ImageMagick・Blenderを使った画像合成技術 — ピクシブの画像処理エンジニアが語る（3） - pixiv inside
ピクシブで働く人の姿や、どんな技術を使ってプロダクトを生み出しているのかがみえる。そんなイベント「pixiv Night #02」が、2017年3月14日に代々木のピクシブオフィスにて開催されました。 テーマは「画像処理」ということで、イラスト1枚からグッズを作成できるサービス「pixivFACTORY」の開発チームに所属するhayaが、同サービスの画像処理システムについて、具体的な実装方法を語りました。その内容をお届けします。 買う前に実物を目にしたような体験をさせたい 物を買う時、実物をみたいと思いませんか？ たとえば、オリジナルマグカップを作りたいと考えた場合、イラストを描いて画像ファイルを入稿すれば、イラスト入りマグカップは製造できます。しかし、お金を払って手に入れるものなのですから、どういう見た目になるのかを事前に確認できないと不安になりますよね。 では、イラストが入った状態のグ
【画像まとめ】あの人工知能に実際に描いてもらった絵がすごすぎた
先日書いた「人工知能が描いた絵がすごい」というツイートが現在もトレンドに入り続けているので、どのくらいすごいのかさっそく自分でもやってみることにしました。 元ツイートはこちら。 人工知能が写真を元に「特定の絵柄っぽく真似して描いた絵」がどれもすごすぎる。すごすぎて今後こういうイラストレーターさんの仕事が心配になるレベル。 https://t.co/AhlHtkHrbg pic.twitter.com/lWd20c3nWK — 吉永龍樹（よしながたつき） (@dfnt) 2016年3月14日 この研究の元になった論文（英語PDF）はこれですが、読むよりも実際に試した方が早いと思いますので、本記事では驚きのある結果画像のみをまとめています。 まずは元になる写真を用意しなくてはいけないので、前にインタビュー記事で撮ってもらったこの写真を使うことにしました。 それなりに空白があり、人の顔という難し
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
画像の専門家も「魔法のようだ」と驚愕！ ピンぼけ写真を修復できるプログラムが開発される | ロケットニュース24
画像の専門家も「魔法のようだ」と驚愕！ ピンぼけ写真を修復できるプログラムが開発される 2012年10月26日 わーん、街で偶然アイドルを見かけたから急いでカメラのシャッター切ったら案の定ピンぼけして、どこかのおばちゃんみたいに見えるわーっ！ 街の名前が書かれた看板の字すらボケすぎて何がなんだかわからんわーっ！ これじゃ何の証拠にもならへんやーんっ!! そんなアナタの切実なお悩みが近々解消されるかもしれないから、ピンぼけデータもしっかり保存しておくといいかもしれぬぞ。 というのも、ピントや手ぶれなどでぼやけている写真を修復してくれるプログラム「SmartDeblur」がプログラマーVladimir Yuzhikov氏によって開発されたというのである。 例えばピンぼけした風景の元画像と、処理後の画像を見てみると、その差は歴然！ それまで何がなんだか区別できなかったボケボケの風景が、プログラム
2枚の画像のdiff（差分）を超簡単に調べる方法 - 昼メシ物語
Githubで画像の差分を見られるモードが話題を呼びましたが、このように2枚の画像の差分を調べたいときって時々ありますよね。 そんなときImageMagickのコマンドラインツールを使えば、たった1行で実現できます。 $ composite -compose difference A.jpg B.jpg diff.jpg とすれば、A.jpg と B.jpg の差分画像 diff.jpg が作られます。この差分画像は以下のようになります。 さらにこの差分画像（diff.jpg）が「真っ黒な画像」かどうかも、コマンドラインで調べることができます。 # 差分がなかった場合（＝diff.jpgは黒一色の画像） $ identify -format "%[mean]" diff.jpg 0 # 差分があった場合 $ identify -format "%[mean]" diff.jpg 960.8
本当は速いImageMagick: サムネイル画像生成を10倍速くする方法 - 昼メシ物語
一般的に ImageMagick のサムネイル画像生成は遅いとされており、パフォーマンスが求められるシーンでは Imlib2 などのより高速な画像処理ライブラリが使われることが多いです。 Imlib2 の高速さについては、以前「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 床のトルストイ、ゲイとするとのこと」という記事で紹介しました。この記事のベンチマークにおいて、Imlib2 によるサムネイル画像の生成は、 ImageMagick の3倍程高速でした。 しかし、 ImageMagick は Imlib2 より画質がよく、高機能で使いやすく、今も頻繁にメンテナンスされており、とてもよく出来ています。その点 Imlib2 は、2004年からメンテナンスされておらず、セキュリティホールが見つかっても、各Linuxディストリビューションがそれぞれパッチを当て
ke-tai.org > Blog Archive > mixiでも使われている画像処理ライブラリ「Imlib2」について解説された記事「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成」
mixiでも使われている画像処理ライブラリ「Imlib2」について解説された記事「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成」 Tweet 2010/7/26 月曜日 matsui Posted in 記事紹介・リンク | No Comments » 興味深いブログエントリーを見つけましたのでご紹介します。 mixiでも使われており、ImageMagickより3倍高速という画像処理ライブラリ「Imlib2」について解説された記事です。 記事内ではサムネイル画像生成について触れられていますが、ケータイサイトではサムネイル作成はもちろん、「各端末の画面サイズに合わせて画像をリサイズ」という処理を使うことが多いため、何かと応用が利くのではないでしょうか。 → 床のトルストイ、ゲイとするとのこと Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイ
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
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JPEG画像を劣化させずに軽量化する『JPEGmini』がスゴすぎる - blog | roughtab