ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
顔認識APIを無料公開 商用利用もOK
ソフトウェア開発のインクリメント（東京都多摩市）は5月21日、顔を含む画像を送ると、顔や目、鼻などの位置を認識して座標データを送り返す顔認識APIを提供するサイト「detectFace（）;」を公開した。APIの提供は無料で、商用利用もできる。 顔、目、鼻、口、眉の位置と輪郭を認識し、その座標データをXML形式で送り返すWeb API。各パーツの輪郭情報まで提供するため、凝ったアプリケーションを構築できるという。 同APIを使ったサンプルサービスとして、画像をアップロードすると、画像中の人間の顔がパンダのイラストに変わる「ぱんだら」も公開している。 「価格はまちまちだが、顔認識エンジンの価格は安くても100万円以上。高い場合には1000万円以上するものもある」ため、個人のアプリ開発者は顔認識エンジンを使ったWebアプリが作りにくかったという。「今まで高価で手が出せなかったデベロッパーやWe
第3回イベント「体感しよう！あいあいネット」
京都市 中京区 新風館 ２階 北西角 プロジェクトルーム (〒604-8172京都市中京区烏丸通姉小路下ル場之町586-2 [アクセス]) センシングWebプロジェクト では，プライバシを保護しつつ，実世界の情報を得る，安心・便利な新たなセンサネットワーク技術「あいあいネット」を開発しています．このプロジェクトで開発した技術を公共環境に適用し，評価する実証実験を7月31日より12月まで，新風館(京都市 中京区)において実施しています． 第3回イベント「体感しよう！あいあいネット」 では，実証実験の様子を一般の方にも分かりやすくデモ展示により紹介します．プライバシを保護しながら映像から情報を得る技術や，得られた情報を分かりやすく観る技術を体感してください． イベントは，入場無料です． 是非，ご来場下さい． 本件に関するお問い合わせは，こちらまでご連絡下さい． デモの概要 安心センサ 変身カメ
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
安価なウェブカムを3Dスキャナへと変える『ProFORMA』 | WIRED VISION
前の記事 「ユニークな壁掛け時計」5選 「画面の口が話す」iPhone通訳アプリ(動画) 次の記事 安価なウェブカムを3Dスキャナへと変える『ProFORMA』 2009年11月25日 Charlie Sorrel 英国ケンブリッジ大学エンジニアリング科の学生Qui Pan氏が率いるチームは、通常の安価なウェブカムを3Dスキャナに変えてしまうシステムを作成した。 このシステムは『ProFORMA』(Probabilistic Feature-based On-line Rapid Model Acquisition:確率的特徴に基づいたオンライン高速モデル形成)と呼ばれるが、その名前から受ける印象よりもはるかに素晴らしいものだ。[Proformaには「仮の」という意味がある] 3Dスキャンでは通常、専用装置が必要で、それなりに時間もかかる。しかしProFORMAでは、ウェブカムの前でオブジ
TEOライブラリによる画像処理プログラミングガイド
TEOライブラリによる画像処理プログラミングガイド Copyright © 2002 by 菅谷 保之 <sugaya@suri.it.okayama-u.ac.jp> 2002/10/06 公開 目次 はじめに 一般的な画像の構造 画像フォーマット TEO画像フォーマット TEO画像フォーマットの導入 TEO画像フォーマットの詳細 TEO画像の圧縮 TEOライブラリ TEOライブラリの導入 TEOライブラリで定義された構造体・データ型 関数リファレンス 環境変数 TEOプログラミング入門 画像の入出力 コンパイル方法 デバッグモード エラー処理 実践TEOプログラミング 構造編 アルゴリズム編 発展編 次のページへ >>> TEO Image Library Programming Guide
2値画像処理 - 画像処理とパターン認識07
2値画像とは，1と0の二つの値をもつ白黒画像のことである（1を黒画素，0を白画素と呼ぶことが多い）．2値画像処理は，ディジタル画像処理の中でも特異な位置を占めており，最も体系だって研究された分野といえる．（いわゆる，枯れた分野である） 2値化 2値化 グレースケール画像を2値画像に変換する処理のことを2値化（binarization）という．しきい値処理（thresholding）と呼ばれることもある． 2値化の方法（つまり，しきい値の決め方）にはいろいろあるが，このテキストではp-タイル法，モード法，判別分析法について述べている． p-タイル法 一般的な文書を画像としてみた場合，そのヒストグラムは双峰性をもつ形状になる場合が多い．この性質を利用すると，もし画像中で文字が占める割合を予測できれば，頻度を積算していくことでしきい値が決定できる（p175図10.3）． ただし，この手法では，対
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
VLNC：パターンマッチング(正規化相関法) 画像処理ライブラリ「画像マネージャー」 株式会社マイクロビジョン
画像処理ライブラリ「画像マネージャー」のVLNCは、 正規化相関法を使用し、サブピクセル精度の測定、複数パターンの同時サーチ、回転したパターンの複数個のサーチ、人工テンプレート作成やテンプレートマスク作成が可能な「パターンマッチング(正規化相関法)」ライブラリです。
MISAO Project Home Page
長周期変光星キャンペーン MISAOプロジェクトでは、発見した新しい長周期変光星の連続観測を行い、光度曲線を描いて、周期を求めるキャンペーンを実施しています。 食連星／短周期変光星キャンペーン MISAOプロジェクトでは、発見した新しい食連星／短周期変光星の連続観測を行い、光度曲線を描いて、タイプと周期を求めるキャンペーンを実施しています。 MisV0814 正体不明の特異な変光星です。 2008年以降は、ずっと一定光度を保っています。 MisV1336 変光幅0.4等の不規則な変光に加えて、数時間に0.1等ほどの短期的な変光が観測されています。 しかし、他のサーベイでは変光が捉えられていません。 連続したモニターが望まれます。 MisV1339 長期的にはふつうの半規則型のようですが、稀に、変光幅0.1〜0.3等ほどの、分単位での微小変動が捉えられています。 連続測光が望まれます。 Mi
【C#】MemoNyanDum : Bitmap の内部色データにアクセスする (1)
Bitmap オブジェクトのなかの色データにアクセスして、いろいろな処理を実行したい。出来るだけ高速に、しかもピクセルの座標を指定してランダムアクセスできることが理想である。 今回は、アクセスする方法をいろいろ試して、その処理時間を計測した。 photo by SeenyaRita 最初は Bitmap クラスの GetPixel() SetPixel() メソッドを試してみる。処理の内容は、各ピクセルの R 成分と G 成分を入れ換える。 public Color GetPixel (int x, int y) public void SetPixel (int x, int y, Color color) private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { Bitmap bmp = new Bitmap(@"toma
Scilabで画像処理 - 俺wiki
俺wiki 知の代わりwiki トップページページ一覧メンバー編集 Scilabで画像処理 最終更新： h_yoshiaki 2008年05月16日(金) 14:37:15履歴 Scilab > Scilabで画像処理 注意 準備 画像の読み込み編 2値画像処理編 2値化 ラベリング 高速フーリエ変換(FFT) 注意 結構うろ覚えで書いてあるところもあるので，間違ってたらごめんなさい． 指摘してくれるとうれしいなあ． 準備 Scilabではイメージを標準では扱えないので，SIPを導入してください. 準備は以上です！！ 画像の読み込み編 まずは，白黒画像を読み込んでみます．今，白黒画像が"foge.bmp"としてカレント・ディレクトリにあるとき， img = gray_imread ( 'foge.bmp' ); で変数imgに画像データが行列として入力されます．このとき黒→白0→1 となり
Momma's Wiki: Scilab/SIP - Scilabで画像処理。Scilab Image Processing t...
とりあえず使えるようになる スタックの拡張 SIPはメモリを大量に使うので予めスタックを拡張しておく。 stacksize(3e7) それか.scilabファイルに stacksize(3e7); を記述しておく。 画像のロード 何でも良いのだがSIPの画像を使ってみる。 chdir(SIPDIR+'images') mat=imread('ararauna.jpg'); chdirはディレクトリの移動。imreadは画像の読み込み。 [mat,map]=imread('ararauna.png'); とすればカラーマップも取得できる。 画像の表示 xbasc();imshow(mat); あるいは xbasc();imshow(mat,map); xbascは画像ウィンドのクリア。 画像の保存 imwrite(mat,'/home/druel/test.jpg') あるいは imwrit
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