waifu2xとその派生ソフト一覧
最終更新: 2016/03/22 親子関係やコメント等は厳密なものではありません。詳しくは、リンク先でご確認下さい。 waifu2x http://ultraist.hatenablog.com/entry/2015/05/17/183436 https://github.com/nagadomi/waifu2x 作者: ultraist (@ultraistter) 本家。 ウェブサービス有。 計算に高性能サーバが必要なので、割安な使用料が時価のサービスを利用している。サーバの利用者が一時的に急増して使用料が跳ね上がると、サービスが一時停止することがある。 繋がらなくなったら、大体これが原因。数時間 - 数日待つか、下記のソフトウェアのいずれかをダウンロードして自分の環境で使いましょう。 (Windows 64bitかつGPUがnVidia製なら、Waifu2x-caffe。それ以外の環
動的再構成 - Wikipedia
動的再構成（どうてきさいこうせい、ダイナミック・リコンフィギュレイション、Dynamic reconfiguration）とは、コンピュータのハードウェア技術の1つであり、複数の小規模な演算処理部同士をプログラムに従って短時間に頻繁に結線し直すことで、小さな回路規模で複雑なデジタル処理回路を作るものである。 画像処理やデジタル無線のような用途で、長いパイプライン処理が求められるものに採用され始めている。 機能ごとに固定された専用回路を切り替えるのではなく、演算処理を行うハードワイヤード回路の再配置を行って専用回路を構成し、複数の演算部が協調してパイプラインによる演算処理を行う。 一般には、ALU（Arithmetic Logical Unit）と呼ばれる演算部が数十から数千個ほどが並び、各ALU間はクロスバ・スイッチのような配線で接続される。 例えば数百段もの深いパイプライン処理[注 1]
OpenCV - Wikipedia
OpenCV（オープンシーヴィ、英: Open Source Computer Vision Library）とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ[4]。2009年にWillow Garage（ウィロー・ガレージ）に開発が移管され、さらにその後Itseezにメンテナンスが移管された[5]が、2016年5月にインテルがItseezを買収することが発表された[6][7]。 概要[編集] 画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC++、Java、Python、MATLAB用ライブラリ[8]。様々なプラットフォームすなわち複数のオペレーティングシステム (OS) やCPUアーキテクチャに対応するクロスプラットフォームなライブラリであり、macOSやFreeBSD等全てのPOSIXに準拠したUnix系OS、Linux、Windows、Android、i
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
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
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
JavaCVで機械学習する
OpenCV には機械学習の実装がいくつか（単純ベイズ、k 近傍、SVM、決定木…）用意されていて、画像処理に限らず汎用目的で便利に使うことができます。実装ごとにクラス化されていて、学習(train)→ 予想(predict)という似たようなメソッドが用意されているため、学習結果がイマイチなら他に切り替える、ということも比較的簡単にできるようです。 この便利な機能は、Java 版ラッパーである JavaCV にもポーティングされています。そこで、とりあえず 5 次元ベクトル群を 2 つのクラスに分類するコードを書いてみました。下の画像では、5 次元中 2 次元を可視化しています。他のパラメタで実行してみた画面キャプチャやコード全体は記事末尾にあります。JavaCV のインストールなどに関しては前の記事「OpenCV を Java から使う」をどうぞ。 準備 // Parameters fo
「理論限界を超える高精細化を実現」、4Kテレビ向け超解像で工学院が新提案
家庭用テレビの最上位機種として既に4K対応モデルが登場している。しかし現状では4Kの映像コンテンツはほとんど流通していない。そのためハイビジョンの映像信号を拡大し、「超解像技術」を使って画質を高めて表示している。その超解像技術で「従来の理論限界を超える」という新方式を工学院大学の研究グループが開発した。 工学院大学 情報学部情報デザイン学科 合志清一教授の研究グループは、ハイビジョンの映像コンテンツを4Kフォーマットのテレビに出力する際の拡大変換に適用可能で、「従来の理論的限界を超える」（合志教授）という超解像技術を開発し、2012年12月12日、報道機関向け説明会でデモを披露した。 合志教授によれば、旧来の超解像技術は、映像を構成する画像のナイキスト周波数を超える高精細成分は再生できず、それが高精細化の理論的な限界だとされてきた。これに対し工学院大学が提案する独自方式は、簡単な非線形信号
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OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス — OpenCV-CookBook