オープンソースの視線認識エンジン·Opengazer MOONGIFT
こういった技術がオープンソース化されるのは素晴らしいことだ。コンピュータはキーボードとポインタデバイスを使って操作するのが当たり前になっている。だがこれは今後も続くだろうか。いや、マルチタッチシステムに代表されるようにもっと自由に操作できるようになるはずだ。 目線でポインタデバイスを制御する その一つの可能性として視線はじゅうぶん可能性がある。既に体が不自由な人のためにも利用されているが、Opengazerはそれをオープンソースとして提供している。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはOpengazer、Linux向けの視線認識エンジンだ。 OpengazerはWebCamを使って顔を映し出す。そしてその視線の動きに応じてポインタデバイスを移動させることができる。画面の範囲は決して狭くなく、それでもきちんと認識して移動するのが凄い。 デモ動画はUbuntu上で動作しているようで、現在
MOONGIFT: » 個人であればこれで十分？Photoshop代替えを狙える「Artweaver」:オープンソースを毎日紹介
ビジネスユースであればPhotoshopの地位はまず揺らがないだろう。だが個人利用の範囲ではPhotoshopの価格は高すぎる。とは言え高度な編集を試してみたいと思う人は多いはずだ。 使い勝手の良い画像編集ソフトウェア さらにビジネスユースの中でも、デザイナーや専門職ではない方でも画像の編集を行いたい場合もある。そんな時に使えるのがこのソフトウェアだ。 今回紹介するフリーウェアはArtweaver、多機能画像編集ソフトウェアだ。 ArtweaverはPhotoshop風なインタフェースの画像編集ソフトウェアで、ツール、ブラシ、カラー、レイヤー、プレビューといったフローティングウィンドウがある。画像に対してぼかしやエンボスなどの加工も簡単にできる。 初期設定画面 開くことができるファイルは独自ファイル形式の他、BMP/GIF/JPEG/PCD/PCX/PNG/PSD/TIFFなどになっている
るびま
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、日本 Ruby の会の有志による Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0058 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0058 号 RubyKaigi 2018 直前特集号 Rubyist Magazine 0057 号 RubyKaigi 2017 直前特集号 Rubyist Magazine 0056 号 Rubyist Magazine 0055 号 Rubyist Magazine 0054 号 東京 Ruby 会議 11 直
カラー画像をモノクロ画像に変換
24bitのフルカラー画像を256階調のモノクロ画像に変換（グレースケール変換）する方法をまとめる． グレースケール変換は，二値化やフィルタ処理の前処理として重要である． 処理の大まかな流れは以下のようになる． TBitmapオブジェクトを作成し(SourceBitmapとする)， カラー画像を読み込んでPixelFormatプロパティをpf24bitにする． 別にTBitmapオブジェクトを作成し(GrayScaleBitmapとする)，PixelFormatプロパティを pf8bitにする． 256階調のモノクロパレットを作成し，GrayScaleBitmapに割り当てる． SourceBitmapの各ピクセルのRGB値からGraySceleBitmapの各ピクセルの階調値を計算する． GrayScaleBitmapを表示する． カラーのRGB値からグレースケールの階調値を計算する方法
OSの解像度って？dpi?ppi?
モニターの解像度と画像の解像度のほかにも、「OSの解像度」っていう問題がある。これはどんなことが起きるんでしょうか。それにdpiとppiって何が違うか知ってます？ モニターや画像の解像度は気にしたことあるけど、「OSの解像度」ってのはあんまり気にしたことない人が意外といますね。でもほんとは気にしないと、自分の作ったwebページに載せたテキストが意図しないところで改行されてレイアウトぐちゃぐちゃ、ってことが起こります。 ではまずその「OSの解像度」について。 まず、「解像度」っていうからには、やっぱり粒の数には変わりありません。ただ「なんの粒の数」かっていうのが問題です。画像の場合はその画像を構成する粒の数でしたが、「OSの解像度」という場合、「1インチの長さを何粒で表示させるか」ってことなんです。これだけ。 具体的にいうと、Macは１インチ分を72粒(dpi)、Windowsは96粒(d
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■ ページが見つかりません 以下の項目についてもう一度お確かめください。 ・ URLは間違っていないか （大文字小文字などの入力ミス、参照ページの記載ミスなど） ・ リンクが切れていないか （引っ越しした、削除されたなど）
Clouder::Blogger: riyaのように顔認識をするためのライブラリ
ご存知の方も多いと思いますが、riyaというサービスではアップロードした写真の中に顔があるとそれを認識して視覚化したり、物があるとそれを認識してその物に似た商品(場合によってはそのもの)をみつけてくれるという機能があります。一見すごい技術に見えるのですが、実はあるライブラリを使えばこれを簡単に実現することができます。 事の発端は単純に自分が顔認識をやってみたいと思ったからで、そのためのライブラリやソフトウェアがないのかなぁとネットをさまよっていたらこのライブラリに行き着いたというわけです。 そのライブラリは「opencv」といいます。 このopencvは、Intelが開発を行っているものでSourceforgeにてプロジェクトが進められています。このopencvというのは、別に顔認識に特化したライブラリではなく、「OpenCV (Open Source Computer Vision) i
Java/画像処理 - discypus
[編集]ヘッドレスのサポート # AWT の拡張 (J2SE 1.4 日本語) AWT Enhancements (J2SE 1.4.2) 検索キーワード: head, headless, nohead, Can't connect to X11 window server using '127.0.0.1:0.0' as the value of the DISPLAY variable. (Java SE 6u10 か OpenJDK 7 あたりでも、この件は改良されたように思うが、失念） ↑ [編集]Java Image I/O # このAPIでできることは、 イメージの読み込み 別形式でのイメージの書き出し 複数ページのイメージの書き出し (TIF?) Java Image I/O (J2SE 1.4) Java Image I/O API ガイド (J2SE 1.4) パッケージ
Flash Player 9/ActionScript3.0/Flex2の勉強日記 :: AS3で「ナンシー小関風パッチもん版画」作成ソフトを作る
来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
コンボリューションを用いた画像の平滑化、鮮鋭化とエッジ検出：CodeZine
はじめに コンボリューション（Convolution）は数学用語で、日本語では「畳み込み」といいます。掛け算の結果を足し集める演算からなり、コンピュータ処理の得意とするところです。コンボリューションを画像処理に使うと、画像を滑らかにしたり、シャープにしたりできます。掛け算の係数は、3×3などのサイズのマトリックスで指定します。これをオペレータ、フィルタ、マスク、カーネルなどと呼びます。 Java 2D APIには、画像処理でコンボリューションを行うのに便利なConvolveOpやKernelのクラスがあります。しかし、これらだけに頼ると不便な点もあるため、これらを利用しながら、従来と変わらぬ画像処理ができるように工夫しました。 対象読者 画像処理の基本を学び、ペイント系画像ソフトの一部の機能を自作したい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、J2SE 1.4.2でも
リアルな映像を作るグラフィックス・アルゴリズム
3次元コンピュータ・グラフィックス（3DCG）の世界で，リアリティは非常に重要なテーマです。リアルな3DCGを作るため，これまで様々な研究/開発がなされ，その成果は映画やビデオ・ゲームなどで誰でも目にすることができるようになっています。そして，現在でもさらなるリアリティの追求のため，日々研究や開発が続けられています。このパートでは，そうしたリアルな3DCGの裏側にある技術の一端をお見せします。 3DCGのリアリティは「形状」「色/質感」「動作」という三つの要素に分けて考えることができます。これらが技術的にどのような難しい点を含んでおり，どのように解決されてきたかは，最後のカコミ記事「3DCGのリアリティを実現する三つの要素」を参照していただくとして，これらの三要素が一定の水準に達したところで浮かび上がってきた，ある問題に焦点を合わせてみましょう。それは自然な動作の大量生成が難しい，という問
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