こちらの記事は2023年3月9日に投稿された旧バージョンです。特段の理由がなければ、最新事情を盛り込んだ「AIイラストが理解る!StableDiffusion超入門」をご覧ください。 こんばんは、スタジオ真榊です。このところ、ツイッター経由で公式サイトやこちらのFANBOXへのアクセスが急増しており、これからAIイラストを始め...
こちらの記事は2023年3月9日に投稿された旧バージョンです。特段の理由がなければ、最新事情を盛り込んだ「AIイラストが理解る!StableDiffusion超入門」をご覧ください。 こんばんは、スタジオ真榊です。このところ、ツイッター経由で公式サイトやこちらのFANBOXへのアクセスが急増しており、これからAIイラストを始め...
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
「数学の美しさ」というものは、数学を深く理解することで初めて得られる感覚と言われます。美しさが伝わると数学嫌いも少しはマシになるのかもしれませんが、数学嫌いの人にはそもそも美しさを伝えることができないということで、歯がゆい思いをしている数学愛好家は多いもの。そんなときに便利な、「数学の概念」を視覚的に理解できるグラフィック集は以下の通りです。 soft question - Visually stunning math concepts which are easy to explain - Mathematics Stack Exchange http://math.stackexchange.com/questions/733754/visually-stunning-math-concepts-which-are-easy-to-explain ◆01:奇数の和 奇数の和が平方数にな
ここは、コンピュータでイラストやアニメのキャラクターを識別するプロジェクトのページです。 僕がひとり、趣味で行っています。 目標は、絵を描く人に関係なく、より一般化されたキャラクターというものについて正しく識別できるライブラリを開発し、画像の自動分類や検索に役立てることです。 更新履歴 AnimeFaceを最近の環境で動くようにしてGitHubに置きました(Perl拡張なし) (2016 2/18) Imager::AnimeFaceのビルドスクリプトを修正. Imager-AnimeFace-1.02 (2012 7/30) OpenCV用のアニメ顔分類器にLBPの検出器を追加 (2011 7/18) Ruby拡張ライブラリへのリンク追加 (2010 8/16) 関連リンクを追加,微妙に様々なコメントを修正 (2010 3/30) 昔作ったもの(OpenCV用のアニメ顔分類器,SC),関
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画像の類似度を計算する方法を調査していたところ、面白い手法を紹介している方がいたので、この場でシェアしたいと思います。 この手法は「Perceptual Hash」という、「比較可能なハッシュ」を生成するための一手法です。 一般的にMD5やSHA1などのハッシュ値は、1バイトでもデータが違えば、まったく違うハッシュ値を返してきますが、「Perceptual Hash」は似たようなデータには似たようなハッシュ値を返してきます。 元ネタのブログによれば、これから紹介する手法のことを、ブログのオーナーであるDr. Neal Krawetzさんは「Average Hash」と呼んでいるようです。 元ネタのブログ記事は、以下のリンクからたどることができます。 Looks Like It – The Hacker Factor Blog いたってシンプルな手法ではありますが、例えば高速で「それなりの精
二枚の画像が似ているかどうかを高速に判定するアルゴリズムを探しています。 通常は画素ごとに差分をとって平均二乗誤差やSN比を計算するのが一般的だと思いますが、これだと2乗計算を画素数分行うため計算量が多くなってしまい、比較する画像が複数ある場合だと計算時間が多大に増えてしまうことが問題になります。そこで画像比較の計算時間を削減できるアルゴリズムを探しています。 例えば、文字列処理では正規表現を用いることで高速に文字列探索が行えると聞いたのですが、画像処理の場合にはこのような強力な手法はあるのでしょうか? 一つ画像にモザイクをかけて比較する画素数を減らして計算時間を削減する手法を行ったのですが、これだと計算時間は削減されるものの比較精度が落ちることが問題でした。あまり精度を落とすことはできません。 私は現在大学生でして、ある自作のソフトウェアを作成している所なのですが、上記の問題のため先に進
株式会社アットステージは、スマートフォン向けゲームアプリやツールアプリの企画・開発を通じて、「人と人とが繋がる」をコンセプトにサービスを提供するデベロッパーです。
描画領域をクリップすると、クリップされた領域のみが描画対象になります。 クリップする領域を指定するCanvasクラスのメソッド 以下のCanvasクラスのメソッドを使って、クリップする領域を指定します。 boolean clipRect(float left, float top, float right, float bottom) float型の引数left, top, right, bottomで指定された矩形領域を、Region.Op.INTERSECTでクリップします。 boolean clipRect(float left, float top, float right, float bottom, Region.Op op) float型の引数left, top, right, bottomで指定された矩形領域を、Region.Opの指定に従ってクリップします。 boolea
publicに設定したテクスチャと差し替える場合 以下の様なプログラムとなります。Cubeなどを作成して追加して下さい。 【JavaScriptプログラム】 var playerTexture1 : Texture; var playerTexture2 : Texture; function OnGUI () { GUILayout.BeginArea(Rect(5, 5, 100, Screen.height-10)); if (GUILayout.Button("Change")) { if (renderer.material.mainTexture == playerTexture1) { renderer.material.mainTexture = playerTexture2; } else { renderer.material.mainTexture = playerT
Processing Bitmaps Off the UI Thread の内容に補足を付けて解説してます。 前回のエントリーで大きい画像を効果的に読む込む方法を解説しましたが、デコードするデータがディスクやネットワークにある場合、BitmapFactory の decode* メソッドは UI スレッドで行ってはいけません(というかメモリ上以外のデータを読み込む場合は全部だめ)。 これらの処理はディスクやネットワークのスピード、画像のサイズ、CPUのパワーなどさまざまな要因で完了までの時間が変わり、いつ完了するのかわかりません。 もし画像のデコード処理で UI スレッドをブロックしてしまうと、最悪 ANR が発生します。 そこで、AsyncTask を使ってバックグランドで Bitmap を読み込むようにします。 ■ AsyncTask を使う 特に何も考えないで作ると、きっとこんな感じ
6月2日に開催されたDevLOVEさんと弊社の共同開催勉強会で、「Android×ComputerVision」というお題で発表してきました。 要はOpenCVをAndroidアプリに組み込んで特定物体認識を試そう、というもの。 資料は以下です。 20110602_MTI×DevLOVE発表資料「Android×ComputerVision」 View more presentations from Takahiro Horikawa ソースはgithubで公開してます。 https://github.com/thorikawa/AndroidObjectRecognition/ 概要 資料にも記載していますが、カメラのプレビュー画像からSURFの特徴点を検出して、LSHで再近傍検索→特定物体認識というのを毎フレーム行っています。 「物体」はCDのジャケット画像を5枚の内から認識して、それ
Androidプログラマへの道 〜 Moonlight 明日香 〜 C/C++プログラマの管理者が, Androidプログラムにチャレンジ. AndroidプログラミングのTipsをメモっていく予定です. トップページページ一覧メンバー編集 ギャラリーから画像を取得する 最終更新: moonlight_aska 2011年07月30日(土) 11:38:55履歴 Tweet インテント(Intent)で呼び出したギャラリーから選択された画像を取得することができる. ↓ 画像を選択 (出典:Android版「美人時計」より) ギャラリーから画像を取得 ImageView.java Intentのインスタンスを生成する. Intent#setTypeメソッドで, 画像全般("image/*")を指定する. jpegに限定する場合は, "image/jpeg"と指定. Intent#setAct
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