画像処理100本ノックを作ったった - Qiita
画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。（完成！！） 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー） ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正
わかりやすい画像のdiffを求めて - Qiita
どうも。フロントエンドエンジニアの @Quramy です。 さて、前回、1日10万枚の画像を検証するためにやったことで書いているとおり、reg-suitという画像に特化した回帰テストツールをメンテしています。 画像回帰テストという文脈において、差分の可視化方法はとても重要なファクターです。なぜなら、画像(=スナップショット)に差分が発生したからといって、それすなわち棄却、というわけではなく、その差分の内容を判断して、意図せぬ変更であれば棄却、意図した変更であればexpectedを更新する必要があります。すなわち、ワークフローに目視による差分のレビューが発生するのです。 そこで、少しだけ異なる2枚の画像について差分を効果的に可視化する、というテーマに向き合ってみました。 主にC++とOpenCVでの実装ですが、これらの知識が無くとも読めるよう、コードやAPIへの言及を少なくして、中間画像で説
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本。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。 本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、本記事自体、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
画像の「透かし」が自動できれいに消せることをGoogleが実証、「もっと効果的にするにはあと一手間必要」
写真を販売しているサイト(ストックフォトサイト)では、販売中の写真のサンプルをそのまま転用されることがないように、はっきりとわかる「透かし」を入れていたりします。しかし、現在用いられているような「透かし」は、コンピューターアルゴリズムを用いて簡単に除去可能であることをGoogleが示し、もう一手間加える必要性を説いています。 Research Blog: Making Visible Watermarks More Effective https://research.googleblog.com/2017/08/making-visible-watermarks-more-effective.html これは、Googleが「CVPR2017(コンピュータービジョンとパターン認識のカンファレンス)」の中で「On The Effectiveness Of Visible Watermark
Vpassのパズル認証を突破する - YDiary
SMBCから ★━━【三井住友カード】━★ 【重要なお知らせ】Vpassログイン時の「パズル認証」導入について ★━━━━ 2017年8月7日 ━★ などと書かれたメールが届きました． どうやら今後Vpassにログインする際にパズル認証が必要になるらしいです． メール本文には人の手によるログイン操作であることを認証するものでございますとあります． 個人的にはDr.Walletで請求額取得できなくなりそうで嫌だなぁという感じですが，果たしてパズル認証に機械的なログイン試行を防ぐ効果はあるのでしょうか． 実際にログインページで使われてるパズル認証を見てみると，よく見かけるもので，調べてみるとCapy社のパズルキャプチャのようです． このパズル認証は既にだいぶ前に突破されています*1が，今回Vpassのログイン画面で使用されているものはピースの輪郭が白で塗りつぶされており，この手法が使えないよう
Google、JPEGエンコーダ「Guetzli」公開、同じ画質で35％小さく圧縮
Google Research Europeの開発チームが、JPEGエンコーダ「Guetzli」をオープンソースで公開したことをリサーチブログで公表した。圧縮に伴う画質の劣化を抑えられ、従来の方式と比べて、高画質なJPEG画像を約35％小さなファイルサイズにまとめられる。 Guetzliは、高品質かつ小さなファイルで、インターネットの利用体験を向上させるWebグラフィックスやデジタルイメージを実現するために開発された。そのため、既存のWeb技術などとの互換性がポイントになっている。JPEG標準に準拠し、Guetzliで作成される画像はJPEGをサポートする既存のWebブラウザや画像処理アプリケーションで扱える。 Guetzliの圧縮アルゴリズムは、Googleが2013年春に公開した汎用データ圧縮ライブラリ「Zopfli」に近い。Zopfliは、gzipやPNG、HTTPリクエストで使われ
JavaScriptで画像処理するなら「Jimp」が便利 | 綺麗に死ぬITエンジニア
現在JavaScriptは、ブラウザで使用されるのはもちろんのこと、サーバーサイドでWebサーバーとして動作したり、はたまた開発者のPCで各種開発ツールとして動作したりしており、様々な場面で利用されています。 そこで今回は、そのどちらでも使える、Node.jsとブラウザJavaScriptの両方に対応した画像処理ライブラリ「Jimp」を紹介したいと思います。 「Jimp」とはJimpは、外部またはネイティブの依存関係が全くない、完全にJavaScriptで記述されたNode.js用の画像処理ライブラリです。ライセンスはMITライセンスで、オープンソースで開発されています。 以下のnpmコマンドでインストールできます。 var Jimp = require("jimp"); // "lenna.png"を開く Jimp.read("lenna.png", function (err, len
人工知能で白黒写真をカラーに 早大が技術開発、GitHubでコード公開
早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという
二次元から三次元を作る方法 — サーバ内でBlenderを動かしてみたら意外にもイケていたという話 - pixiv inside [archive]
こんにちは、エンジニアのみどです。 ピクシブは、イラスト1枚で簡単にオリジナルグッズが作れるサービス pixivFACTORY を開発しています。 そのpixivFACTORYのプレビューに焦点を絞った勉強会を社内で行いました。 今回は、その勉強会の内容を公開したいと思います。 プレビューとは pixivFACTORYでは、グッズの仕上がりのイメージを確認する機能を提供しています。 この機能は、チーム内でプレビューと呼ばれていて、pixivFACTORYの売りのひとつになっています。 今回の勉強会では、ピクシブのエンジニアがこのプレビューに関する技術やノウハウについて発表を行いました。 pixivFACTORYのプレビューを支える技術 まず、私がアプリケーションサーバ側の処理について発表しました。 ImageMagickやBlenderといったソフトウェアをどのように使い分けているかが見所
![二次元から三次元を作る方法 — サーバ内でBlenderを動かしてみたら意外にもイケていたという話 - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0eaf03191447a1f2ff35760bd0a271a3233031c/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fd%2Fdevpixiv%2F20150924%2F20150924161502.png)
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
佐村河内識別システム - ぱろすけ's website
概要 近年、自称作曲家・佐村河内守氏と外見の酷似した人物が増加し、彼らと佐村河内氏とを自動的に見分けるシステムの開発が望まれている。一方で、佐村河内氏は作曲時と謝罪会見時で大きく外見的に変化することが知られており、佐村河内氏を見分けるシステムはそのような変化に頑健である必要があるため、実現は容易ではない。本プロジェクトでは、高度なコンピュータ技術を活用し、佐村河内氏を適切に見分けるシステムを開発する。 背景 自称作曲家・佐村河内守氏が世間を賑わせている。佐村河内守氏が引き起こした様々な問題のうちもっとも厄介なものは、「佐村河内守氏にそっくりな人物が多すぎる」ということである。たとえば、ミュージシャンの Revo 氏は知らない人に「あなたのCDはもう二度と買いません」などと言われるなどの風評被害を訴えており、漫画家のみうらじゅん氏についてもタクシー運転手から「佐村河内さんでしょ？」と執拗に問
PHP5.4でLibpuzzleを使って画像の類似度判定を行う - 波打際のブログさん
はじめに Libpuzzleとは特徴検出のアルゴリズムにより、高速な画像類似度判定を行うことができるライブラリです。しかし、このライブラリをPHP5.4で利用しようとした場合、エクステンションがPHP5.4からロードされた瞬間にセグメンテーション違反(segmentation fault)が発生し強制終了させられます。 調査した結果、原因はPHP用のエクステンションのメモリ確保方法に問題があると判断しました。そこで、PHP5.4に対応したエクステンションの開発を行いました。今回はそのエクステンションの導入と簡単な動作確認用のPHPプログラムを作成します。 また、この組み合わせで本家のPHPエクステンションがエラーを履かない場合は、本家を利用したほうが良いと思います。 環境 CentOS6.4 apache2.4.4 PHP5.4.16 Libpuzzleの導入 PHP用のエクステンション導
サンプルコード::OpenCV - OpenGL de プログラミング
OpenGL de プログラミング トップページページ一覧メンバー編集 サンプルコード::OpenCV 最終更新： mikk_ni3_92 2008年10月24日(金) 15:13:34履歴 Tweet 現在地 >> メニュー >> サンプルコード::OpenCV OpenCVはここ(2009.9現在バージョン2.0) wiki 新ページはこちら 簡単な解説 OpenCV::基本編01(ウィンドウの作成、画像の読み込み) OpenCV::基本編01まとめ1(画像読み込み) OpenCV::基本編01まとめ2(IplImageへの書き込み) OpenCV::基本編02(グレイスケール、色空間) OpenCV::グレイスケール変換1 OpenCV::グレイスケール変換2 OpenCV::基本編03(キーボード、マウス処理) OpenCVとマウス入力(第3引数のない場合) OpenCV::クリッ
PHPで画像の類似度判定のできるライブラリ
最近、大量の画像を分類する趣味をこなしていて、どうも重複画像があるような気がしていたのだが、僕の脳みそでは膨大な画像の中から類似の画像を探すことが出来ない。 そこで、どうにかして類似画像検索が出来ないものかと思っていた。 ImgSeek そこで検索すると、まず最初に引っかかってくるのはImgSeekであろう。基本的にはLinuxのGUIで動作する画像管理ソフトで、類似画像検索ができるというものだ。Pythonで書かれているが、これのサーバ版というものもあって、それがisk-daemonである。 だが、これがまた安定しない。 数千単位で画像を登録すると、メモリを延々と消費し続ける状態になってしまったり、なにもエラーを吐かずに落ちてしまったりする。 １ファイルの中に複数のDBを作れるので、DBを分割して、１DBあたりの画像数を減らしてみたりもしたが、DB数が50程度を超えた状態で再起動すると、
Libpuzzle - A library to find similar pictures
The Puzzle library The Puzzle library is designed to quickly find visually similar images (gif, png, jpg), even if they have been resized, recompressed, recolored or slightly modified. The library is free, lightweight yet very fast, configurable, easy to use and it has been designed with security in mind. The Puzzle library is designed to quickly find visually similar images (GIF, PNG, JPG), even
コンピュータが視る高円寺: 高円寺に似てる街は？ - 高円寺を愛するひとへ、ビビッと通電！高円寺のWEBマガジン【Concent】
Warning: Declaration of HSM_PageTitle::load($meta) should be compatible with HSM_Module::load($meta = '') in /home/users/2/concent--e/web/concent_root/wp-content/plugins/headspace2/modules/page/page_title.php on line 62 Warning: Declaration of HSM_Description::load($meta) should be compatible with HSM_Module::load($meta = '') in /home/users/2/concent--e/web/concent_root/wp-content/plugins/headspac
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
JavaScriptで画像加工アプリを作ろうぜ！
今回、紹介するライブラリはこちらの「Pixastic」というJavaScriptライブラリです！ Pixasticライブラリを利用すると、画像にエフェクトなどの効果を掛けられます。HTML5のAPIと連携することで、アプリケーションのような動作も可能になります。 過去に「HTML5」関連の勉強会で発表した際、このPixasticライブラリを使ったベータ版サンプルアプリを披露しました。筆者としては非常に優れたライブラリであると思いますので、再度記事にて紹介します。 Pixasticとは？ 画像に手を加えることができる、オープンソースのJavaScriptライブラリです。GitHubにもアップロードされていますが、以下のURLが「Pixastic」のサイトです。 ブラウザ上で作業できる これまでの画像加工ソフトは、特定の画像変更・加工アプリをPCにインストールし活用してきました。「Pixast
miyagawanize2 - ゆーすけべー日記
はじめに miyagawa（宮川達彦）さんはスーパーギークの一人です。昨日のLL Decadeでも基調講演なさってました。 誰しもmiyagawaさんのようにコードを書きたいと思っているはずです。 しかし、僕たちは彼のようにはなれません。なぜなら「紫色の何か」が欠けているからです。 紫色の何か これは一体なんなんでしょうか？僕には分かりません... けれど、miyagawaさんのようになるには必要なものです。 そこでmiyagawanize2というWebアプリを作ってみました。 miyagawanizeの基本 miyagawanizeでは以下のモジュールを使います。 use Imager; use Image::ObjectDetect; ImagerはPerlらしく画像処理をするためのモジュール。 Image::ObjectDetectはOpenCVの物体検出の部分をPerlから利用でき
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