はてなブログ | 無料ブログを作成しよう台北市立動物園と迪化街めぐり 子連れ台湾#5 年越し台湾旅行5日目、レジャーや友人との食事を楽しむ日です。前日の様子はこちら www.oukakreuz.com 台北市立動物園へ パンダ館 パンダが見られるレストラン 迪化街へ 林茂森茶行でお茶を購入 小花園で刺繍グッズを購入 黒武士特色老火鍋で夕食 台北市立動物園へ 松…
標準画像データベース[神奈川工大 信号処理応用研究室]
神奈川工科大学 情報学部 情報工学科 信号処理応用研究室 (Signal Processing Application Laboratory) [www.ess.ic.kanagawa-it.ac.jp] 標準画像／サンプルデータ(Standard Image/Sample Data) → 画像ダウンロード (Image Download) PSRN計算プログラム ACPI による Bayer パターンからカラー画像を生成するプログラム その他プログラム 標準画像／サンプルデータStandard Image / Sample Data 種々の画像処理手法の性能を比較するには，同じ画像に対して行う必要があります． そこで以下のような画像を標準として用い，種々の画像処理との比較検討に使っています．
御手洗特急途中下車
ネコシールドというiPhoneアプリを作りました！ https://itunes.apple.com/app/cat-shield/id725311638?l=ja&ls=1&mt=8 本当はM字開脚した猫をキャラクターとして登場させたかったのですが、 Appleからキャラクターが不適切ということでリジェクトされたという。。。 Ver1.0.0のApp Storeのスクショはその名残です。 仲間内で暗算チキンヘッドというiPhoneアプリ（ミニゲーム）を作りました！ https://itunes.apple.com/app/id647531680?mt=8 暇つぶしにでも是非！ IBでレイアウトして作らない系のやつ アラートビュー // アラートビューを作成 UIAlertView *alert = [[UIAlertView alloc] initWithTitle:@"タイトル" me
lsh
2. ( 最 ) 近傍点探索 ( Nearest Neighbor Search) とは いわゆる、特徴空間内での類似データ探索 二種類の問題が考えられる 定義 ℜ d 空間上の点集合 P が与えられた場合 最近傍点探索 クエリ点 q に対し、 p∈P で、 ||p-q|| を最小とする点 p を求める問題 r- 近傍点探索 クエリ点 q に対し、 p∈P で、 ||p-q||<r となる点 p を ( 存在するのならば ) 列挙する問題 3. 近傍点探索問題 近傍点探索アルゴリズムは、以下のようなタスクにおいて利用される インスタンスベース学習(k-近傍法) クラスタリング データセグメンテーション データベース検索 最短経路木探索(Minimum Spanning Tree) データ圧縮 類似データ検索 4. 近傍点探索アルゴリズム 最も単純なものは、クエリ点 q と、 p∈P の点全
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
Lecture Notes
ウェーブレット解析とその応用 龍谷大学 科学技術共同研究センター 2002 年度連続講演会講演録（98 pages, 6.8M） ウェーブレット解析入門（30 pages, 249K） ウェーブレットの応用と数理 KFR 第 257 回例会資料（13 pages, 205K）
History of Wavelet
ウェーブレットの歴史については Hubbard, The World According to Wavelets, A K Peters, 1996 が数学的予備知識を必要とせず読み物として非常に面白い． また Meyer, Wavelets: Algorithms and Applications, SIAM, 1993 Kahane and Lemarie-Rieusset, Fourier Series and Wavelets, Gordon and Breach Publisers, 1995 などは実際に理論をつくってきた人たちが歴史について述べているので重みがある． これらの本をもとに歴史を振り返ってみよう． 現在のウェーブレット理論の歴史は非常に浅く， 80 年代初めに現れたにすぎない． しかし，理論的アイデアにしても実際の応用にしても大部分は ウェーブレットが数学における
デー
学習済みモデルファイルを更新しています。 まだ今後の準備のためにソースコードを更新するついでに手元のモデルを更新しただけなので、そのうちまた更新されます。 デモサーバーには反映しているので少し変換結果が変わっています。 サードパーティのローカルソフトウェアを使っている方は、modelsフォルダにあるjsonファイルを上書きすれば使えるのではないかと思いますが、ソフトによっては動かないかもしれません。 何が変わっているかは画像によりますが、自分の意図としては、 ノイズ除去でできるだけ細部が消えないようにする（ほとんど変わっていないけど、頬の///は消えにくくなった） 拡大時に線画の線が太くなり過ぎないようにする（画像によってはかなり変わっている） 漫画のことは諦めた（スクリーントーンは前のバージョンよりひどくなっている場合が多い） 学習データとその生成方法から間接的に調節しているので、変更は
Tatsuya Harada 原田達也
Tatsuya Harada 原田達也 Doctor of Engineering, Professor，博士（工学），教授 News April 13, 2014. Our paper has been accepted for publication in ICML 2014. Feb. 25, 2014. Two papers have been accepted for publication in CVPR 2014. Feb. 24, 2014. My new web page is here. Sep. 5, 2013 Our paper has been accepted for publication in ICCV 2013. July. 13, 2013 Our paper has been accepted as oral in BMVC 2013. April 1
Amazon.co.jp: ディジタル画像処理の基礎と応用 改訂版: Visual C#.NET&Visual Basic.NETによる 基本概念から (ディジタル信号処理シリーズ): 酒井幸市: 本
コンピュータ・ビジョンの業界動向 | gihyo.jp
あけましておめでとうございます。以前このgihyo.jpで「OpenCVで学ぶ画像認識」というタイトルで連載をさせていただいた皆川です。 今回、技術評論社様から「コンピュータ・ビジョンの今」についての執筆依頼をいただきました。私が普段ウォッチしている業界や技術分野には偏りがあるため、俯瞰的な形での解説は難しいかもしれませんが、私の独断と偏見で最近の動向についてまとめてみたいと思います。 ここでは、主に以下の3点について述べさせていただければと思います。 ビジネスでの動向 アカデミックでの動向 コミュニティでの動向 「コンピュータ・ビジョンってなに？」という方は、「OpenCVで学ぶ画像認識」の第1回をお読みください。 ビジネスでの動向 拡張現実感（AR） 昨年、IT業界で間違いなく一つの流行語となったのは“拡張現実感（AR: Augmented Reality）”でしょう。ARは現実
昨日からネットで大騒ぎ "PhotoSketch"が凄い件：In the looop：ITmedia オルタナティブ・ブログ
Gizmode, CNET, Mashable と立て続けに記事になり，凄すぎると話題のPhotoSketch。 TwitterでもBuzzりまくっています。 【Twitterで旬な話題を調査できる "CrowdEye" より】 (2009年10月7日データ） それでどんなサービスかというと，ラフスケッチの情報をもとに，それに最適な画像をネットが集めてきて，しかも信じられないほど巧妙に合成写真を完成されるというものです。 開発元は Tsinghua University（清華大学）とNational University of Singaporeの共同チーム。 とにかく，まずこの動画を見てください。 PhotoSketch: Internet Image Montage from tao chen on Vimeo. つまり， ごく適当にイメージを書く。 これに名前をつける。 あとはシステ
実験用イメージデータセットの収集 - lonerの日記
研究室では、これまでGeneric Object Recognition用のデータセット(多量のアノテーション済の画像ファイル)としてCorel Image Dataを使用していたわけなんですが、商用画像というのと、Corel社が販売を止めてしまったということもあってか、他のデータセットも試してみようと検討中。候補になっているのは、以下。 Caltech101(Caltech256)。その名の通り、California Institute of TechnologyでFei-Fei Li等によって集められたカテゴリ分けされた画像セット。カテゴリを決め、Google Image Search+人力で探した画像。このデータの問題点は、フォアグランド・オブジェクトにだけ、しかも1つのオブジェクトにしかキーワードが付いてない。ライセンスも不明。 The PASCAL Object Recognit
橋本商会
ここの存在を完全に忘れてた。最近はこっちにblog書いてる https://scrapbox.io/shokai RSSもある https://scrapbox.io/api/feed/shokai 前の記事で書いたsemiraraから色々あって最近はscrapboxを作っている。 近況 https://scrapbox.io/remote/コミュニケーションを減らそう あとでfeedをredirectしておくか 最近のオススメポエムコンテンツはこのへん Scrapboxの哲学 – 橋本商会 – Scrapbox wikiを作った semiraraというwikiを作った。blogとして使えるgyazz(アウトラインエディタ的なwiki)を目指したもので、既にwordpressより書きやすいので今後はこっちに書いていく。 http://wiki.shokai.org/shokai Redux
覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム | WIRED VISION
覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム 2008年3月26日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Bryan Gardiner Allen Yang氏の顔認識アルゴリズムを使うと、たとえ画像が破損していたり、部分的にさえぎられていても、該当する人物を的確に見つけ出すことが可能だ。Photo: Allen Yang 忍者の覆面はもう意味がない。カリフォルニア大学バークレー校とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(UIUC)の研究者たちが開発した新しい顔認識アルゴリズムは、たとえ目、鼻、口の部分が不明瞭でも、90％から95％の正確さで個人の顔を認識できるのだ。 「多くのアルゴリズムでは、目、鼻、口といったいわゆる重要な顔の特徴を使って個人を確認している」と、新しいアルゴリズムを開発したバークレー校工学部の研究者Allen Yang氏は述べる。 「しかし、それだと
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画像圧縮アルゴリズム (6) JPEG法(1)
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田中法博ゼミナール(長野大学 企業情報学部)