S3 の画像をリアルタイムにリサイズするServer書いた - Tomohisa Oda
S3に配置した画像をURLから指定したサイズにリサイズできるリアルタイムリサイズサーバをnodeで書いた。 Featuresスケーラブルでハイパフォーマンス。導入はとっても簡単。複数のバケットが使える。賢いキャッシュ。（ファイルサイズと更新日から304を返す）Architecture1台構成 +---------+ +------------+ +------------+ +----+ | Browser | <--> | CloudFront | <--> | EC2 (hose) | <--> | S3 | +---------+ +------------+ +------------+ +----+スケールアウト +------------+ | EC2 (hose) | +---------+ +------------+ +-----+ +------------+ +---
簡単！リアルタイム画像変換をNginxだけで行う方法
先週金曜日（12/2）にクックパッドインフラ勉強会に参加しまして、そこで同社の成田さんから「今日からできるApacheモジュール開発と運用」という発表がありました。 リアルタイム画像変換モジュールの「TOFU」を開発するに至った経緯と、Apacheモジュール開発についてのお話でした。 TOFUは、S3に置かれたマスターとなる画像ファイルを取得し、与えられたパラメータでリアルタイム（オンザフライ）にリサイズ・トリミングを行うモジュール（mod_tofu）です。 料理を楽しくする画像配信システム 実際は、モジュールによる画像取得・変換をベースに、キャッシュや配信までも含めた一連の画像配信システムと言えそうです。 この仕組みをNginxを使って実装できないかと考えて、リアルタイム変換の仕組みをNginxだけで実現する方法を実験してみました。 準備するもの HttpImageFilterModul
アバターのレンダリングとかにつかうライブラリについてなど - TokuLog 改メ tokuhirom’s blog
アバターのレンダリングとかにつかうライブラリについてなど http://github.com/tokuhirom/avatar-benchmark Perl5 において有名な画像処理ライブラリといえば GraphicsMaick, ImageMagick, Imager, Imlib2, GD あたりだとおもうのだが、はたしてアバターのレンダリングなどにつかう場合にはどれが適しているのかについてしらべてみた。 コードはこんなかんじでしょう。 package AB; use strict; use warnings; use autodie; use Imager; use GD; use Image::Imlib2; use Graphics::Magick; sub render_imager { my $img = Imager->new(); my $base = $img->rea
Image::Imlib2でアイコンをクリスマス仕様に - JPerl Advent Calendar 2009
Image::Imlib2でアイコンをクリスマス仕様に - JPerl Advent Calendar 2009 Perl に関するちょっとした Tips をのっけてみるよ。ちゃんと続くかな？ ハッピーメリークリスマス！aomushi510です。好きなお寿司のネタはサーモンです！ 今日はクリスマスイブということで、Image::Imlib2を使って簡単にアイコンをクリスマス仕様にしちゃいましょう！ Perlで画像加工をするときに使うモジュールは、Image::Imlib2の他にもImage::MagickやImager、GD::Imageなどがあります。 yusukebeさんのエントリでは、Image::Imlib2が超絶速いそうです。Image::Imlib2すごい！ってことで早速はじめましょう。 はじめに まずはImage::Imlib2をインストールしましょう。 インストールをする前
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
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
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
GraphicsMagickっていいかも | Happy My Life
GraphicsMagick 1.3.6 vs ImageMagick 6.5.4 Benchmark Reportより。 GraphicsMagickの存在を最近知った。ImageMagickの対抗馬としてGraphicsImageという物があったという事を。 ImageMagick, GraphicsMagickとは 大雑把に言うとPhotoshop等と同じレタッチ系のアプリケーション。だが、こちらはコマンドラインで操作するレタッチソフト。プログラム等で定型的な処理を自動的に行うのに向いている。 例えば、ニュースサイト等でよくある、画像の片隅に著作権表示の画像を挿入するようなルーチンワークを行うのは、Photoshop等のレタッチソフトではなく、ImageMagickやGraphicsMagickを使ってスクリプト一発で加工する方が短時間で大量に加工できるので楽ちん。 Graphics
ラスタデータとベクトルデータ – 美術部
パソコンで画像を作る際には、おおざっぱに2種類の方式があります。ここではその違いについて説明します。 ・ラスタデータ (ビットマップ画像) 主にphotoshopで編集したり、ウェブブラウザ(インターネット)で表示させるのに使っているのがこちらです。 絵や写真を細かい点の集まりで表現します。 ・ベクタデータ (ベクトルデータ) 主にilustratorで編集したり、flashアニメで使われることが多いのがこちらです。 絵や写真を座標と数式で表現します。 そのため、拡大や縮小をしても画質が悪くなってしまうことがありません。 それぞれの方式について、もう少し掘り下げてみます。 ・ラスタデータの基礎知識 ラスタデータは細かい点の集まりでできています。 そのため、細かい表現や複雑なグラデーションを表現するのに向いています。 デジカメや携帯の写真はもちろんですし、インターネット上で見かける画像はほと
アニメ顔の色情報に基づいた画像検索のデモ - デー
Imager::AnimeFaceを使ったちょっとした応用例として画像検索のデモを作りました。 Imager::AnimeFaceを知らない方は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デーを参照してください。 ウェブサービスとしてではなく、デモやサンプルの意図で作っていて、方針としては、 Imager::AnimeFaceで得られる情報以上のことは考えない 難しいことは無視して簡単に作る(コーディング1日〜2日で作れる程度) です。Imager::AnimeFaceから得られる色情報はオマケみたいなもので、検索に使うには情報量が少なすぎる気がしますが、これくらいはできるよ！というデモになります。 この記事ではデモと同等のものを実装するに必要なアルゴリズム(DB作成と検索)について簡単に説明します。注意として、この記事ではPerlで解説しますが、デモの実装
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。
PHP GDプログラミング:Geekなぺーじ
ここでは、PHP用グラフィックライブラリGDを使ってスクリプトを書く方法を説明したいと思います。 GDを使ったCMSを作ると、画像をサーバにアップロードして自動的にサムネイルを作ったり出来ます。 また、GDを使うと任意の絵を作成できるので、例えばAJAXと組み合わせて色々作ると楽しいかも知れません。 その他、色々と使いどころはありそうです。 基本 GDの使い方 GDライブラリの設定情報を確認する 四角く塗りつぶす 画像の読み込み PNGの出力 JPEGの出力 画像の拡大と縮小 画像の回転 TrueType Fontを使った文字列出力 TrueType Fontを使った文字列出力(傾きあり) TrueType Fontで文字列を記述した場合の大きさを測る TrueColor画像(1) TrueColor画像(2) 画像上に文字列を表示 画像上にロゴをオーバーレイ 画像フィルタ 明度 カラーバ
Visual C++の勉強部屋
理工系、特に電気系、の学生と技術者を対象としたVisual C++の解説を行います。Visual C++を始めたいが、よく分からないという人は、これを参考にしてください。ただし、初めてプログラムを学ぶ全くの初心者向けではありません。 本資料の一部のJava版が（株）翔泳社のウエブサイトＣｏｄｅＺｉｎｅにありますので、こちらもご利用ください（Java版とある場所をクリックして下さい）。Visual C++ 6.0版（現在は全部削除）が最初に公開され、そのJava版がCodeZineに寄稿され、その後に現在のVisual C++ 2005 Express Edition版が作成されています。 Java版は、すべてアプレットになっていますので、ブラウザから試してみることができます（Javaランタイム必要）。 Visual C++ 2008 Express Editionが無償でダウンロード
アフィン変換_3DCG - FreeStyleWiki
元のオブジェクトが持つ頂点情報などは中心位置を(0, 0, 0)としたときの座標系であらわされます。これを「ローカル座標」と言います。 ここから始まり、すべてのオブジェクト（物体）はシーンという3D仮想空間内に配置されます。この「シーン」を表現する座標系を「ワールド座標」と言います。ローカル座標からワールド座標に移行する際に、オブジェクトの拡大縮小・回転・平行移動などが行われます。ワールド座標にはオブジェクトだけでなく、光源・視点も配置されます。 さらに、今度はこれを「視点（カメラ）位置から見たときの」座標に変換します。視点は情報として、「視点位置」と「視線方向」があります（その他、視野角度などの情報もありますが、これが使用されるのは「パースペクティブ変換」です）。これを元に変換すると、始点位置が(0, 0, 0)で視線方向がZ軸で奥に向かってZがプラスになる座標系に変換されます。これを「
Epeg で JPEG ファイルのサムネイルを高速に生成する - bkブログ
Epeg で JPEG ファイルのサムネイルを高速に生成する Epegは JPEG ファイルのサムネイル (縮小画像) を高速に生成するライブラリです。JPEG に特化した手法でサムネイルの処理を行うため、内部的に画像をビットマップに伸張せず、高速かつ少ないメモリで処理できるのが特徴です。 インストール Epeg は Debian パッケージになっていないようなので、ソース (ダウンロード) からインストールしました Epeg は内部的に libjpeg を使っているため、Debian GNU/Linux では sudo apt-get install libjpeg62-dev で事前にインストールしておく必要があります。 Epeg そのものは ./configure && make && sudo make install でビルド・インストールできます。 サンプルコード Epeg の
【インフォシーク】Infoseek ： 楽天が運営するポータルサイト
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
Noolab -- Yukkurizer - アニメキャラゆっくり化CGI
2024/06/27 Stand Flower (スタンド花） 2024/06/27 Bouquet（花束） 2024/06/27 ２person 2024/06/27 Bouquet (花束） 2024/06/10 display 2024/02/27 object 2024/01/13 display 2023/12/25 sugahara san 2023/07/01 noo. 5th anniversary 2023/07/01 noo. 5th anniversary 2022/04/09 ハイライト 2022/04/09 広島 花屋 noo. 2022/02/08 ハイライト 2022/02/01 ハイライト 2022/01/17 とある 街を 灯す ひとつの テロワール 2022/01/09 ハイライト 2022/01/08 Mississippi mud wreathe 2
Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
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