learning 以下、翻訳です。↓↓ Human Pose Estimation(人間の姿勢推定)は、過去数十年間コンピュータビジョンのコミュニティで注目されてきた重要な問題です。これは、画像やビデオの中の人々を理解するための重要なステップです。この記事では、Human Pose Estimation(2D)の基本について説明し、このトピックに関する文献をレビューします。この記事は、Human Pose Estimationのチュートリアルとしても役立ち、基本的なことを学ぶのにも役立ちます。 Human Pose Estimationとは何か Human Pose Estimation
絵画復元でのAI技術による「客観性」について 〜NHK『モネ 睡蓮 よみがえる“奇跡の一枚”』を観て - 蠅の女王
www.nhk.or.jp 古い白黒写真からカラーに自動変換される際の問題 番組前半 ー 件の絵画作品の経緯と、日本での美術館修復作業 デジタル画像復元図の制作、ふつう、こうしない？私だけ？ デジタル界隈での色彩とはどう認識されてるか問題 やっと放射線による成分分析が登場！！ 古い白黒写真からカラーに自動変換される際の問題 2019年6月16日日曜日、21時、NHKスペシャルにて『モネ 睡蓮～よみがえる“奇跡の一枚”～』という番組をやっていた。番組冒頭のナレーションではこう言っていた。 「失われた半分をAIを駆使した最新のデジタル技術で復元されました。前代未聞の試みです」 番組製作としては、「AIによる画期的な試み」推しで企画されたことが伝わる。その後も今回のAI技術の最新性？をアピールするナレーションが繰り返されるが、観てる方は特段、これで最新のものである印象がしてこない。放映時思ったの
最近の物体検出 2019/05/30
最近の物体検出 2019/05/30 1. 最近の物体検出 2019/05/30 2. お品書き •イントロ • 歴史の振り返り •最近の動向 • キーポイント系 • multi-scale対応 3. イントロ 4. https://twitter.com/RUSH1L/status/889963452143357952/photo/1https://www.youtube.com/watch?v=VOC3huqHrss 5. MegDet 詳細不明 (ensemble) 52.5 SNIP (R-FCN, DPN-98, DCN) (ensemble) 48.3 Mask R-CNN ResNeXt-152 32x8d CornerNet Hourglass-104 SNIPER (Faster R-CNN, R-101, DCN) NAS-FPN RetinaNet, AmoebaNe
画像処理初心者が、画像処理エンジニア検定エキスパートに合格した時の学習法 - Qiita
画像処理エンジニア検定とは CG-ARTS協会が実施しているエンジニアが画像処理技術を用いて開発、設計するときに求められるスキルを評価する試験です。7月の前期、11月の後期と1年に2回受験することができます。問題はマークシートの選択問題のみで、情報処理技術者試験のような記述式の問題はありません。 以下、検定公式サイトより引用 検定試験概要 「画像処理分野」の開発、設計に必要な知識の習得を評価する検定 想定職種 エンジニア プログラマ 開発・研修者 検定としては以下の2種類の検定があります。 ベーシック (ベーシックの試験範囲) エキスパート (エキスパートの試験範囲) ベーシックが画像処理の基礎知識のみを図る検定であるのに対し、エキスパートは専門知識の理解と応用をする能力が図られるので、エキスパートの方が難易度が高いです。そして、エキスパートの方が出題される試験範囲が広く、知識をより多く身
スタンフォード大学など、単眼カメラから人の動きと物体との相互作用における因果関係を学習する機械学習モデルを発表。行動予測に活用など
スタンフォード大学など、単眼カメラから人の動きと物体との相互作用における因果関係を学習する機械学習モデルを発表。行動予測に活用など 2019-02-21 スタンフォード大学やUberATGなどによる研究チームは、単眼カメラから人の動きと物体との相互作用における因果関係を学習する機械学習モデルを発表しました。 論文：Learning a Generative Model for Multi-Step Human-Object Interactions from Videos 著者：He Wang, Sören Pirk, Ersin Yumer, Vladimir G. Kim, Ozan Sener, Srinath Sridhar, Leonidas J. Guibas 所属：Stanford University, Uber ATG, Adobe Research, Intel La
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深層学習を用いたコンピュータビジョン技術とスマートショップの実現