ガボールフィルタ - Wikipedia
2次元ガボールフィルタを漢字に作用させた例。左上から時計回りに原画像、搬送波の方向を45°づつ順に変えた4つのフィルタの作用結果、及びそれら4つのフィルタ結果を重ね合わせた図を表す。 ガボールフィルタ（英: Gabor filter）は、画像処理のテクスチャー解析等に用いられる線型フィルタの一種。（2次元のガボールフィルタでは）画像の各点周りの局所領域において、方向毎に特定の周波数成分を抽出することができる。 虹彩認識や指紋認証にも応用されている他、哺乳類の脳の一次視覚野にある単純型細胞の活動をモデル化できることが示されている。名称はガーボル・デーネシュに因む[1]。 定義[編集] 2次元ガボールフィルタのインパルス応答の例 細部が異なる種々の定義があるが、基本的にはガウス関数（ガウシアンエンベロープとも呼ばれる）と三角関数（搬送波とも呼ばれる）の積として定義される[2][3][4]： の
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
フーリエ変換と画像圧縮の仕組み
第2回 プログラマのための数学勉強会で発表した資料です http://maths4pg.connpass.com/event/11781/Read less
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
コンピュータービジョンの無料チュートリアル - ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1
Learn essence of "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
イメージングソリューション | 画像処理の入門～基礎～応用まで理解できるのを目指して！
イメージングソリューション(略してイメソル[ ImagingSolution])では、画像処理に必要な画像処理アルゴリズム、数学、プログラミングや画像処理検査において必要なレンズや照明などの情報を記載したいと思います。 おすすめピックアップ記事 【OpenCV-Python】CvZoomWindow class(ズーム、パン機能付き画像表示ウィンドウ) 画像処理アルゴリズム 最小二乗法 離散フーリエ変換(DFT:Discrete Fourier Transform) アフィン変換（平行移動、拡大縮小、回転、スキュー行列） 【Python】画像ビューア（ズーム(拡大／縮小)、移動表示） 【OpenCV-Python】Tkinter GUI Sample レンズ選定（焦点距離、WD、被写界深度の計算） 注力中カテゴリ OpenCV-Python OpenCV Reference 画像処理 画像
GLUTによる「手抜き」OpenGL入門
資料： 今までにあった質問 リフレッシュレートの変更 AUX 版, Indy 版, 書籍版 床井研究室 (OpenGL 関連記事) 柴山 健伸 先生 (システム工学部情報通信システム学科) の混沌としたサンプル 陳 謙 先生 (システム工学部デザイン情報学科) の Motif を使ったサンプル 中山 礼児 氏 (経済学部 2000 年卒) の Delphi についての解説 The OpenGL WEB Site (OpenGL の総本山) GLUT - The OpenGL Utility Toolkit (OpenGL.org の GLUT のページ) OpenGL Code & Tutorial Listings (OpenGL.org のチュートリアル集) OpenGL Technical FAQ (OpenGL について良く聞かれる質問) OpenGL FAQ 日本語 (OpenG
openFrameworks – addon を使う 3 : OpenCVを利用した映像認識
今回は、OpenCVという映像解析の技術を応用して、ライブ映像を用いたインタラクティブな表現に挑戦します。 「OpenCV」とは、「Open Computer Vision Library」の略で、オープンソースでコンピュータビジョンの技術を利用可能なライブラリです。米Intel社で開発され、画像処理・画像認識用のC/C++言語のライブラリとして配布されています。商用・非商用を問わず無料で使用することが可能です(BSDライセンス)。 OpenCVのコアとなる技術「コンピュータビジョン」とは、ひとことで言うと「ロボットの目」を作るという研究分野です。「コンピュータビジョン」の実現のために、画像のセンシングのためのハードウェアの研究から情報を認識するための人工知能の研究まで、広範囲な分野の研究が行われています。 OpenCVは、この「コンピュータビジョン」の研究の中でソフトウェアを用いて画像処
『Processingで「Face Detection Library」を使って顔認識プログラム』
みなさんこんばんは。 ふじもんです。 今回はProcessingというCGのためのプログラミング言語を使って顔認識を行いました。 では早速メモメモ。 カメラなどの環境は前回と一緒。 OpenCVを使って顔認識プログラムを作ってみた １．「Processing」のインストール まずはProcessingのインストールから。 と、言っても実際はZipを落として解凍すればそのまま使えます。 ダウンロードURLはこちら。 Processing Java環境がある方は「Without Java」のバージョンを入れてもおｋです。 恐い方は普通の方を入れてください。 Zipをダウンロードしたらそのまま解凍。 今回私のバージョンは「processing-1.0.3」でした。 どうやらProcessingの保管場所に日本語が入ってると不具合が起きると聞いたので「C:\processing-1.0.3」に保存
ProcessingでOpenCVを使えるようにする方法（MacOS10.8上で） | atnr.net
トップページ Blog ProcessingでOpenCVを使えるようにする方法（MacOS10.8上で） ProcessingでOpenCVを使えるようにする方法（MacOS10.8上で） まずはOpenCVライブラリをダウンロード まずはOPENCV Processing and Java Libraryからopencv-framework-1.1.dmgをダウンロードしてインストールします。 そのあと同ページにあるOpenCV Processing LibraryをダウンロードしてZipの内容をProcessingのライブラリに入れます。 Processingのライブラリ追加方法 Processingのアイコンを右クリックしてメニューを表示させパッケージの内容を表示を選択します。 すると通常のフォルダのようにアプリケーションの中身が見られるようになります。 /Applications
【センシング用】視野角120度の広角赤外線カメラを作る！【格安】 – TsubokuLab – ツボクラボ
私は仕事やプライベートでメディアインスタレーション作品を開発していますが、インタラクティブな作品を作る際に一番頻繁に必要になる情報が「人の位置や動き」などの情報です。 そんな情報を取得する際によく使われるセンサとしてはKinectやXtionといった深度カメラがありますが、実はこの手の深度カメラは4m程度の距離までしか取得できなかったりするので、多人数同時体験型のインスタレーション用途には少し使い難かったりします。 さらにはKinect for WindowsはMacで使えないし、XtionはOpenNIの公開終了に伴って販売終了みたいだし…。 他には赤外線カメラがよく使われますが、1番ネックとなるのは、モーションキャプチャー等で使われている様なガチな赤外線カメラを購入しようと思うと恐ろしい金額になってしまう事です。 参考：OptiTrack そこでお手頃価格のWebカメラを使って視野角1
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