ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 (モデル配布) – Rest Term
ねこと画像処理。 (アイシャ – 池袋 ねころび) 前回のねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しました。今回はその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。 モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 アノテーションデータの収集 学習モデルを作る前に猫のどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回は猫の顔(頭)部分の検出を行おうと思います。そのためのアノテーションデータ作成補助ツールを作成したのでそれを使ってひたすらデータを集めます。僕一人の作業だと限界があったのですが、クラウドソーシングによりネット上の顔も知らない有志達の協力のおかげであっという間にデータが集まりました。 アノテーションデータ作成補助ツールの作成にあたっては以下のサイトを参考にさせてもらいま
マルチコアを用いた画像処理
2014年6月に開催されたSSII2014（http://www.ssii.jp/）のチュートリアル講演用資料です． 使用したコード等はこちら． https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」Read less
融けるような視点移動効果を実現する三次元再構築手法 Ambient Point Clouds - A Successful Failure
いよいよ今年もSIGGRAPHが始まる時期となった。本エントリでは、ダルムシュタット工科大学 (TUD) とマイクロソフトの合同チームによる、"Ambient Point Clouds for View Interpolation"と題されたtechnical paperから魔法のような視点補間技術を紹介したい。 まず、デモビデオをご覧いただくのが良いだろう。最初の方は既存手法の説明となっているが、目的は複数の写真をシームレスにつないで、破綻なく別視点に移動できる3次元モデルを再構築することである。02:44あたりから手法の適用結果が示されているので、まずそこを御覧頂きたい。これは、たとえばFlickrから集めてきた写真（当然カメラ位置も不明）から一切人の手を経ず全自動で生成されるのだ。 以下、論文*1に従って本手法の概要について説明を行う。本エントリで扱う図表は論文からの引用である。例に
detectFace(); - 顔検出Webサービス
2018.04.04 detectFace();SDKの提供を終了しました。 2015.02.09 ポストされたjpeg画像にexifのorientation情報が付いている場合、 APIがそれを解釈するようになりました。 (Flash製サンプルでは事前の処理でexif情報が削除されてしまうため、 APIはorientationを認識できません) 2011.06.12 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 入力画像の傾向に応じて検出モードを選択できるようになりました。 詳細はリファレンスを参照して下さい。 サンプルコンテンツ「簡易サンプル」を、 APIの新しい機能を使うように変更しました。 2010.08.26 APIに若干の機能追加を行いました。 既存のクライアントとは完全な互換性があります。 特徴点毎に信頼度が付加されるようになりました。
MotionPortrait, Inc.
Our technology is used for FANCL Makeup Simulator. 2020.09.15 FANCL CORPORATION opened “FANCL GINZA SQUARE” on August 7, 2020. Our technology is used for the makeup simulation provided on the “Personal Counseling Beauty” floor. https://www.fancl.jp/ginza-square/beauty/counselling.html Move office to Shibuya 2020.09.14 MotionPortrait office is moved from Ebisu to Shibuya. Access Map Covid-19 counte
小さな画像を美しく拡大する「SmillaEnlarger」 - SourceForge.JP Magazine : オープンソースの話題満載
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ（図1、2）。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
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
バッチ処理で画像を縮小拡大、透かし入れ·Manipulate And Resize Images MOONGIFT
Manipulate And Resize ImagesはWindows/Linux用のオープンソース・ソフトウェア。ショッピングサイトや写真サイト、メディアサイトなどではサイト内の画像について流用されないように注意している。著作権が絡むのはもちろん、提供元によるニーズもあるからだ。 バッチで透かし処理 そのため写真には透かしを入れたりするのだが、その作業を一つ一つ手作業でやっていたらあまりに労力がかかりすぎる。そこで使ってみたいのがManipulate And Resize Imagesだ。バッチ処理で画像加工を一気に行ってくれるソフトウェアだ。 Manipulate And Resize Imagesが対応するのは透かし（ウォーターマーク）入れやリサイズ処理になる。透かしはテキストの他、画像を指定していれることも可能だ。自社のマークを入れるのに便利だろう。処理対象の画像はドラッグアンド
GPUでHDR画像を処理できるCVL | OSDN Magazine
グラフィックス・プロセッシング・ユニット（Graphics Processing Unit：GPU）を搭載したデスクトップPCなら、CVLライブラリを使って高度な画像処理を行うことができる。CVLには、画像ビューアとトーンマッパー、それに画像処理用の非対話的なコマンドラインツールが含まれる。 CVLは、3つのツールで構成されている。PFSファイルを対象とした画像ビューアであるCVLView、ハイダイナイックレンジ（High Dynamic Range：HDR）画像を手軽に扱うためのCVLTonemap、そして画像の変換、色調補正、ブレンディング、フィルタリングが行えるcvtoolである。これらのツールは、GPUの処理能力を活かすことで、トーンマッピングの変更をほぼリアルタイムで適用できる。なお、各ツールを使うには、NVIDIAのGeForce 6シリーズ以降のグラフィックスカードが必要にな
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。
リアルタイムに人の顔を認識する·ehci MOONGIFT
クローキーのような技術を使えば、人がまるで別な空間にいるような映像を作り出すことができる。だがこれは一部を投影するのが精一杯だ。体の一部を別なものに置き換えて表示してしまうような技術があればもっと面白い映像が作れそうだ。 左に映し出された映像から右側の映像が出来上がる そのような操作を行うのに特別な機器は必要ない。Webカムとコンピュータ、それにehciがあれば良い。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはehci、リアルタイム顔認識ライブラリだ。 ehciはWebカムを通して映し出される顔を認識し、その部分を3Dポリゴンに置き換えて表示することができる。Windows向けのデモアプリケーション（0.4）では顔のモデリングが限度だったが、最新版の0.6では顔以外の映像をそのまま投影できるようになっている。 Windows版 まるで石仮面を被ったような映像がehciによって映し出される。
[3D]ミクのいる風景～カメラ買ったので実写合成してみた・解説編
実写合成動画二つ目です。前回で興味持たれた方がいるようなので、ちょっとした解説動画作ってみました。ミクの歌はこちらのものを使わせてもらいました。ありがとうございました。sm1297612zoziのブログhttp://studiosleipnir.blog15.fc2.com/ツイッターも始めてみた。zozi009過去の作品mylist/11351151
![[3D]ミクのいる風景～カメラ買ったので実写合成してみた・解説編](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/25eb29b16d931e5226ba1ddbf88fdcf40e8844a6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnicovideo.cdn.nimg.jp%2Fthumbnails%2F6702725%2F6702725)
Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
100％の確率で当たる顔面認識技術
青年トラボルタ、中年トラボルタ。 馬面のトラボルタ、ロン毛のトラボルタ、グリースのトラボルタ、笑うトラボルタに暗いトラボルタ。これ全部｢トラボルタ｣と分かる顔面認識技術をグラスゴー大学の心理学の研究者たちが開発し先ごろ発表しました。実験では｢100％の確率で識別できた｣そうです。むお～。 この技術では基本的に写真20枚から1つのコンポジット（顔面構成）を抽出します。年齢や表情、光、使用カメラの装備には左右されないようですね。以下がその概要です。 精度の高い顔面認識技術は多くのセキュリティ活動には欠かせないもの。でも現在の自動顔面認識システムでは被写体のアイデンティティーよりむしろ採光やポーズといった自然の変化に大きく左右され精度が落ちてしまいます。こうした不確定要素抜きに認証できるのはその顔に馴染みのある観察者（人間）です。 そこで私たちは、自然に撮った様々な写真から一貫して変わらない顔の
画像処理についてあれこれ
ImageMagickで彩度が変化するGIFアニメーションを作成するには、 以下のバッチファイルを実行します。 rem 環境によって変えてね set im=C:\Progra~1\ImageMagick-6.3.3-Q16 rem 彩度を変更（明るさはそのまま） %im%\convert.exe sample4.jpg -modulate 100,100 f1.png %im%\convert.exe sample4.jpg -modulate 100,90 f2.png %im%\convert.exe sample4.jpg -modulate 100,80 f3.png %im%\convert.exe sample4.jpg -modulate 100,70 f4.png %im%\convert.exe sample4.jpg -modulate 100,60 f5.png %i
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
有限会社 ニュートン・グラフィックス
1年で70億枚の顔写真をスキャンしたFace.comが顔認識APIを無料で一般公開
年間25ドルだったオンラインイメージエディター「Aviary」がなんと完全に無料に！ | ライフハッカー・ジャパン
Engadget | Technology News & Reviews
ソネット・メディア・ネットワークス株式会社
