【Python】画像の類似度比較が可能なImageHashのインストール
「画像の類似度を判定したい」 「画像のハッシュ値を求めたい」 「Pythonで画像を自動的に比較したい」 このような場合には、ImageHashがおススメです。 この記事では、ImageHashについて解説しています。 本記事の内容 ImageHashとは？ImageHashのシステム要件ImageHashのインストールImageHashの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 ImageHashとは？ ImageHashとは、Pythonで書かれた画像ハッシュライブラリです。 以下のアルゴリズムをサポートしています。 Average hashingPerceptual hashingDifference hashingWavelet hashingHSV color hashing (colorhash)Crop-resistant hashing 画像のハッシュ値を求めるこ
意図的に雑な図形をコードで描く
描画ライブラリを使える環境ならば、たとえば円を描くのに書くコードは一行で済むだろう。ただ、コード一行でほぼ完全な真円を描いてもなにかつまらない。そこであえて意図的に雑な図形をコードで描きたいと考えて試行錯誤した結果、ある程度満足するところまでいったのでその技法について解説を行う。 意図的に雑な線を描く まずは雑な線をコードで表現するために、実際に適当な線を何度も描いてみて特徴を探してみる。そうすると下記のような特徴が現れた。 始点と終点の位置が多少バラける 途中から位置が上下にずれているのに気づきそれを元の位置に直そうとする 上記の内容を3次ベジェ曲線程度で表現するために色々と試行錯誤した結果、下記の手順になった。 始点と終点を用意する 始点から終点までの20%〜40%の地点に点を置く 更に上記の倍の地点に点を置く 4つの点を少しずらす 4つの点をもとに3次ベジェ曲線を描く 以前、Twit
Reddit - Dive into anything
Welcome to the unofficial Stable Diffusion subreddit! We encourage you to share your awesome generations, discuss the various repos, news about releases, and more! Be sure to check out the pinned post for our rules and tips on how to get started! Prompt sharing is highly encouraged, but not required.
『特集：最新画像アップスケールツールを完全比較2023年版 第二回』
さて、第一回目はワンちゃんの写真でそれぞれ最先端のAIアップスケールツールを試しました。その評価と今回はさらに人物をテストしたAIアップスケールツールを掛けた結果を含めて一気に公開したいと思います。 それぞれのアップスケールツールの説明は前回の記事をご覧ください。 なぜ人物の顔でもテストを下かと言いますと、現在メインのアップスケールツールの需要は主に人物写真であり、それに対してAIによる深層学習やトレーニングも人物の顔リストアを中心に展開されております。そのため、アップスケールツールは風景や動物よりも、実は圧倒的に人物の顔写真のほうが高精度な結果を生成できるのです。 今回は前回の各ツールに加えて、GFPGANとCodeformerといった顔パーツ再構成ツールも含めてテストしました。 今回使った写真はこちらです そして結果はこのようになりました。 二回に渡ってテストした結果、一つの傾向がわか
『特集：最新画像アップスケールツールを完全比較2023年版 第一回』
吉田君のテクノロジーブログ エアリアの商品情報や発売ニュースや告知、エアリアの中の人が興味があるニュースの紹介をするブログです。どうぞよろしくお願いいたします。 現在小さな画像を大きくするアップスケールツールで、様々なものが出ておりますが、AIによる画像生成などでさらに今までにないぐらいにキレイな効果が出るようになりました。 現在2023年でSD実行で使用できる有名なアップスケールメソッドは以下になります。 1、Lanczos法 2、ESRGAN法 3、R-ESRGAN法 4、LDSR法 5、SwinIR法 基本的にPhotoshopに搭載されているアップスケールツールよりはどれも高機能か、少なくとも同程度で、Topaz Gigapixelなどの写真修正アプリもこれらの方式または独自方式と組み合わせて採用しております。 軽く紹介すると・・・・ 1、Lanczos法 対象となる対称行列を三重
GitHub - xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration.
🔥 AnimeVideo-v3 model (动漫视频小模型). Please see [anime video models] and [comparisons] 🔥 RealESRGAN_x4plus_anime_6B for anime images (动漫插图模型). Please see [anime_model] 💥 Update online Replicate demo: Online Colab demo for Real-ESRGAN: | Online Colab demo for for Real-ESRGAN (anime videos): Portable Windows / Linux / MacOS executable files for Intel/AMD/Nvidia GPU. You can find more information here
【python】写真の高解像度化（Ｘ線もやってみた） - 獣医 x プログラミング
ディープラーニングで解像度を上げることができるみたいです。学習済みモデルが公開されているので、試してみたいと思います。X線の写真の解像度をあげて、診断に役に立てることはできるでしょうか。 EDSR: Enhanced Deep Residual Network こちらのモデルは、Xavier Weberさんのgithubに公開されています。 LapSRN: Laplacian Pyramid Super-Resolution Network こちらのモデルは、Fanny Monoriさんのgithubに公開されています。 上記のサイトから、モデルを１つダウンロードしてください。x2とかx4とかは、解像度を上げる強さです。大きい方が重いです。どれかを選んでダウンロードしてください。 必要なパッケージは、opencv-contrib-pythonです。pip install opencv-co
Lanczos（ランチョス法）【ついでにSpline36】
SSDを交換して容量不足から解消され、久々にVisualStudioを入れることができたので再開しま。 今回はランチョス（Lanczos）法と、おまけでSpline法をご紹介します。 Lanczos法の概要 バイリニアは2×2、バイキュービックでは4×4の範囲のピクセルをサンプルし、重み付け関数によりそれぞれに重みを付けを計算しました。 今回紹介するランチョス（Lanczos）では更に高度な計算で重みを付けます。 なお、本稿ではバイキュービックよりサンプル範囲を広くした6×6ピクセルを対象としたLanczos3を採用します。 ちなみに、Lanczos3はGIMPの画像拡大縮小でも選択可能なアルゴリズムとなっており、バイキュービックよりも高画質であるとされています。 重み付けの関数は以下のようになります。 lanczos_weight(d) = sinc(d) * sinc(d/n) (|d
AI…とりあえず高画質化ツールを入れてみた、という話 - FURYU Tech Blog - フリュー株式会社
はじめに この記事はフリューAdvent Calendar 2022の9日目の記事となります。 こんにちは！フリュー株式会社スマートフォンゲーム部で デザイナー/アートディレクターをしているy_togoと申します。 制作現場のデザイナーが高画質化ツールを仕事に使ってみた、 というお話をしようと思います。 私自身、開発者…というわけではないので 「何言ってんだこいつ」なことがあると思いますが、 お付き合いのほど、よろしくお願いします！ 弊社スマートフォンゲーム部（以下SG）では、 いわゆる「乙女ゲーム（シナリオ型）」と呼ばれるタイプのアプリゲームを幾つか運営しています。 こんな風にイケメンが出てきてお話を読み進めていくゲームです。 SGのデザイナー達は日々、イケメンに囲まれつつ、アプリ上の「目に映る絵」（ほぼ全て）を制作しております。 お時間あったら、ぜひ触ってみてやってください。 フリュー
【Intern CV Report】超解像の歴史探訪 -2016年編- - Sansan Tech Blog
こんにちは，DSOC R&Dグループ インターン生の内田です． 前回の記事が割合好評とのことで，この度めでたく連載を持つことになりました． 記事を読んでいただいた方や記事のレビューをしていただいた方に感謝申し上げます． これからも読んでいただける記事を書けるように頑張っていきます！ buildersbox.corp-sansan.com さて，前回はPyTorchを用いてSRCNN[*1][*2]を実装してみました． SRCNNの発表は2014年であり，かなり古めのネットワークと言えます． 今回は，2016年に発表されたモデルを対象に，SRCNNをどのようなアプローチで改善していったかについてまとめたいと思います． 【再訪】SRCNN SRCNNは3層の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であり，少ない計算量で超解像を行うことができます． 辞書ベースの手法が主流であった中で，CNNを導
無料で簡単にAIで低画質な画像を高画質に4倍アップコンバートできる「Upscayl」を使ってみた
小さな写真を無理やり大きくしても、元の画像解像度が低いため、そのまま拡大すると粗い画像になってしまいます。そのため、小さな写真やイラストを大きくしたい場合は単なる拡大ではなく、拡大後の解像度に合わせて補完する「アップコンバート」作業が必要となります。「Upscayl」は、OpenGLの策定で知られるKhronos GroupのグラフィックスAPI「Vulkan」を使ってオープンソースで開発される無料のAI画像アップコンバーターで、小さな画像やイラストを簡単に4倍アップコンバートできます。 GitHub - upscayl/upscayl: Upscayl - Free and Open Source AI Image Upscaler for Linux, MacOS and Windows built with Linux-First philosophy. https://github
画像や動画をAIが高画質にしてくれるソフト 『NiceScaler』 - PCあれこれ探索
画像や動画をAIで高画質に アップスケールしてくれるソフト。 簡単な手順で写真や動画を精細に、 ビックリするほど高画質になりました。 NiceScaler ダウンロードはこちらから ダウンロードと実行 上記リンク先ページを開き EXEファイルをクリックして ファイルをダウンロードします。 ちょっと賑やかなアイコンですが クリックすると起動します。 この様な画面が出たら詳細情報を クリックすると実行ボタンが 出てきます。 レビュー ドラッグエリアに写真や動画を 持っていくと読み込まれます。 動画の場合は全てのフレームを 書き出すのに少し時間が掛かります。 FSRCNNやESPCN、LAPSRNとは 高解像度化の技術を選択できます。 次に2倍、4倍と倍率を選択して CPUかGPUどちらで処理させるかを 選択します。 通常のPCでしたらCPUの方になります。 このブログのロゴを試してみました。
OpenCVとPythonで深層学習モデルの超解像を手軽に試す
概要 超解像とは、任意の画像を入力として解像度を上げた画像を出力するコンピュータービジョンのタスクです。近年の深層学習の発達により、より高精細で自然な超解像が可能になってきました。一方、そうした研究で提案された最新のモデルを動かすにはPytorchやTensorflow等のディープラーニングのパッケージを利用する必要があり、論文著者らにより公開されているコードを読み込んだり必要に応じて変更していく必要があります。モデル構造を深く理解したり自分のタスクに特化したものを作るにはそうしたコーディング技術が必須ですが、もう少し気軽に深層学習を用いた超解像を試して結果を見てみたい、どれくらい見た目が良くなるのかの感覚を掴みたい、ということがあると思います。 そこで今回はOpenCVとPythonを用いて、深層学習モデルの超解像を動かしてみようと思います。 方法 1. インストール 今回試す超解像は、
AIで写真を一番きれいに拡大するのはどれ？「NiceScaler」「Real-ESRGAN」「Upscayl」 - パソコン鳥のブログ
AIで画質を落とさずに画像を拡大するツールで、最近のものには「NiceScaler」「Real-ESRGAN」「Upscayl」がありますが、写真を拡大するには NiceScaler がいいようです。 NiceScaler：GitHub – Djdefrag/NiceScaler: NiceScaler – Image/video DeepLearning Upscaler Real-ESRGAN：GitHub – xinntao/Real-ESRGAN: Real-ESRGAN aims at developing Practical Algorithms for General Image/Video Restoration. Upscayl：GitHub – upscayl/upscayl: 🆙 Upscayl – Free and Open Source AI Image Ups
Samsung の写真画質改善ツール、赤ちゃんに歯を生やす | スラド IT
Samsung の Galaxy シリーズスマートフォンに搭載された「リマスター」機能を赤ちゃんの写真に適用すると歯が生えることが判明し、ユーザーを恐怖に陥れている (The Verge の記事、 Android Police の記事)。 リマスター機能はフォトギャラリーに搭載されており、光の反射や影などを取り除くほか、ノイズ除去や色補正などにより画質を向上させるなどと説明されている。赤ちゃんに歯が生えるのは、歯のホワイトニング機能が原因とみられる。つまり、歯のない赤ちゃんの口の中に見える舌先をぼやけた歯と誤認識し、白くするだけでなく歯の形まで描いてしまうようだ。
Samsung 曰く、ぼやけた月でも月と認識できればくっきり明るい月の写真になる | スラド IT
ストーリー by headless 2023年03月19日 18時18分 i-thank-thee-moon-for-shining-now-so-bright 部門より Galaxy シリーズの「スペースズーム」機能による月の写真が偽物だと再び話題になったことを受け、Samsung が解説記事を公開している (Samsung Mobile Press の記事、 The Verge の記事、 Ars Technica の記事)。 Samsung に限らず、スマートフォンで撮影した月の写真が合成ではないかとの疑惑はこれまでにも話題となっている。この記事自体も新しいものではなく、Samsung が昨年 10 月に韓国版サイトで公開した記事を英訳したもののようだ。記事によれば、Galaxy シリーズがくっきりした月の写真を撮影できるのは超解像技術とシーン最適化技術の組み合わせによるものだという。
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https://twitter.com/se7Sierra/status/1639906918201442304
AIでディテールを保ったまま画像を拡大する無償ツール「Upscayl」がv2.0.0に／「Remacri」など3つの一般的な写真向けAIモデルと29のアプリテーマが追加
GitHub - Djdefrag/NiceScaler: NiceScaler - image/video deeplearning upscaler (OpenCV)
コンピュータビジョンの最新論文調査 Single Image Super-Resolution 前編 | BLOG - DeNA Engineering
