GitHub - advimman/lama: 🦙 LaMa Image Inpainting, Resolution-robust Large Mask Inpainting with Fourier Convolutions, WACV 2022You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
機械学習で画像の高画質化を試みる（備忘録）- Python3 - Qiita
OpenCVはpix2pixの実行とは直接関係しないのですが、後述の学習データの作成で使用します。今の所最新バージョンで問題なさそうですが、もし実行できないのであれば同じようにバージョンを指定してインストールを行ってください。 3.学習データの作成 pix2pixには予め学習用データセットが用意されていますが、今回の目的は画像の高画質化なので、それに適した学習データを自作することにします。 前述したとおり、pix2pixは以下のような２枚の対になった画像を繋げて１枚にしたものを学習データとして用います。（256px × 256pxを２枚繋げた512px × 256pxの画像） この画像を作成するためには 1. 大きな画像を256px × 256pxに切り分ける 2. 切り分けたそれぞれの画像にぼかしを入れる 3. 切り分けた画像とぼかしを入れた画像を結合する の３つの処理を行う必要がありま
顔画像生成のためのデータセットを作る - すぎゃーんメモ
動機 TensorFlowの登場をきっかけに 機械学習によるアイドル顔識別 という取り組みをしていて、3年以上かけてコツコツとアイドルの自撮りを収集してラベルをつけてデータセットを作ってきたけど、 アイドルヲタクはもう辞めてしまって 現場にも全然行かなくなり、卒業・脱退の情報を追いながらラベルを更新していく作業を続ける情熱はすっかり薄れてしまった。 もうアイドル顔識別プロジェクトは終了にしよう、と思った。 しかし折角今まで集めたデータを捨ててしまうのは勿体無い。せめて最後に何か活用できないものか。 と考えて、「画像生成」に再び取り組んでみることにした。 過去に試したことはあったけど、それほど上手くはいっていない。 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など この記事を書いたのが2016年。 この後
Pythonの画像処理ライブラリPillow(PIL)の使い方 | note.nkmk.me
Pillowは、開発が停止しているPIL(Python Image Library)からフォークされた画像処理ライブラリ。 Pillow is the “friendly PIL fork” by Alex Clark and Contributors. PIL is the Python Imaging Library by Fredrik Lundh and Contributors. Pillow — Pillow (PIL Fork) 6.1.0 documentation OpenCVのようにコンピュータービジョン系の高度な画像処理（顔検出やオプティカルフローなど）はできないが、リサイズ（拡大・縮小）や回転、トリミング（部分切り出し）のような単純な処理が簡単にできる。 （好みの問題ではあるが）PillowのほうがOpenCVよりコードがシンプルでとっつきやすいので、目的によって使
機械学習で用いる顔画像データセットの一作り方（１：WebAPIサービスを用いて候補画像取得） - Qiita
DNN等の機械学習を用いて画像認識・分類を行う場合、学習実行時に大量の訓練用画像が必要となるため、 web等で公開されているデータセット（画像集合）を用いるケースが多くあるかとあります。 しかし顔画像分類・認識の場合には肖像権等の問題もあるためにフリーで公開されてるデータセットが少なく、 結果として学習画像を集めるのに苦慮されてる方も多いと思います。 そこで顔画像データセットを自作する一方法をここで紹介しておきます。 #今回用いた開発環境 MacOS X El Capitan 10.11.4 Python 3.5 OpenCV 3.1 #候補画像の取得 まず目的となる顔が写っている可能性がある画像（以下、候補画像と呼ぶ）を収集します。 考えられる収集方法としては以下の手法があります。 一般公開されているWebAPIサービスを用いて収集 動画をフレーム解析して収集 webページをスクレイピン
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Python - 基本的な画像処理(gaussian filter(ぼかし)) | Kamimura's blog
Python初心者がScikit-imageの例題を自分用に使うためのヒント3 ファイルに書き込む - Qiita