メルアイコン変換器を作った話 - Qiita
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 この方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 （左から順にゆかたゆさん、みなぎさん、しゅんしゅんさんのものです (2020/12/1現在)） 自分もこんな感じのメルアイコンが欲しい！！ということで機械学習でメルアイコン生成器を実装しました！！.......というのが前回の大まかなあらすじです。 今回は別の手法を使って、キャラの画像をメルアイコンに変換するモデルを実装しました。例えばこんな感じで変換できます。 実装したコードはこちら 本記事ではこれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の変換にあたってはUGATITという手法を使って
PythonでPowerPointの各ページを画像ファイルにする - Qiita
トレーニング用の資料作るときに、僕だけがうれしい機能です。PowerPointのページ単位で画像ファイルに変換します。PowerPointを開いて、ファイル→エクスポート→ファイルの種類の変更を選ぶのと同じ事を、Pythonで自動化しました。 comを使ってPowerPointを操作し、ついでにファイル名がスライド1.PNGといろいろ嫌なので、slide1.pngに変換するようにしました。 読み込むPowerPointのファイル名と出力先をファイルの先頭で指定しています。当然、PowerPointがインストールされていないと動きません。試してみたければ、とりあえずtest.pptxのパワポファイルを用意すれば動くと思います。 import os import glob from comtypes import client PPT_NAME = 'test.pptx' OUT_DIR =
なぜ我々はいまだに文字列でコメントを書いているのか - Qiita
あるいは、画像コメントのすすめ。 TL;DR 画像コメントのほうが意図が伝わりやすい 画像URLからツールチップで画像表示してくれるVSCode拡張機能があるよ その場で画像を作るSVGエディタもあったよ 問題提起 みなさんは、少し複雑なアルゴリズムを書くことになったときどうしていますか。 たいていの場合、いきなりコーティングに取り掛かるのでなく、 雰囲気をつかむためメモやホワイトボードに落書きすると思います。 特に幾何計算では簡単なものでも図を描いた方がいいです。こんな感じ。 図を書いたら後はコードに落とすだけです。 ね、簡単でしょう？ // 指定した直線を対称軸としたときの指定した点の鏡映位置を返す function flipVectorByLine(p: Vector, line: Line): Vector { // TODO: よくわかるコメントを書く const ln = ne
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
Google製JPEGエンコーダー「Guetzli」 - Qiita
Guetzli [guɛtsli] とはスイスドイツ語でクッキーの意味。1 Go Guetzli or go home #baking #christmas #cookies #heyprettyeats https://t.co/55nX22aNOA pic.twitter.com/v4Fj8qyZo9 — HeyPrettyBeautyBlog (@HeyPrettyBeauty) 2015年12月5日 Google が2016年10月22日に GitHub で Initial Release を公開 2 した JPEG エンコーダー。2017年1月13日に GIGAZINE で紹介される。3 2017年3月15日に 1.0 がリリース 4 され、Google Research Blog でアナウンスされた 5 ため、同17日頃より国内メディアで紹介され始めた。 Google、より高画
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして！iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能／機械学習／Deep Learning／認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
なぜ iPhone の画像は Android の画像よりもずっと高品質なのか - Qiita
Android と iPhone との比較は多くの点で議論されており、どちらがより良いかは、Android の画像の質は iPhone とくらべてずっと劣るという点を除けば、未だ結論が出ていません。Facebook、Twitter、Instagram 等どれを使っていても、写真をとって、フィルタをかけて、ソーシャルネットワーク上に公開すると、いつも Android から投稿される写真は画質が劣化しています。しかし何故でしょう？ 私達は昨年の間調査をし、そしてついに、Google が犯したほんのちょっとしたミスが原因であることを突き止めました。それは本当にちょっとしたミスでしたが、その影響はすべての画像を扱うアプリケーションに波及するほど大きく、現在に亘っても影響が続いています。 問題は、libjpegです。 libjpegといえば、数多くのオープンソースプロダクトでも使用されており、And
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