サイゼリヤの間違い探しが難しすぎたので大人の力で解決した
こんにちは。河本です。 僕はサイゼリヤに行くとまずキッズメニューの間違い探しを解くんですが、 今回は難しすぎたので、大人の力（＝画像処理）で解決することにしました。 2014年9月版。みんなもやってみよう！ （以下、間違い探しの答えが出てきます。見たくない人は↑の画像で頑張ってから読もう。） やり方 いろいろ書いてますが、左面と右面の違う部分を色の差分から見つけてるだけです。 紙の歪みを吸収するために、少しややこしいことをしてます。 (1) 間違い探しページの写真を撮る ↑の写真です。普通にiPhoneで撮りました。 (2) ページ領域を抽出する 画像からページの部分を見つける必要があります。 今回は面倒なので、左側は手作業で指定しました。 角を手作業でタグ付けして・・・ こっちは手作業。 射影変換で台形補正します。OpenCVならWarpPerspectiveです。 台形補正しても、紙が
第4回 オブジェクト検出器の作成方法 | gihyo.jp
お久しぶりです。私事でなかなか執筆の時間がとれず、前回の掲載から長く時間が空いてしまい申し訳ありませんでした。皆さんから寄せられたコメントには非常に励まされました。 というわけで、今回はいよいよ最終回です。前回はオブジェクト検出器を使って顔を検出するところまで行いました。今回は、オリジナルオブジェクト検出器を作成してみます。 今回作成するプログラムのソースコードは、こちらから一括してダウンロードすることができます。 Data.zip 学習の流れと仕組み 学習の流れ 前回のおさらいになりますが、オブジェクト検出器は機械学習という方法を通して作成されます。つまり、コンピュータプログラムに検出したいオブジェクトの画像（正解画像）とそうでない画像（非正解画像）を与えることで、オブジェクトが含まれている画像の傾向というのをコンピュータに覚えさせていきます。 学習の流れを簡単にまとめると以下の通りです
画像をオーディオエディタで開いてエフェクトを加えるとこんな風に
Images via: The Washington Post データに何らかの効果を加えるという点では画像もオーディオも同じ作業な訳ですが、オーディオとしてアウトプットすることを前提にした処理を画像でやることによって、画像エフェクトとは次元の異なる想像も付かないような効果が期待できるというアートな試みといえます。 想像ではもっとグチャグチャになるのかと思いきや、特に反転などにおいてはデータをひっくり返しているだけなのか、画像エディタでネガポジ反転させているのとほぼ同じような結果になるのが逆に興味深いところです。 ちなみにこれらは圧縮されていないRAW画像でないとオーディオエディタでは開けないようで、同じような目的で過去に実験して見たユーザーが詳しいレポートを紹介しているので興味のある方は参考にしてみて下さい。 Databending using Audacity Effects
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