【フォトショップ】白黒写真の「カラー化」と背景をぼかす「深度ぼかし」機能がパワーアップ
2021年6月に最新版へとアップデートされたPhotoshop（フォトショップ）バージョン22.4.2。 Adobe Sensei のAIテクノロジーを駆使し、わずか数クリックで難しいワークフローを大幅削減できるニューラルフィルター機能がより使いやすくなっています。 今回は一新された「白黒写真のカラー化」、そしてより強力になった「写真の深度ぼかし」の使い方を詳しくみていきましょう。作業時間はほんの数秒です。 ニューラルフィルター「カラー化」 2020年に新しく追加されたニューラルフィルター機能は、Adobe のAI技術を活用することで肌をなめらかにしたり、人物の表情を変えたり、写真を絵画スタイルにするなど、面倒な編集作業も数クリックで完了できるのが特長。 Photoshopが進化！新しいCC 2021の便利な新機能まとめ（空を置き換え, ニューラルフィルター） 以前から「カラー化」機能はあ
画像ディープラーニングの始め方（画像系AIの概要理解からUdemy受講, E資格取得まで） - Qiita
本記事の目的 もともと本業でデータサイエンスやディープラーニングを扱っていたわけでもなく、ディープラーニング周りは「なんとなく知っている」という状態。ちゃんと勉強したいと思いながらもなかなか手が出ず、モデル実装の経験もない。 上記の状態から、この1年間くらいでやっと、初めてディープラーニング実装の経験をするところまでたどり着いた。とりあえずデータサイエンスの入口に立てた（かもしれない）ということで、整理のためここまで取り組んできたことをまとめてみた。 これから勉強を始める、誰かのために役立てば嬉しい。 ＜画像ディープラーニングの始め方＞ ◇ ステップ1. 画像系AIの全体像を把握する ◇ ステップ2. 画像分類を実装してみる ◇ ステップ3. 理論をフォローアップする ◇ ステップ4. 実装の経験を積む ステップ1．画像系AIの全体像を把握する とりあえず初心者向けの書籍や動画などを見て全
Photon: A high-performance WebAssembly image processing library.
Image Processing in WebAssembly Photon is a high-performance image processing library in WebAssembly that runs both natively and on the web. Features Photon outperforms even the fastest of libraries, and is powered with Rust, allowing for safe and secure image processing. Web-Assembly Friendly For web-based image processing, Photon is 4-10x faster than JS, leading to faster results, and less lag.
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画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
機械学習のためのOpenCV入門 - Qiita
機械学習を行うために、画像から特定の物体(領域)だけ切り出して認識したり学習データを作りたい、ということがよくあると思います。 本稿では非常に多くの機能を持つOpenCVの中から、そうした機械学習のために利用する機能にフォーカスしてその利用方法を紹介していきたいと思います。具体的には、下記のモジュールを中心に扱います。 CVPR 2015 Tutorials 基本的な切り出しの手順は以下のようになります。以下では、このプロセスに則り解説を行っていこうと思います。 前処理: 物体検出が行いやすいように、画像の前処理を行います 物体検出: 物体の検出を行い、画像から切り出します 輪郭検出: 画像上の領域(輪郭)を認識することで、物体を検出します 物体認識: OpenCVの学習済みモデルを利用して対象の物体を認識し、検出を行います 機械学習の準備: 切り出した画像を用い、予測や学習を行うための準
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