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。
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
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ(図1、2)。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"(ローマを一日にして成す)だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基
デジカメユーザーに声を大にして伝えたい! 私はデジタル一眼レフカメラを2005年から使っていて、生まれたばかりの子供とユタ州の渓谷への旅行は全部JPEGフォーマットで写真をとりました。たいがいはJPEGで十分なんですが、今ではRAWで撮らなかったことを激しく後悔してます。 詳しくは続きを読むからどうぞ! まずRAW画像はJPEGの約3倍ファイルサイズが大きく、さらに後処理を施さなければなりません。その代わりにさらなる高画質とフレキシビリティがあり、一長一短です。ところがここ昨今画像処理ソフトウェアの性能向上が著しく、RAW画像の長所は際立ってきましたよ。 そこで最近は友人にRAW画像で撮ることをオススメしてます。特に写真が好きで重要なイベント、例えば友人の結婚式の写真を撮る人には。 この後にISO 25600で撮影した比較画像をおいておきます。これだけみてもRAW画像の優位性が示せるかちょ
GoogleMapみたいに画像をズーム&グリグリ移動できるjQueryプラグイン「Mapbox」 2009年12月01日- GoogleMapみたいに画像をズーム&グリグリ移動できるjQueryプラグイン「Mapbox」。 自分で実装するとなるとかなり骨が折れそうなこの機能もjQueryプラグインで簡単に実装できるみたいです。 マウスホイールでズームし、ドラッグして地図移動が可能 ズームとか移動のコントローラーを付けることも可能で、これなら初心者にも簡単に気付いてもらえますね。 設置はjQueryを使うので、マークアップでズーム用に画像を数枚置いておき、$("#viewport").mapbox({mousewheel: true}); のように初期化するだけでOKです。 オプションも多数あるのでカスタマイズも出来ます。 ズーム前後に実行できるイベントハンドラも設定可能なので、柔軟性が高い
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文(Datta,2008)を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
Sexy Music Album Overlays Komodo Media これは楽しい!どんな画像もCDのアルバム風にできるCSSテクニック。 どんなサイズの画像も、次のようなジュエルケースに押し込んでしまえるCSSのテクニックです。 CSSが無い状態だと次のような殺風景な状態ですが、CSSとPNGのオーバーレイによって美しいジュエルケースに入った状態になってますね。 他にもスタイルが容易されていて、CDのディスク風にする例 同じようにレコード風にする例も紹介されています。 これはすばらしいですね。応用して、ゲームソフトのパッケージ風にしてみたり、色々できそうです。 関連エントリ CSSリストに関する5つのテクニック集 CSSとdivを使った画像先読みテクニック 便利なCSSテクニック30選 本の目次部分のようなリストをCSSでデザインするテクニック
SitePoint: New Articles, Fresh Thinking for Web Developers and Designers Jennifer Farley氏がSitePointにおいてGIF, PNG, JPG. Which One To Use?のタイトルのもと、Webサイトを作成するにあたってどの画像フォーマットを採用すべきかという指針を簡単にまとめている。まず氏はそれぞれの画像フォーマットの特徴を簡単に説明。 GIF - 256色のインデックス画像。写真には向かないが、ロゴであったりフラットブロックな画像には向いている。透過データを保持できるという特徴がある JPEG - クオリティによって圧縮率が変わる非可逆圧縮の画像フォーマット。透過は表現できないが、写真データの用途に向いている PNG - GIFに似ているが、GIFのようなぎざぎざを出さずに背景透過を実現
JPEG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニックをSmashingMagazineから紹介します。 Clever JPEG Optimization Techniques 1. 「8ピクセル」のグリッド 2. カラーの最適化 3. JPEG最適化の一般的なTips 1. 「8ピクセル」のグリッド JPEG画像は、あなたが既に知っているように8x8のピクセルのブロックから成り立っています。画質を低くするとよく分かります。 この8x8ピクセルを利用して、JPEG画像を最適化します。 画質10で作成したサンプル 二つの正方形は同じ大きさ(8x8ピクセル)です。左上のはきれいに見え、右下のは汚く見えると思います。 これらは、それぞれ8x8のグリッドに並べたもので、左上はグリッドに揃えたもの、右下はグリッドに揃っていないものです。 保存する際に画像は、8x8ピクセルのブロックに分けられるため
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。
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