データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…
ルールベース画像処理のススメ
データ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ gi…
Kuwahara filterとかいう明らかに日本人の名前な画像フィルターに出会い、試してみたらすごかったので紹介する。 - Qiita
6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahara.jpg 桑原フィルターを簡単に説明すると、 各画素の色をその周囲の任意の幅の左上、右上、左下、右下の正方形領域の中で、最も分散の和が小さい領域の平均色とする
あなたの文章に合った「いらすとや」画像をレコメンド♪（アルゴリズム解説編） - Qiita
はじめに 本記事はあなたの文章に合った「いらすとや」画像をレコメンド♪シリーズの第2回、アルゴリズム解説編です。 文章を与えると、それに近い意味を持った「いらすとや」画像を探してレコメンドしてくれるアプリのアルゴリズムについて解説します。 機能概要は第1回、あなたの文章に合った「いらすとや」画像をレコメンド♪（機能概要編）をご参照ください。 アルゴリズムの概要 本アプリの基本的なアイディアは次のとおりです。 与えられた文や画像の説明文を、それぞれ文の分散表現（つまりはベクトル）に変換する。 与えられた文と画像の説明文の意味の近さを、それぞれの文の分散表現を使って計算する（意味の近さ = 2つのベクトルのなす角の小ささ = コサイン類似度の大きさとする）。 コサイン類似度が大きい説明文を持つ画像トップN個を選ぶことで、与えられた文と意味が近い画像を発見できる。 模式図にすると、次のようになり
フロントエンドの画像軽量化まとめ【2017年版】 - KAYAC Engineers' Blog
こんにちは、面白法人カヤック フロントエンドエンジニアのごんです！ 今回は、Webの画像の軽量化について、フロントエンドチームで使ってるツールややり方をまとめてみました。 画像の軽量化などで困ってる方の参考になればと思います。 なぜ画像の軽量化をするのか Webサイトのローディング時間は、ユーザーの直帰率やコンバージョン率に関わる大切な指標です。 ローディング時間に関わる要因はさまざまですが、 特に画像は容量が大きいため、画像の軽量化をすることで表示速度の大きな改善を望むことが出来ます。 例えば、当ブログのある記事は、画像が全体の容量の約1/3を占めていました。 一般に、PhotoshopやIllustratorから出力された画像は、十分な色数やクオリティで出力されており、 ツールなどを使うことで、見た目をそれほど損なわず、容量を大幅に減らすことができます。 また、一部の画像形式には、メタ
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
[OpenCV][Ruby]Webページのデザイン崩れ確認の自動化 - zuqqhi2 Tech Memo
コンピュータビジョンのライブラリOpenCVのアドベントカレンダーです。OpenCVの知られざる機能（マイナーとも言う）、こんなプラットフォームでOpenCVを動かした、分かりづらいバグに遭遇した、こんな便利な機能があるなどの情報を中心に書いてます。http://qiita.com/advent-calendar/2015/opencv (昨年のAdvent Calendar)あと、今年は昨年と違い執筆希望者多数で、以下の記事もAdvent Cale... 他の皆さんの内容とくらべてかなり簡単な内容です。 解決したい問題 仕事でWebサイトの開発・運用をしていたとき、サイトのリニューアル時のデザインがブラウザ間の挙動の違いによって崩れたり崩れなかったりして、何度もデプロイしては目視で確認したりしていました。 そのとき目視で確認するのが大変だったので楽にやりたい自動化したい、というのがやりた
![[OpenCV][Ruby]Webページのデザイン崩れ確認の自動化 - zuqqhi2 Tech Memo](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f5ccc2faeaa8d4e4bb39ee57ac3a0d7c9abe8c8c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fzuqqhi2.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F12%2Ftemplate_matching_anime.gif)
ディープラーニングを使わない顔認識 - ニートがプログラミングするブログ（はてな出張所）
2016 - 06 - 24 ディープラーニングを使わない顔認識 最近は様々なところで ディープラーニング が使われています。 ここで書く顔認識の分野でも主流となっています。 しかし、この記事ではあえてそれを使わない方法を説明します。 というか単に ディープラーニング がうまく扱えなくて、自己流で顔認識技術を改良して言っただけですが……。 ちなみにここでは、画像中から人の顔を見つけるのが顔”検出”、その顔が誰であるかを特定するのが顔”認識”ということにしておきます。 一昔前の顔認識ではeigen face、fisher faceやLBPなどが使われていました。 これらは OpenCV に実装されているので、簡単に利用することが出来ます。 しかし実際に試してみたところ、これらは精度があまり高くない気がしました。 他に良い方法がないか探していたら、ぱろすけさんがAV女優の顔認識に関する論文を書
マジックカーネル – 画像のリサンプリングのメソッド | POSTD
マジックカーネルとは？ “マジックカーネル”とは、極めて高速で（一番単純なバージョンなら、必要なのは少しの整数加算とビットシフトのみです）、驚くほどの結果を出してくれる効果的な画像のリサンプリングのメソッドです（エイリアシングノイズやリンギング、細かい物体の”Width beat”の発生を防ぎます）。 私がこのマジックカーネルと出会ったのは2006年、一般的に使われているJPEGライブラリのソースコードを扱っていた時のことです。それ以来、この素晴らしい特性を深く探り、任意のリサンプリングファクタのケースにまでこのメソッドを広げました。 このWebページでは、それらの特性を要約して説明し、画像への適用も含めてマジックカーネルのC#のコード実装の全てをご紹介します。 マジックカーネルはどこから来たのか 2006年に私は、JPEGを過剰に圧縮すると発生するブロックノイズを最小限に抑えるいい方法は
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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DeepLearningによるアイドル顔識別を支える技術 / 2017-08-04 builderscon tokyo