画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
Google製の日本語入力ソフトウェア『Google日本語入力』の便利な使い方の紹介です。Google日本語入力には様々な機能が搭載されており、冗談交じりのものから実用的なものまでたくさんあります。その中から10個をピックアップして、ご紹介しますね。 詳細は以下より。
Make a note of it: Web tech, montaineering, and so on. Note: この記事は、3年以上前に書かれています。Webの進化は速い!情報の正確性は自己責任で判断してください。 Vim Advent Calendar 2011 43日目の記事です。というかもう2012年ですね! あけましておめでとうございます。この度は前回の続き。本当は翌日にでも書くつもりだったけど伸ばしに伸びたWeb屋のためのVim特集をお送りします。初めに言っときますが、3部作です。つまりこの記事は2/3。どうしてこうなった。 Web屋のための Vim-Starter-kit Demo: Vim Starter-Kit from sigwyg on Vimeo. はい、けっきょく作ってしまったんですよ。初心者導入キット。黒い画面恐怖症の方々のためにGit依存しないように作
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昨年行われたセキュリティ&プログラミングキャンプ2011で中学生〜大学生を対象として行った講義「テストとデバッグ」の発表資料を公開します。 テストとデバッグ View more presentations from nishio
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