Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
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。
幕末古写真ジェネレータをハックする - てっく煮ブログ
幕末古写真ジェネレーター というウェブサービスがちょっと前に話題になりました。どんな写真も幕末の写真のように加工してくれる面白いサービスです。この仕組みを 幕末古写真ジェネレーターの仕組み？ - 将来が不安 で解析していたのが面白かったので、続きをやってみることにしました。→成果を先に見たい人は、こちら からご覧くださいませ。1. 真っ黒な画像を渡すまずは、真っ黒な写真を幕末風にしてもらいます。これが幕末風にするための型紙です。以降はテンプレート画像と呼ぶことにします。2. RGB の階調を渡す直感的に、ジェネレータの実装は （元画像＋色補正）＋テンプレート画像 と考えられます。テンプレート画像は得られたので、あとは色補正のパラメータを探れればハック完了です。そのために、RGB の階調をジェネレータに渡してみました。結果はこうなりました。おー。青色がほとんど消えてますね。グラデーションの方
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