映像のコンバート - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "映像のコンバート" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2008年11月） 映像のコンバート（えいぞうのコンバート）とは、映像機器や映像メディアにおいて映像信号を伝送・表示する送出先の規格に応じた形式に変換すること。画面サイズの変換と解像度の変換があり各種変換の組み合わせで実現される。 概要[編集] 映像画面サイズの規格は基本的に映画の規格を元に規定されている。4:3の画面サイズは古い時代の映画サイズに合わせたもので、一方16:9の画面サイズは、ハイビジョン放送を研究する際に、人間工学の観点からどの画面サイズがもっとも臨場感を持
画像濃度変換処理
●概要 明るさ、コントラスト、色調などの変換処理である。 ●原理 ○変換対象 ここでの濃度変換は、すべてRGB値のそれぞれを独立で変換する方式としている。 ○基本方式 濃度変換は、RGB各値を入力とし、一定の伝達関数を通して、新しいRGB値を得る処理となる。伝達関数の形状で、明るさ補正やコントラスト補正となるだけである。 ●Intensityメソッド ○演算 R' = R + V G' = G + V B' = B + V -255 ＜ V ＜ 255 で、結果は、0 ≦ R'、G'、B' ≦ 255 に納められる。 ○高速化 i + V を、i = 0 から 255 まで予め算出、閾値処理しておき(つまりこれが伝達関数となる)、テーブル参照で済ませている。 ●Gammaメソッド ○演算 R' = 255 * (R/255)γ G' = 255 * (G/255)γ B' = 255 *
特徴点検出器を作ってライブラリに追加した - デー
前々からアニメ顔類似検索のbag of featuresで使っている特徴点の決め方がイラストにあまり合っていない気がしていたけど、実装がすごく面倒くさそうだったのでやらなかった。しかし、最近SURFに特許があることが発覚して、SURFを使っている意味は特にないなーと思ったので、満足のいくものをつくろう思ったのであった。（ただ特許は気にせずにやる） ということで、こんなのができた(クリックで拡大)。 結構速いし、スケールの変化、回転、ある程度のゆがみには大体対応できている。対応点の決定は、点の特徴ベクトルが一番近い点と二番目に近い点を取って、ふたつの特徴ベクトルの距離の差を確信度として、確信度が高いもののみマッチングしたことにして表示している。 SIFTやSURFに比べると点多すぎだろ（なぜ渦巻きに…）と思うかもしれないけど、これは僕なりにイラストの特性とかbag of featuresで使
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
Color Newsletter
ニュートラルバランスと色順応 NEUTRAL BALANCING & CHROMATIC ADAPTATION 今号のThe Color Magazineでは、ニュートラルバランス（あるいはホワイトバランス、グレーバランス）について考察し、色順応について説明する。 イメージのグレースケールのバランスを取ること、つまり、あるシーンでどのオブジェクトをニュートラルとして再現するか決定することは、カラーグレーディングの主要な役割の1つである。これは、Autodesk® Lustre®ソフトウェアでは、ビデオ信号で作業する場合のマスターゲインコントロール、ログシグナル（つまりフィルムスキャン）作業をする場合のプリンターライト（Brightness / 輝度 としても知られている）に相当する。どちらの場合でも、ニュートラルバランスはレッド、グリーン、ブルーのチャンネルにそれぞれ独立して適用され
画像処理についてあれこれ
ipycanvasで図形に影をつける事ができます。影をつけるには、以下の属性でパラメータを設定します。 shadow_color : 影の色 shadow_offset_x : 影の水平方向オフセット shadow_offset_y : 影の垂直方向オフセット shadow_blur = ぼかしの大きさ サンプルコード 以下のサンプルコードは、円の図形と影を描画しています。 from ipycanvas import Canvas from math import pi canvas = Canvas(width=200, height=100) canvas.shadow_color = '#c0c0c0' canvas.shadow_offset_x = 5 canvas.shadow_offset_y = 5 canvas.shadow_blur = 5 canvas.fill_st
1/1000秒単位で画像処理、位置検出精度高めて野球ロボット実現 | EE Times Japan
産業用ロボットは極めて正確な動作を高速に繰り返すことができる。ただし、あらかじめ決められた動作以外はできない。一方、高性能なコンピュータと接続された知能ロボットは、周囲の環境を認識でき、柔軟な行動が可能だ。ただし一般に、動作は緩慢である。柔軟な動きを実現しながら、高速に動作するロボットができないだろうか。 そのようなロボットの先駆けが、東京大学が開発した「ロボットが投げたボールをロボットが打つ」システムである（図1）。投手（スローイング・ロボット）が投げたボールを、打者（バッティング・ロボット）が打ち返すというものだ＊1）。バッティング・ロボットに向かってくる球のコースは大まかにしか決まっていないため、人間の打者のように球筋を見て打ち返す必要がある。 図1 東京大学が開発した野球ロボット 手前が投手、奥が打者に相当する。打者の左右には2台のカメラがあり、1/1000秒ごとに球の位置を認識
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
チルトシフトアプリ＆静止画作例 - 映像・画像アプリクリエイターの日報
お知らせ！ (2010/12/1)動画や写真をミニチュア風映像に変換する無料アプリ 『チルトシフトスタジオ FREE EDITION』公開しました (2011/3/7)FREE EDITIONからさらに深化した 『チルトシフトスタジオ PREMIUM EDITION』の販売を開始しました！ いずれも、Windows7 専用ソフトです。 昨日公開した、チルトシフトプレイヤーβは、写真や動画に擬似的にチルトシフトレンズ効果を付けるソフトです。 ※ご注意※ (2011/8/11) チルトシフトプレイヤーβの配布は終了しました。今後は、動画ファイル出力にも対応した「チルトシフトスタジオ」をご利用下さい。 チルトシフトレンズ効果とは、写真家の本城直季氏の「small planet」という写真集から広まったらしいです。 極端に被写界深度が浅くなるように俯瞰で写真を撮ると、実写なのにミニチュアのように見
JPEG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニック
JPEG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニックをSmashingMagazineから紹介します。 Clever JPEG Optimization Techniques 1. 「8ピクセル」のグリッド 2. カラーの最適化 3. JPEG最適化の一般的なTips 1. 「8ピクセル」のグリッド JPEG画像は、あなたが既に知っているように8x8のピクセルのブロックから成り立っています。画質を低くするとよく分かります。 この8x8ピクセルを利用して、JPEG画像を最適化します。 画質10で作成したサンプル 二つの正方形は同じ大きさ（8x8ピクセル）です。左上のはきれいに見え、右下のは汚く見えると思います。 これらは、それぞれ8x8のグリッドに並べたもので、左上はグリッドに揃えたもの、右下はグリッドに揃っていないものです。 保存する際に画像は、8x8ピクセルのブロックに分けられるため
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。
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
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The constant hunt for more efficient and useful ways to use these 3d printers keeps turning up interesting results...
【今日のTips】他サービスとの連携も魅力の写真共有サービス『Flickr』 | ネット | マイコミジャーナル
今回は、世界的に有名な写真共有サービス『Flickr』を紹介します。日本語に正式対応していないことから日本人での利用者数は限られているものの、とても知名度が高いので名前は聞いたことがあるという方は多いでしょう。現在は米Yahoo!によって管理されていますが、日本のYahoo! JAPAN IDでは利用できません。利用には、米Yahoo!のIDが必要です。 「Flickr」トップページ Flickrは、アップロードした写真をオンラインで整理して管理したり、他のユーザーと共有したりできるWebサービスです。無料アカウントの場合、毎月アップロードできる容量が100MBまでですが、総容量の制限はありません。簡単な編集もWebベースで行なうことができ、公開するファイルで背景に移り込んでしまった人物の顔や車のナンバーなどを隠したい場合にも便利です。アップロードした写真には名前や詳細テキストを入力できる
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SILKYPIX® Developer Studio SOFTWARE MANUAL
http://www.deqnotes.net/blogfiles/2006/stochastic_noise_filter.pdf
高速度カメラと Macintosh をライフワークとする安藤幸司のホームページ。
https://jp.techcrunch.com/2009/06/23/20090622google-researchers-teach-computers-out-how-to-recognize-images-of-famous-landmarks/
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