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画像処理に関するOFFのブックマーク (4)

  • ラフ画へ自動的にペン入れして線画にする恐るべきニューラルネットワーク技術を早稲田大学の研究室が開発

    複雑なラフスケッチを、まるで手でペン入れしたかのような線画に自動で変換してくれる新技術が早稲田大学の研究室によって発表されました。 シモセラ・エドガー ラフスケッチの自動線画化 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~esimo/ja/research/sketch/ 早稲田大学のシモセラ・エドガー研究院助教らが開発したのは、鉛筆で描いたラフ画を一発で自動的に線画にしてくれる技術。例えば以下の画像でいうと、左側がラフ画スケッチ、右側がニューラルネットワークモデルで線画化したものです。 着物の女の子や…… お祭りっぽい雰囲気の女の子。 かなり線が重なっているように見えるお面のスケッチもこの通り。 複雑なスケッチでもかなりの精度で線画化しているのがわかります。 これまで、スキャンした鉛筆画など複雑なラフスケッチの線画化は非常に困難でした。しかし、新しい手法では3種類の畳込み層から

    ラフ画へ自動的にペン入れして線画にする恐るべきニューラルネットワーク技術を早稲田大学の研究室が開発
  • 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

    うまくできましたか? ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか? waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE

    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
  • 複数画像をドロップするだけで簡単にパノラマ画像が作れる「Microsoft Image Composite Editor (ICE)」 - TERRAZINE

    Interactive Visual Media - Microsoft Research マイクロソフト製、自動画像連結(Stitch)ソフト「Microsoft Image Composite Editor (ICE)」を紹介する。 といっても、あまりに簡単すぎて紹介しようがない。何せ当に「ドロップするだけ」なのだ。論より証拠、実際に撮影した桜島の写真をパノラマにしてみよう。 1.撮影する 当たり前なんだが、実は最もこれが肝心。手持ちで撮るとどうやってもアングルが保てない。三脚を使い、水準器で水平をしっかりとって撮影する。 (追記)傾きがそろってないとダメってことはないよ。ただ、仕上がりの美しさを考えると、ちょっと手間かけた方がいいよって話。 撮影した写真は以下の6枚。 2.ドロップする ICEに連結したいファイルをまとめて放り込む。「作業してるけん待てや」とか言われるので待つ。結構

    複数画像をドロップするだけで簡単にパノラマ画像が作れる「Microsoft Image Composite Editor (ICE)」 - TERRAZINE
  • Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure

    画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。

    Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
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