【iPhone】カメラアプリ系の画像処理をする | iphoneアプリで稼げるのか
久しぶりに開発のエントリを。 これまで画像処理系のプログラムを書いたことがなかったので調べてみた。 カメラアプリ系の画像処理を行うには UIImageのピクセルデータへアクセスする方法を知る 画像処理アルゴリズムを知る が必要。 UIImageのピクセルデータへアクセスする 以下のサイトがとても参考になった。 sonson@Picture&Software – [iPhone SDK] UIImageでピクセルを扱う WWDC2009_Kazuki_Endo UIImageからCGImageを取得してごにょごにょするとピクセルデータにアクセスできる様子。 上のサイトでは画像をグレーにするサンプルコードを公開してくれていたので、それを丸ごと拝借してみる。 いちいち変換クラスを用意するのは面倒なので、カテゴリを使ってUIImageを拡張してみる。 UIImageAddtio
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。
openFrameworks
openFrameworks is an open source C++ toolkit for creative coding. download Grab the most recent release (0.12.1) and follow the setup guide to get openFrameworks running. documentation Reference for openFrameworks classes, functions and addons. You can also check the tutorials section. forum The forum is a place to meet other people working with openFrameworks. It's a place to share your work, or
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
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
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
[を] ImageMagick でGIFアニメ
ImageMagick でGIFアニメ 2008-08-17-1 [Tips][Software] ImageMagick[2008-08-15-3] で GIF アニメを作る手順。 「フリーソフトで快適生活 : ＩｍａｇｅＭａｇｉｃｋ」 (http://webtool.exblog.jp/1049634/) を参考に。 複数の画像を指定して一つのアニメーションGIFファイルを作ってみる。 元となる複数の画像： % ls *.JPG P1040094.JPG P1040096.JPG P1040098.JPG P1040100.JPG P1040095.JPG P1040097.JPG P1040099.JPG P1040101.JPG これらを指定してアニメーションGIFに変換： % convert -delay 50 -loop 0 *.JPG animation.gif って、ファイ
![[を] ImageMagick でGIFアニメ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af37977ee866988286b95e74fff98500a190545c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fchalow.net%2Fimages%2Ftcl-logo-25.png){kind=logo}
ウノウラボ Unoh Labs: PHPの画像処理の紹介と簡単な比較
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
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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