画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
HTML5/Javascriptの画像処理ライブラリまとめ
HTML5(Canvus)、Javascript向けの画像処理ライブラリについてまとめたので紹介します。 続きを読む
画像変換サーバをNode.jsで作った話
Harnessing Large Language Models for Training-free Video Anomaly Detection
ブラウザ上で画像処理 ～漫画のコマを領域分割する～ - pixiv inside [archive]
はじめに こんにちは、pixiv でアルバイトをしていた arayuji です。 今回はこれまでやってきたことのまとめとして、漫画やイラストに対する画像処理についてご紹介します。 一口に画像処理といっても様々なものがありますが、ここでは漫画のコマや白黒のイラストを簡単に領域分割する手法についてお話しします。 基本的な画像処理から高度な最適化処理まで、すべての処理をブラウザ上で 実現しました。 実際のコードも、pixiv/manga-segment · GitHubにあるので、興味がある方は見てみてください。 デモ トップに載せた画像が動作イメージなのですが、わかりにくいと思うのでデモを用意しました。（Chrome 40 / Firefox 35 / IE 11 で動作確認しましたが、IE では非常に遅いので注意してください） 右側のパレットで色をひとつ選んで、左側の画像の上にマウスで線を描
ImageMagick 改造入門 (その壱) GIFアニメーション | GREE Engineering
こんにちは。ミドルウェア開発チームのよやです。 今回は、ImageMagick についてお話します。 http://www.imagemagick.org/ ImageMagick は高機能で大変便利な画像処理ツールです。弊社でも利用させて頂いていますが、稀に実サービスにそのまま適用出来ないケースがあります。 そこで、困った時に ImageMagick 自体を改造する際のポイントと、実際の応用例をご紹介します。 ImageMagick のプログラム構造 ImageMagick のプログラムは主に以下のディレクトリに分かれます。(Magick+ ディレクトリ等幾つかは割愛します) utilities/<コマンド名>.c コマンドラインツールの起点(main 関数) wand/〜.c (コマンド共通処理とコマンド毎の処理、Wand API) magick/〜.c (機能モジュール、ユーティリテ
見た目はそのままで、JPEG画像のファイルサイズを1/5に軽量化するオンラインサービス -JPEGmini | コリス
JEPG画像の見た目の品質を維持しつつ、ファイルサイズを1/5に軽量化するオンラインサービスを紹介します。 ※1/5は画像によって差があります。 JPEGmini 左：オリジナル（3662KB）、右：JPEGmini（628KB） [ad#ad-2] サイトではデモのJPEG画像が4種類あり、中央のスライダーを操作することで左：オリジナル、右：JPEGmini、見た目の品質を比較することができます。
Apacheをnginxにリプレイスした
yubitterという携帯向けTwitterクライアントサービスで、ユーザーのアイコンを携帯電話向けに変換している(※1)、いわゆる画像変換サーバーのhttpd部分をApacheからnginxへ変更しました。 処理は単純に以下の流れです。 クライアントからアイコン画像のリクエストが来る 既にハードディスクにキャッシュファイルがある場合は、それをそのまま返す ファイルがない場合は、PHPプログラムがアイコン画像がアップロードされているTwitterのサーバー（現在はAmazon S3/CloudFront）へ取りに行く PHPプログラムが取得した画像データをGDライブラリを利用して加工、ハードディスクに保存、レスポンスを返す 変換するにあたり、以下の2パターンを検討しました。 リプレイス案1は、Apacheのレイヤーを一つ下げてAPサーバーに専念してもらう案で、2案は、Apache+mod_
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