Webアプリケーションの開発にあたっては、現代においては大量の画像を扱わないといけないことは明らかである。その際には、サイズ変換・フォーマット変換・転送量削減といったあたりは当然に必要となる。単純に見えて実は落とし穴がいっぱいなこうした画像変換の中身について、技術的側面から説明する(※デザインの話はしません)
Webアプリケーションの開発にあたっては、現代においては大量の画像を扱わないといけないことは明らかである。その際には、サイズ変換・フォーマット変換・転送量削減といったあたりは当然に必要となる。単純に見えて実は落とし穴がいっぱいなこうした画像変換の中身について、技術的側面から説明する(※デザインの話はしません)
AWS Compute Blog Binary Support for API Integrations with Amazon API Gateway Masuo Gates, Software Development Manager A year ago, the Microservices without the Servers post showed how Lambda can be used for creating image thumbnails. This required the client to Base64 encode the binary image file before calling the image conversion API as well as Base64 decode the response before it could be rend
こんにちは、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。 一般的な Web アプリケーションがそうであるように、サイボウズのグループウェアにも画像をサムネイルで表示する機能があります。サイボウズでは日々数万件やそれ以上のサムネイルを生成しており、それらは全て ImageMagick によって生成されていました。 そこで得た知見はこちらの記事で公開されています。 blog.cybozu.io しかし現在、サイボウズから ImageMagick は消え去りました。その理由と、我々が取った代替手段について紹介します。 ImageMagick を外した理由 言うまでもなく ImageMagick は優秀なツールで、画像変換に関する何らかのサービスやツールを作る場合には採用の第一候補になることでしょう。あらゆる画像フォーマットに対応し、出力画像をきめ細かに制御できる膨大なオプシ
NewsTop stories HEIF may finally end JPEG's 25-year reign. Images: Cult of Mac/Apple HEIF is the new photo format that Apple is using to replace JPEG. And it probably will replace JPEGs, because the iPhone is the most popular, most-used camera in the world, and as of iOS 11, most iPhones will be switching from JPEG to HEIF. But what is HEIF? What makes it better than JPEG? And what difference will
全自動水玉コラ生成マシーン 聖夜なので表題のものを作った。 https://github.com/onk/auto_circle_collage processing で書いたアプリだけど、この記事の内容はほぼ OpenCV の話です。 仕組み 水着を自動認識して「隠す」とマーク 顔を自動認識して「見せる」とマーク マークに沿って円充填 水着領域の自動認識 最初のアプローチ OpenCV を使って肌色認識 選択領域を膨張 -> 収縮させる 肌色との差分を取れば水着領域が完成 肌色認識 先人が大量に居た。RGB 色空間ではなく HSV 色空間を使うというのがコツなようだ。 HSV色空間 - Wikipedia HSV 色空間なら影になっている部分も抽出できる。 今回は Hue: 7..15 を肌色として定義した。 PImage detectHada() { // 作業用に hue で gra
この記事は、mruby advent calendar 2015の16日目の記事です。 画像やstaticコンテンツ配信系はHTTP/2が有利な状況が幾つかあるので、ついでにHTTP/2を喋る画像変換サーバのプロトタイプをmrubyで作ってみました。ベースはもちろんtrusterdです。なんていったってmrubyのHTTP/2サーバですからね!! 最近また開発を再開しておりまして、昔はh2oやnghttp2のベンチマークに一緒に比較対象として入れてもらったりしていたのですが、しばらく離れているうちに皆さん先へ先へと行ってしまわれたので、また追いつけるようにセッセと勉強しながら実装しだしております。 github.com その他、trusterdについてはこの辺とか、 qiita.com この辺を見ていただくと良いかと思います。 hb.matsumoto-r.jp trusterdのビルド
(この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です) Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト(エバンジェリストみたいな役割)の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
Adobe MAX 2015で発表されたアドビが研究中の新技術〜スニーク・ピークで発表された未来の11の技術 アメリカ・ロサンゼルスにて開催されているアドビシステムズ(以下、アドビ)のクリエイティブティ・カンファレンス「Adobe MAX 2015」。初日の基調講演(参考記事「[速報]Adobe MAX 2015 基調講演レポート」)に続いて、二日目は「スニーク・ピーク」というアドビが開発中の実験技術を紹介する講演が行われました。紹介された技術は将来的に搭載されるかもしれない技術であり、未来のAdobe Creative Cloudの新機能を一足先に知ることができます。現地に渡った弊社ICSの池田が速報レポートとしてお伝えします。 簡単な操作で新しいフォントを作り出せる技術:Project Faces フォントの骨格を解析し、字形を自由自在に調整し新しいフォントを作成できる技術。 ▲フォン
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
Learn how to resize and crop images using JavaScript and the HTML5 Canvas element using controls, commonly seen in photo editing applications. In this tutorial we’re going to learn how to resize and crop an image using the HTML5 <canvas> element, and while we’re at it, let’s create some fancy controls for resizing, commonly seen in photo editing applications. In a real world example a website or a
月曜からいきなりとほほな話ですが。Kuradoを全ホストに突っ込み監視体制ができた。 で、それの使い方等を説明して修行を終えたので、先日からHDE incでお世話になっております。修行期間は3ヶ月、プー期間は5日でした!自慢できませんね! とりあえず「あ〜あ」は本人が一番思っていますので、とほほなブクマはいりません。もしあれでしたら砂でも送ってく… いや、やめて。あたたかい言葉かビールの一杯をよろしくお願いいたします。しかしまぁ、このブログを公開しようと思った瞬間に土下座して復職みたいなエントリが炎上しててタイミング悪いったらありゃしないですね。まぁ僕はいつでも自分のこの手の決断について後悔したことはありません。 ともあれ、自分の今後していくことは前のエントリで書いたのとほぼ一緒です。がんがん朝早く出勤してすごい早く帰宅して子育てしてるし、がんがんコード書くし(最近明らかにGoが業務コード
2012年01月23日19:30 カテゴリアルゴリズム百選iTech algorithm - JPEGminiの仕組みを推理する なぜコンピュータの画像は リアルに見えるのか 梅津信幸 JPEGの仕組みをおぼろげに知っている人ほど、むしろこれみて「ありえない」と思ったのではないのでしょうか。 JPEGmini - Your Photos on a Diet! でもよーく考えてみると、これでいけるという方法を発見というか再発見したので。 なぜJPEGminiがありえなさそうに見えるかは、以下に集約されます。 「なぜコンピュータの画像はリアルに見えるのか」 P.131 たとえば「ここは文字」「ここは背景の空」などと、ユーザーが自由に品質を設定できれば、さらによい画像になるはずです(できれば、それもコンピュータが自動で決めてくれるとうれしいのですが)。 同書も指摘しているように、JPEG 200
画像をコピペできるようにした クリップボードに画像がコピーされているときに、textareaでペーストすると画像がアップロードされるようにした。 画像をコピーするには Macで画像をコピーするには、Chromeで開いているときに右クリックしてコピーするとか、Preview.appなどで画像を開いてCommand + Cでコピーできる。Finderでコピーしても画像の中身がコピーされないので注意。Command + Shift + Control + 4を押せば画面をキャプチャできてキャプチャ結果がクリップボードにコピーされるので、画面のキャプチャを貼りたいならそれも便利。 コピペ時の振る舞いを実装するには ChromeとFirefoxにpasteイベントが用意されているのでそれを使う。ペーストされた内容物はevent.clipboardDataというインターフェースを通してBlobの配列と
Fastest Design to Deploy Puts and end to : "Save for Web..." ImageOptim, ImageAlpha... Grunt/Gulp batch image processing Any kind of manual image optimisation Multiple Devices Image Resizing Generate different image sizes for a given image Generating a 480px wide JPEG image /image.jpg?w=480 Generating a retina PNG image /image.w240.x2.png Image Optimisation Optimises using the absolutely best for
EarlGrey is a library that adds functionality to XCTest for testing iOS apps. It allows testing elements on screens and interactions between them using matchers. The document discusses using EarlGrey for testing system alerts and popups, and issues with testing these in earlier versions. It also mentions the WebDriverAgent project from Facebook for automating tests.
what 以前、.MOVファイルをFlvファイルに変換した時に、画質がえらい落ちたので、落ちないようにする。 ただ、エンコーダの使い方を間違っただけのような気もするけど・・。ちゃんと記録する。 現状把握 「真空波動研」を使って詳細をみてみます。 「真空波動研SuperLite」のページは移転いたしました .MOVの詳細 [hoge.mov] 720×480 24Bit AVC/H.264 29.97fps 7647f 3965.38kb/s signed/two's complement(Little) 48.00kHz 16Bit 2ch 384.00kb/s Apple Quick Time [Quick Time] 00:04:15.155 (255.155sec) / 175,581399Bytes 変換要求 ・動画の種類を .mov から .flv にする。 ・動画のサイズを、5
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