GitHub - Automattic/node-canvas: Node canvas is a Cairo backed Canvas implementation for NodeJS.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
GIF アニメ生成は本当に GraphicsMagick で行うべきか？ | GREE Engineering
具体的には以下のように使い分けると良いでしょう。 手早く GIF アニメを作りたい > GraphicsMagick Web のバックエンドで動かしたい > YoyaMagick YoyaMagick が使える環境ではない > ImageMagick 自分が今まで耳にした誤解を元に、ポイントを列挙します。 まず、ImageMagick の GIF アニメ生成に時間がかかる場合、その処理の大半は減色処理です。 ImageMagick の減色は主に減色専用のデータ構造を用いる為、Q8, Q16 (*2)による性能の違いは殆どありません。 実は、GIF アニメ最適化の差分フレーム抽出は、減色やGIF エンコードの時間に比べて殆ど時間が掛かりません。 差分フレームが小さい程、２枚目以降の GIF 画像が小さくなり、むしろ全体として処理時間が短くなります。 ImageMagick に比べて、Grap
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Caffeで手軽に画像分類
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。システム統括本部 データソリューション本部の宮崎です。 最近ディープラーニングと呼ばれる技術の話題を耳にすることが増えてきました。 この記事ではディープラーニングの手法を実装し画像認識系の用途で便利に使えるCaffeというツールの使い方を紹介します。 Caffeの概要 Caffeは、C++で実装されGPUに対応した高速なディープラーニングのライブラリです。 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBV
pngquant — lossy PNG compressor
pngquant is a command-line utility and a library for lossy compression of PNG images. The conversion reduces file sizes significantly (often as much as 70%) and preserves full alpha transparency. Generated images are compatible with all web browsers and operating systems. Features High-quality palette generation using a combination of vector quantization algorithms. Unique adaptive dithering algor
写真の中の物をなぞるだけで3Dモデリングしてレタッチまでできる驚異の技術が登場
3Dモデリングと聞くと、初心者が習得するには途方もない時間がかかってしまいそうで、難易度の高い印象を受けてしまいがち。しかしながら、香港で開催されたCGに関する最先端技術が集結するSIGGRAPH Asia 2013において、写真上のオブジェクトをマウスでなぞるだけでモデリングでき、そのまま変形させたりできる驚きの技術3-Sweepが紹介されました。 Ariel Shamir's Homepage http://www.faculty.idc.ac.il/arik/site/3Sweep.asp 3-Sweep: Extracting Editable Objects from a Single Photo, SIGGRAPH ASIA 2013 - YouTube 3-Sweepはとてもシンプルで、まずは対象物の底面の2辺をマウスでなぞります。 同様に対象物の頂点までなぞると…… モデリ
Profile | Kenji Wada
Kenji Wada a.k.a. CH3COOH (さくさん) Smartphone Application Developer Award MVP Alumni Microsoft MVP Microsoft MVP for Windows Platform Development 2014 - 2017 Microsoft MVP for Visual C# 2013 Microsoft MVP for Device Application Development 2010 - 2012 Other MASHUP AWARDS 6 2010 楽天賞 (Rakuten Award) Books .NET 開発テクノロジ入門 2014年版 Jun 2014, 日経BP社 アプリ内課金+広告 iPhoneプログラミング Jan 2014, 秀和システム社 Windows ストア アプリ開発
プログラムで画像を動的に作成する
ここでは、「画像ファイルを読み込み、Imageオブジェクトを作成する」のように画像ファイルを読み込んでImageオブジェクトを作成するのではなく、プログラムで動的に作成する方法を紹介します。この方法を使えば、プログラムで線や図形、画像、文字などを自由に描画してImageオブジェクトを作成して、コントロールに表示したり、ファイルに保存したりすることができます。 Imageオブジェクトを動的に作成する手順は、次のようになります。 Bitmapオブジェクトを作成する。Graphics.FromImageメソッドでGraphicsオブジェクトを作成する。Graphicsのメソッドを使って、図形などを描画する。GraphicsをDisposeメソッドで解放する。
OpenCV for Android 2.4.3 (その2) - Kazzz's diary
OpenCV for androidのインストールが終わったので、実際にアプリケーションを書いてみよう。 OpenCVといえば、まずすることは２値化ということでImageViewに表示する前に画像をOpenCVで２値化するコードを書いてみた。 MainActivity.java private void doBinarize() { Bitmap bm = ((BitmapDrawable)this.cropCanvas.getDrawable()).getBitmap(); Mat src = new Mat(); Utils.bitmapToMat(bm, src); Mat bined = OpenCVUtil.binarize(src, 0); Imgproc.cvtColor(bined, bined, Imgproc.COLOR_GRAY2RGBA, 4); Bitmap ds
OpenCV for android 2.4.3 - Kazzz's diary
そろそろandroid側のOpenCVも覗いておこうと思い、インストールしてみた。 version2.2以降、Java APIが整備されてきたおかげで、基本的にJava APIでアプリケーションを書けるはずだが、OpenCVの提供するサンプルアプリケーションを動かすためにはNDKを使ったビルドが必要なので、前提としてNDKとEclipse用のプラグインをインストールして、NDKのロケーションをEclipseに教えておくおく必要がある。 OpenCV for androidをインストールする といっても、以下のリンクからアーカイブをダウンロードして適当な位置に展開するだけだ。 OpenCV for android 2.4.3 中身は既にEclipseで使えるように構成されており、sampleアプリケーションもそのままEclipseのプロジェクトとして読み込むことができる。 OpenCVのプロ
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ
ARに使えるOpenCVで作る画像認識Androidアプリ：モバイルARアプリ開発“超”入門（6）（1/3 ページ） オープンソースの「OpenCV」で画像認識しよう これまでの連載第2回「NyARToolKitでマーカー型ARのAndroidアプリを作る」や第3回「NyARToolKit for Androidよりも簡単なAndARとは」で紹介した、Androidで利用可能なオープンソースのAR（拡張現実）ライブラリ「NyARToolkit for Android」「AndAR」では、「縁が黒いマーカー」を認識していました。 しかし、そういったマーカーしか使えないと、デザイン面などで大きな制限があることになります。 そこで今回は、オープンソースのコンピュータヴィジョンライブラリである「OpenCV」（Open Source Computer Vision）を利用した、画像認識アプリの作成
AndroidでOpenCVを使ってみよう 第1回 開発ツールの用意 - プロノワ -
OpenCVはオープンソースの画像処理ライブラリです。 静止画の処理（イメージングと呼ばれることが多い）だけではなく、OpenCVのCVはComputer Visionの略である通り、画像解析などの処理も豊富で、その応用範囲は多岐にわたっています。 画像処理のコードを一から作成するより、まずはOpenCVに使いたい処理が用意されている場合は、そちらを使った方が効率的でしょう。 ただし、OpenCVはC/C++で記述されているので、利用にはC/C++のプログラミング知識が必要です。 ところで、iPhoneやAndroidのアプリ開発も注目されていますね。 Androidは搭載デバイス的にも面白いハードウエアだと思います。 Androidの開発環境はJavaがベースです。OpenCVを利用するにはNDKと言うC++ネイティブ用のSDKが必要でしたし、その敷居は高いものでした。 最近になり、Op
iOSアプリ開発ではじめるOpenCV再入門 - メモりメモる
iPhoneアプリでOpenCVを動かそう！としたら、色々と苦戦したり茨の道だったので、そのレポートを書きます。 ※Xcode4.3,SDK5.1で開発しました。 参考にしたサイト 「OpenCV iPhone」で検索すると、真っ先にヒットするページです。 yoshimasa niwa - iPhoneでOpenCVを使う方法 こちらを参考にさせていただきました。 上記サイトで配布されているビルド済みライブラリをインポートしてそのまま使おうとすると、最新SDKとバージョンが違うので動きませんでした。 ライブラリをビルドする準備 1.サンプルコードをダウンロード 上記のページのコメント欄に、stephanepechard/iphone_opencv_test · GitHubというリポジトリがあるので、こちらを使ってみます。 % git clone git://github.com/step
Using OpenCV on iOS 6.0 - FuturesVision
OpenCVをビルドして、iOSで使用するまでのステップをまとめます。 環境は以下の通りです。 xcode 4.5.1 (iOS 6対応） OpenCV 2.4.2 iPhone 5 1. OpenCVをダウンロードする まずはOpenCVをダウンロードします。 これを書いている時点での最新バージョンは 2.4.2です。 OpenCV-2.4.2.tar.bz2 ファイルを解凍し、適当なディレクトリーにコピーして下さい。 2. OpenCVをビルドする OpenCVのディレクトリ名を”opencv”に変更し、pythonのスクリプトを実行します。 $ mv OpenCV-2.4.2 opencv $ python opencv/ios/build_framework.py ios 時間は少々かかりますが、先ほどのopencvディレクトリと同じ階層に”ios”というディレクトリが作成され、必
Benedikt Groß – MapMap Vauxhall – Mashup Mental Maps and OpenStreetMap
Abstract I always was fascinated by mental maps, the idea to ask a person to draw a map from memory, to get an insight of the person’s perception of the world. In my ongoing Design Interactions master we were invited to do a community related project with the local residents of Vauxhall (inner city area of South London), so finally I had a chance to engage myself in this concept. Furthermore, I wa
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Bitmapとbyte[]の相互変換 [yagniki]
OpenCV for iOSの使い方 - Qiita
Thin-plate spline example
OpenCV - suitable implementation for Thin - Plate Spline Warping
setting_01 – 月の杜工房