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画像処理に関するkomlowのブックマーク (27)

  • 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。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。 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、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

    画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
  • ImageMagick・Blenderを使った画像合成技術 — ピクシブの画像処理エンジニアが語る(3) - pixiv inside

    ピクシブで働く人の姿や、どんな技術を使ってプロダクトを生み出しているのかがみえる。そんなイベント「pixiv Night #02」が、2017年3月14日に代々木のピクシブオフィスにて開催されました。 テーマは「画像処理」ということで、イラスト1枚からグッズを作成できるサービス「pixivFACTORY」の開発チームに所属するhayaが、同サービスの画像処理システムについて、具体的な実装方法を語りました。その内容をお届けします。 買う前に実物を目にしたような体験をさせたい 物を買う時、実物をみたいと思いませんか? たとえば、オリジナルマグカップを作りたいと考えた場合、イラストを描いて画像ファイルを入稿すれば、イラスト入りマグカップは製造できます。しかし、お金を払って手に入れるものなのですから、どういう見た目になるのかを事前に確認できないと不安になりますよね。 では、イラストが入った状態のグ

    ImageMagick・Blenderを使った画像合成技術 — ピクシブの画像処理エンジニアが語る(3) - pixiv inside
  • Ryan Dahl

    Dear Oracle, Please Release the JavaScript Trademark2022-09-03 In 1995 Netscape partnered with Sun Microsystems to create interactive websites. Famously Brendan Eich spent only 10 days to create the first version of JavaScript - a dynamic programming language with a roughly syntactic lineage from Sun’s Java language. As a result of this partnership Sun held the trademark “JavaScript”. In 2009 Orac

    komlow
    komlow 2016/01/09
    機械学習でモノクロの画像に色付けする試み
  • ブラウザ上で画像処理 ~漫画のコマを領域分割する~ - pixiv inside [archive]

    はじめに こんにちは、pixiv でアルバイトをしていた arayuji です。 今回はこれまでやってきたことのまとめとして、漫画イラストに対する画像処理についてご紹介します。 一口に画像処理といっても様々なものがありますが、ここでは漫画のコマや白黒のイラストを簡単に領域分割する手法についてお話しします。 基的な画像処理から高度な最適化処理まで、すべての処理をブラウザ上で 実現しました。 実際のコードも、pixiv/manga-segment · GitHubにあるので、興味がある方は見てみてください。 デモ トップに載せた画像が動作イメージなのですが、わかりにくいと思うのでデモを用意しました。(Chrome 40 / Firefox 35 / IE 11 で動作確認しましたが、IE では非常に遅いので注意してください) 右側のパレットで色をひとつ選んで、左側の画像の上にマウスで線を描

  • waifu2xでアニメをアップコンバートする - unsuitanの日記

    2015-05-27 waifu2xでアニメをアップコンバートする もう世の中で話題すぎて仕方が無いwaifu2xです(説明はしないので各自ぐぐれ)。 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ultraist.hatenablog.com ところでwaifu2xを見て、皆さん思いませんでしたか? waifu2xでSD画質のアニメのアップコンバートしてえ! でもWebアプリだしアニメのアップコンバートなんて…と思ったらGithubでコード公開されてるし、AWSのPublic AMIもあります(北カリフォルニア ami-75f01931)。 自宅でwaifu2xサーバを立てるのもいいですが(その話はまた後日にでも書きますけど)、もうサクッとAWSにg2.2xlargeのスポットインスタンスを立ててしまいましょう。1時間7円くらい、1日170円くらいですよ。 というわけでこの

    waifu2xでアニメをアップコンバートする - unsuitanの日記
  • 2枚の画像のdiff(差分)を超簡単に調べる方法 - 昼メシ物語

    Githubで画像の差分を見られるモードが話題を呼びましたが、このように2枚の画像の差分を調べたいときって時々ありますよね。 そんなときImageMagickのコマンドラインツールを使えば、たった1行で実現できます。 $ composite -compose difference A.jpg B.jpg diff.jpg とすれば、A.jpg と B.jpg の差分画像 diff.jpg が作られます。この差分画像は以下のようになります。 さらにこの差分画像(diff.jpg)が「真っ黒な画像」かどうかも、コマンドラインで調べることができます。 # 差分がなかった場合(=diff.jpgは黒一色の画像) $ identify -format "%[mean]" diff.jpg 0 # 差分があった場合 $ identify -format "%[mean]" diff.jpg 960.8

    2枚の画像のdiff(差分)を超簡単に調べる方法 - 昼メシ物語
  • Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録

    類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) 3日で作る高速特定物体認識システム(2009/10/18) に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量(SIFTやSURF)を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様(テクスチャ)で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV(2009/10/16)を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor

    Visual Wordsを用いた類似画像検索 - 人工知能に関する断創録
  • ノイズの話 - Pentanium Blog?

    これはレイトレ合宿2!!アドベントカレンダーの4週目の記事です。 梅雨真っ盛りでぱっとしない天気が続きますがレイの追跡の具合はいかがでしょうか。 7月に入ったとはいえアドベントカレンダーはまだまだ序盤。 後のほうにガチな人がいらっしゃるのでレイトレと関係あるのか微妙なネタでもまだ許されると信じていきます。 さて、レンダリングしているとテクスチャが欲しくなって、とりあえずチェッカーをつくってみたりします。 それに飽きてきたらノイズです。ノイズですよねッ!? もうノイズがあるだけでそれはそれはCGらしくなります。 しかも模様だけにとどまらず、バンプやディスプレイス、プロシージャルなオブジェクトと使い道もたくさんある素敵なやつです。 そんなわけでちょっとノイズでも作ってみようかと思います。 とりあえず2Dの画像をつくることにして、深いことを考えずに乱数で埋め尽くすとこんな感じになります。 flo

    ノイズの話 - Pentanium Blog?
  • Image Background Removal | Lyst Engineering Blog

    At Lyst we process a lot of products from a lot of retailers. However, the product information we get from retailers isn’t the same across the industry as: Retailers may categorise products differently to competitors, Retailers may not provide every bit of information that we need, Retailers may have large catalogues and use vague auto-generated descriptions. Due to this, we have to ensure that ea

  • MITの開発した、画像処理用プログラミング言語「Halide」【サイエンスニュース】 | ガジェット通信 GetNews

    パソコンを始めとして、様々な電子機器で、高度な画像処理が求められるようになってきている。 スマートフォンのアプリやデジカメでも、格的なフォトレタッチ機能が搭載されており、これらを利用している人も多いだろう。 こうした画像処理プログラムの開発でキーとなるのが「並列化」だ。画像を処理する場合、大量のデータに対して同じ変換処理を行っていくことが多い。こうした処理を行う際、画像を細かな単位に分割して、同時に処理を行うことができれば実行時間を短くできる。今ではスマートフォンにも搭載されているGPUは、処理を同時並列的に、実行するために設計された画像処理用のプロセッサだ。しかし、並列処理に最適化されたプログラムコードを書くのは、非常に手間がかかる。プログラマーは、どのようなアルゴリズム(計算方法)で画像処理を行うかということに加え、それをどう並列化するかということまで考えないといけないからだ。 MI

  • ImageMagick 改造入門 (その参) 減色処理後編 | GREE Engineering

    こんにちは。クライアント基盤チームのよやです。 減色処理の話の続きで、ImageMagick の改造についてお話します。 前回 > ImageMagick 改造入門 (その弐) 減色処理前編 ImageMagick 減色処理の3つのフェーズのうち2つ目にあたる「RGB 空間で分割された立方体の統合処理」で特に時間がかかっていたので、少し手を加えて高速化しました。 前回のこの図に相当する処理です。 ImageMagick の既存の処理 前回、説明した「RGB 空間で分割された立方体の統合処理」のより細かい解説です。 統合処理の詳細 既存の ImageMagick の減色処理では、quantize_error の小さい順にRGB色空間内の立方体を削除して、それらのひとつ親の立方体に統合する処理を繰り返します。 対応コード (magick/quantize.c) 望みの色数になるまで繰り返す (

    ImageMagick 改造入門 (その参) 減色処理後編 | GREE Engineering
  • Ruby で png 画像を自力で生成する - まめめも

    「png のフォーマットは gif に比べて難しい」などと聞いたことがありましたが、zlib が使える処理系なら、簡単な png 画像はそこそこ簡単に (ビット演算など不要で) 作れるみたいです。 2015/03/12追記:この記事は単なる知的好奇心で自力 png 生成しているに過ぎません。以下のサンプルコードもデモに過ぎないので、実用目的で使うことはおすすめしません。Ruby でベタデータの png 化をしたい人は chunky_png を、綺麗な絵を書きたい人は rcairo を使うといいと思います。 まずはサンプルコード 黒から赤へのグラデーション画像を作るプログラム。 # coding: UTF-8 require "zlib" width, height = 100, 20 depth, color_type = 8, 2 # グラデーションのベタデータ line = (0...

  •  画像処理ソリューション

    ◆画像フィルタ処理 二値化、Pタイル法、判別分析法(大津の二値化)、平滑化フィルタ、ガウシアンフィルタの特徴、メディアンフィルタ 、エッジ抽出、アンシャープマスキング(鮮鋭化フィルタ)、膨張・収縮・オープニング・クロージング、細線化、画素の補間(Nearest neighbor、Bilinear、Bicubic)、外周画素の処理 ◆画像処理プログラム 二値化、ビットマップファイルフォーマット、多ビット(10Bit、12Bit)画像データの表示、フォーマット、VB6.0でビットマップファイルを開く、拡大鏡+プロファイル機能(開発中!)、残効錯視、.NET(C++/CLI)による画像拡大縮小表示、画像処理サンプルプログラム、ルックアップテーブル(ガンマ補正の例) クラス/ハンドルの作成、解放、ファイルを開くダイアログボックスの表示、ビットマップファイルをピクチャボックスに表示、ラベル背景色の透

  • イメージングソリューション | 画像処理の入門~基礎~応用まで理解できるのを目指して!

    イメージングソリューション(略してイメソル[ ImagingSolution])では、画像処理に必要な画像処理アルゴリズム、数学、プログラミングや画像処理検査において必要なレンズや照明などの情報を記載したいと思います。 おすすめピックアップ記事 【OpenCV-Python】CvZoomWindow class(ズーム、パン機能付き画像表示ウィンドウ) 画像処理アルゴリズム 最小二乗法 離散フーリエ変換(DFT:Discrete Fourier Transform) アフィン変換(平行移動、拡大縮小、回転、スキュー行列) 【Python】画像ビューア(ズーム(拡大/縮小)、移動表示) 【OpenCV-Python】Tkinter GUI Sample レンズ選定(焦点距離、WD、被写界深度の計算) 注力中カテゴリ OpenCV-Python OpenCV Reference 画像処理 画像

    イメージングソリューション | 画像処理の入門~基礎~応用まで理解できるのを目指して!
  • A Gentle Introduction to Bilateral Filtering and its Applications

    A Gentle Introduction to Bilateral Filtering and its Applications Sylvain Paris, Pierre Kornprobst, Jack Tumblin, and Frédo Durand A class at ACM SIGGRAPH 2008 A tutorial at IEEE CVPR 2008 A course at ACM SIGGRAPH 2007 Friday morning (8:30am - 12:15pm), August 15th 2008 Announcement on the SIGGRAPH'08 website Saturday, June 28th 2008 Announcement on the CVPR'08 website Past: Monday morning (8:30am

  • 床井研究室 - 第1回 シェーダプログラムの読み込み

    戦力外通告 一口に仕事といってもいろんな側面があるとは思うのですが,だからと言って独りよがりなことばかりしていれば,評価を得ることはできません.そして評価が得られない状態が継続していると,当然その組織に貢献していないと見なされ,戦力外を通告されることになります. もっと組織に貢献する形で行動を最適化しなければと考えています.ちょっと頑張ってみます (2013年7月3日追記). 固定機能の追加の限界とプログラマブルシェーダ dot3 バンプマッピングやシャドウマッピングは,画素単位の陰影付けや影付け処理を固定機能のハードウェア上に実装するための,非常に巧みな拡張機能だと思います.しかし,ユーザ(デザイナ,プログラマ)の多様な発想から発せられる様々な要求をこのような形で実装し続けることには,遠からず限界がきます.したがって,ユーザの発想をユーザ自身の手によって実装できるような仕組みを用意するこ

    床井研究室 - 第1回 シェーダプログラムの読み込み
  • ImageMagick 改造入門 (その壱) GIFアニメーション | GREE Engineering

    こんにちは。ミドルウェア開発チームのよやです。 今回は、ImageMagick についてお話します。 http://www.imagemagick.org/ ImageMagick は高機能で大変便利な画像処理ツールです。弊社でも利用させて頂いていますが、稀に実サービスにそのまま適用出来ないケースがあります。 そこで、困った時に ImageMagick 自体を改造する際のポイントと、実際の応用例をご紹介します。 ImageMagick のプログラム構造 ImageMagick のプログラムは主に以下のディレクトリに分かれます。(Magick+ ディレクトリ等幾つかは割愛します) utilities/<コマンド名>.c コマンドラインツールの起点(main 関数) wand/〜.c (コマンド共通処理とコマンド毎の処理、Wand API) magick/〜.c (機能モジュール、ユーティリテ

    ImageMagick 改造入門 (その壱) GIFアニメーション | GREE Engineering
  • JPEG画像形式の概要(圧縮アルゴリズム) - ウェブで用いられる画像形式。

    JPEG画像の圧縮アルゴリズムについて解説します。 具体的なファイルフォーマットは、別ページで解説しました。 JPEG画像とは。 JPEGとは規格策定団体(ジョイント・フォトグラフィック・エクスパーツ・グループ)の名称であり、正しくはJFIF画像(JPEG・ファイル・インターチェンジ・フォーマット)と言うべきですが、現状数あるJPEG策定規格でほぼ唯一JFIF画像のみが採用されており、JPEG画像と呼んでも殆ど差障りが無いようです。 JPEG形式は、策定団体の名前どおり、写真の効率良い圧縮を行うためのフォーマットです。 JPEG形式はフルカラー及びグレイスケールに対応しております。 JPEG形式では多くの場合、圧縮の際にデータの一部を切捨てる事で圧縮効率を高めると言うアルゴリズムを採用しております。従って、JPEG形式は圧縮された画像を展開した場合、元通りにはならない不可逆圧縮となります。

    JPEG画像形式の概要(圧縮アルゴリズム) - ウェブで用いられる画像形式。
  • Visual Glitch, using Ruby

    Abstract The "visual glitch" is an artifact view of corrupted image/video data. Some art people say that "true" glitch can't be reproduced, but I think they are just unfamiliar with how computers work. We, programmers, can learn about file format specs, binary compositions, and can make reproducible glitches with programming. This talk, with examples, some Ruby snippets and my library AviGlitch, w

  • PNG - 日本語で仕様書

    PNGについて 目次 PNGファイルの構造 ├ 識別部 └ 体部 ├ 標準チャンク │ ├ 基チャンク │ │ └ IHDR PLTE IDAT IEND │ └ 補助チャンク │   ├ cHRM gAMA sBIT sRGB iCCP │   ├ bKGD hIST tRNS pHYs sPLT │   └ tIME tEXt zTXt iTXt └ 付加チャンク └ 公式登録チャンク ├ oFFs pCAL sCAL └ gIFg gIFt gIFx fRAc 参考サイト PNGファイルの構造 PNGファイルは、PNG識別部と体部とからなっています。