画像処理入門
画像処理入門 はじめにお読み下さい Qtの機能とその使用法 Gnuplotの機能とその使用法 サンプルのダウンロード ソースコード SIDBAの標準画像(グレー) SIDBAの標準画像(カラー) コンテンツ 画像処理の世界への招待(第1章) 画像処理を体験する(第2章) 物体を抜き出す(第3章) 輪郭を抜き出す(第4章) 雑音を除く(第5章) 見やすい画像を作る(第6章) 特徴を調べる(第7章) 色を変える(第8章) 色で抜き出す(第9章) 形を変える(第10章) 周波数で処理する(第11章) copyright © 2005 Hashimoto Lab All Rights Reserved
本当は速いImageMagick: サムネイル画像生成を10倍速くする方法 - 昼メシ物語
一般的に ImageMagick のサムネイル画像生成は遅いとされており、パフォーマンスが求められるシーンでは Imlib2 などのより高速な画像処理ライブラリが使われることが多いです。 Imlib2 の高速さについては、以前「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 床のトルストイ、ゲイとするとのこと」という記事で紹介しました。この記事のベンチマークにおいて、Imlib2 によるサムネイル画像の生成は、 ImageMagick の3倍程高速でした。 しかし、 ImageMagick は Imlib2 より画質がよく、高機能で使いやすく、今も頻繁にメンテナンスされており、とてもよく出来ています。その点 Imlib2 は、2004年からメンテナンスされておらず、セキュリティホールが見つかっても、各Linuxディストリビューションがそれぞれパッチを当て
大量の画像をサクサク処理するためのエントリまとめ
大量の画像を書き出す場面に遭遇して( ꒪⌓꒪)ってなるのはWEB屋の宿命のようなものですが そんな書き出しを一瞬でもはやくやっつけたい。 むしろやりたくない。なにもかも機械に任せたい。 機械がやってくれてる間にはとサブレ食いながら優雅にFaceBookをたしなみたい。 そんなめんどくさ効率を追求するために調べたまとめです。 なにかお役に立つものがみつかればうれしいです。 書き出しをとにかく速くしたい スライスチップ作成パレット スライスチップ作成パネル-CS4用 | Dearps スライスがFireworksみたいになるエクステンション。ほんとうに助かってます。 ワンクリックでスライスができるのでガイドつくってちまちまやるより数倍速いです。 Flash Helper Scripts Flash Helper Scripts：JavaScriptで「Flash＋Photoshop」連携をパワ
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
Web上の膨大な写真からローマを1日で構築する方法 - A Successful Failure
前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"（ローマを一日にして成す）だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基
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。本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。
MOONGIFT: » 必見！画像をベクター化「AutoTrace」:オープンソースを毎日紹介
ロゴを刷新しようと思ったら、元のベクターイメージがなくなっていた、なんて経験はないだろうか。また、元のロゴは全くなく、写真から起こす必要があるなんて場合も考えられる。画像からベクター化する作業というのは非常に大変だ。 そんな大変な作業の手助けになりそうなのが、このソフトウェアだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはAutoTrace、その名の通りトレースを自動化するソフトウェアだ。 AutoTraceはCUIベースで動作するので、様々な場面で利用できそうだ。また、自動化も手軽だろう。インプット形式にBMP/TGA/PNM/PPM/PGM/PBMなどが利用でき、出力はPostscript、PDF、SVG、SWF、AI、TeXなど様々な形式が利用できる。 筆者環境ではうまくいかなかったが、出力形式にテキストやJavaといった指定もできる。これで何が生成されるのかは不明だ。また、AIやS
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