右の運転免許証の写真のように、一部の文字を読むことができないように(判別できないように)モザイク処理をして、(公開できない情報が一部含まれている)機密文章や個人情報が含まれた写真などを公開することがあります。今回はそんな「モザイクで隠された読めない文字」を復元し、解読する方法について考えてみることにします。 モザイク処理にも色々ありますが、今回対象にするのは「文字サイズより大きいモザイク」です。たとえば、実例を作ってみたのが、たとえば下のような画像です。こんな秘密メッセージ、モザイクが掛かっていて肝心な部分を読み取れない秘密文章の内容を、解き明かすことができるでしょうか? まず、一見して、このモザイク部分には全部で5文字が隠されているということが明らかです。そして、その前に書かれた「一番最初は」という部分を見ると、ヒラギノ ゴシックの(画面解像度上で)18ポイントの大きさで書かれている、と
JPEG/TIFF/PNG/BMP/GIF/ICO/HD PhotoをJPEG/PNG/BMPへ変換、回転/トリミング/縁取り/色調補正/アンシャープマスク/文字入れなどの加工、Exif情報とICCプロファイルの引継ぎ、連番や写真の撮影日を使用したリネーム、SIMD化とマルチコア対応による高速な一括処理、αチャンネル付き画像対応、Lanczos/Spline36/Bicubicなど9種類のリサイズアルゴリズム搭載、Susie Plug-in/WIC(Windows Imaging Component)対応といったことができるソフトが「Ralpha」です。 ダウンロード&操作方法などについては以下から。 Ralpha | スキマ産業 http://nilposoft.info/ralpha/ ◆ダウンロード&操作方法 上記サイトの「Ralpha_1.92.12」をクリック。 「ダウンロードペ
12月16 PNG 画像の解析と最適化ツール はじめに この記事は Graphical Web Advent Calendar の 16 日目の記事として書かれました。 Graphical Web ということで、PNG フォーマットの簡単な説明と Web ブラウザ上で動作する PNG 解析ツールを作ったので使い方と解析結果の見方について書いていこうと思います。 また、人気のある PNG 画像最適化ツールがどのような最適化を行っているのか調べていきます。 PNG の仕様に入る前に ここから、PNG の仕様について最低限の説明を書いていきます。 PNG の最適化や検証するときに必要になるので、退屈かもしれませんが軽く目を通してください。 以下の項目について、なんとなく分かれば良いです。 シグネチャ 必須チャンクの役割 IHDR PLTE IDAT IEND PNG 仕様概要 PNG フォーマッ
2.画像リサンプリングの説明 Perfect Viewerの使い方にある”4-3.画像リサンプリング“からの引用です。ネット上で調べた結果を自分なりにまとめただけなので、過剰な信用は避けて下さい。 2-1.最近傍法 最近傍法は、別名でニアレストネイバー法とも呼ばれ、拡大時には周辺のピクセルをコピーして使い、縮小時には余分なピクセルを削除するという原始的な手法です。 処理速度が非常に高速ですが、補間が行われないために、拡大した場合は輪郭がはっきりとしたモザイク画質になり、縮小した場合には、シャギー(ぎざぎざ)が発生するので、画質は悪くなります。 2-2.平均画素法 平均画素法は、別名で面積平均法とも呼ばれ、ピクセルの面積比を考慮して平均して補間する方法で、通常は縮小専用として使われている手法です。 得られる画質の割に、処理速度が比較的高速です。拡大した場合、画像によっては最近傍法とほぼ同様と
最適な画像の書き出しは、JPG, GIF, PNG、どれを使うべきか 2011-07-26 デザインされたものをコーディングする上で、画像はサイトのパフォーマンスにも影響する重要な要素の1つです。 画像形式には、jpg, gif, pngなど種類があり、それぞれの特性を理解した上で選定できているでしょうか? 画像形式についてまとめてみます。 画像の種類 JPEG インターネットでよく使用される画像形式で、静止画像を圧縮する方法の1つです。 ブロック単位で圧縮変換を行うため、圧縮率を上げるとブロックノイズというノイズが生じます。 特に小さくすると赤の部分でノイズが発生しやすい。 IE6~8(IE9は未確認)において#02050aというバグがあり、 JPEG画像でopacityを使用すると#02050aの部分が透過jpgになるバグがあります。 上記の点を注意する必要がありますが、1670万色ま
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
2010年11月03日 Web上の膨大な画像に基づく自動カラリゼーション Tweet 以前『Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力』において、Web上の膨大な画像から欠損部分を自動的に補完する手法*1について紹介した(図1)。 図1:Scene Completion Using Millions of Photographs これは、Flickr等から大量にかき集めてきた画像から類似度の高い画像を自動的に抽出し、欠損部分にハメ込むことで違和感の無い補完画像を生成するアプローチであり、そのアイデアと、生成される補完画像のクオリティが話題になった。素材の量が質に変化する、まさにWeb時代に適したアプローチである。 本エントリでは同様の手法を用いて、失われた色を取り戻すカラリゼーション(colorization)について紹介したい。カラリゼーションとはコンピュータを用いたモノクロ画像
大量の画像を書き出す場面に遭遇して( ꒪⌓꒪)ってなるのはWEB屋の宿命のようなものですが そんな書き出しを一瞬でもはやくやっつけたい。 むしろやりたくない。なにもかも機械に任せたい。 機械がやってくれてる間にはとサブレ食いながら優雅にFaceBookをたしなみたい。 そんなめんどくさ効率を追求するために調べたまとめです。 なにかお役に立つものがみつかればうれしいです。 書き出しをとにかく速くしたい スライスチップ作成パレット スライスチップ作成パネル-CS4用 | Dearps スライスがFireworksみたいになるエクステンション。ほんとうに助かってます。 ワンクリックでスライスができるのでガイドつくってちまちまやるより数倍速いです。 Flash Helper Scripts Flash Helper Scripts:JavaScriptで「Flash+Photoshop」連携をパワ
UPDATE Googleの「WebM」テクノロジには、ウェブベースビデオを変革するという以上の計画があったようだ。同社は、「WebP」と呼ばれる新しいフォーマットによって、ウェブ上の静止画像も変革したいと考えている。 Googleは米国時間9月30日、新しいグラフィックスフォーマットWebPと、これを使用することにより、現在主流のJPEGファイル形式と比べて、画像ファイルのサイズを約40%縮小できるという同社の研究結果とともに発表した。これにより、ファイル転送はより高速になり、GoogleがWebPの普及に成功すればネットワーク負荷が低下することになる。 WebPは、JPEGと同様に、ユーザーが画質と引き換えにファイルサイズを圧縮することができる。また、こちらもJPEGと同様に、「lossy」なフォーマットであり、元の画像を完璧に再現することはしないが、人間の目で見た場合に、できる限り元
Gizmode, CNET, Mashable と立て続けに記事になり,凄すぎると話題のPhotoSketch。 TwitterでもBuzzりまくっています。 【Twitterで旬な話題を調査できる "CrowdEye" より】 (2009年10月7日データ) それでどんなサービスかというと,ラフスケッチの情報をもとに,それに最適な画像をネットが集めてきて,しかも信じられないほど巧妙に合成写真を完成されるというものです。 開発元は Tsinghua University(清華大学)とNational University of Singaporeの共同チーム。 とにかく,まずこの動画を見てください。 PhotoSketch: Internet Image Montage from tao chen on Vimeo. つまり, ごく適当にイメージを書く。 これに名前をつける。 あとはシステ
「Darkroom」はHTML5で作られたオンライン画像加工サイトです。 ちょこっと加工するくらいなら十分なくらいの機能をもっています。 HTML5で作られたってとこがすごいですねー。 IE8では動きませんでした。 以下に使ってみた様子を載せておきます。(※Chrome dev 6使用) まず「Darkroom」にアクセスします。 うお、めちゃくちゃ高機能っぽそう!これがHTML5!? 以下に各機能をざっと紹介します。 トリミングや反転、赤目補正などがあります。 カラーバランスや露出の調整。 こちらはエフェクト。用意されている10ほどのエフェクトから選びます。 IE8ではご覧の通り、エラーで動いてくれません。 一見Flashでも使ってるのかなと思っちゃうくらいリッチですね。 動作もサクサクしていて実用的! (本記事で紹介したサイト:Darkroom)
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ(図1、2)。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像(実写写真)に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。(2021年3月) 古い情報を更新する必要があります。(2021年3月) 独自研究が含まれているおそれがあります。(2020年5月) 出典検索?: "CAPTCHA" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 初期のCAPTCHAの例。 人間はこれを「HTKEHS」と認識できるが、機械にとっては困難である。 CAPTCHA(キャプチャ)はチャレンジ/レスポンス型テスト(英語版)の一種で、応答者がコンピュータではなく生身の人間であることを確認するために使われる。 ウィキペディアにおいても、ログインしていない状態のユーザ(IPユーザー)が外部リ
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
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