画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
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