Quasimondo - Mario Klingemann's Flash Blog: Automated Threshold & Edge Detection
Automated Threshold & Edge Detection It's a tiny bit late maybe, but here are two image processing techniques that deal with automated thresholding and edge detection that I showed in my "2d or not 2d" talk in 2007 and in "The Pixel Whisperer" in 2008. I've had a look at my presentation demos and repackaged their code into a single class called ThresholdBitmap. This is a BitmapData class with a fe
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
漢字を類似度検索可能にする (polog)
アイデアとしては単純で、画像情報に落としたあとで全漢字pairに対して全pixelの一致数をカウントするだけ。 これの時にはリアルに全漢字でやろうとしてたんだけど、2万字=>4億ペアなので断念した。常用漢字1945文字を対象とする。 ActiveRecordやら何やら使いたかったけど、普通にやると結構面倒だったのでrailsでプロジェクト作ってscript/runnerした。 ファイル rake db:migrateで create_table :chars do |t| t.column :char, :string t.column :byte, :integer end add_index :chars, :char add_index :chars, :byteこんなのと create_table :similarities do |t| t.column :c
Bilateral Filtering
Bilateral Filtering for Gray and Color Images Introduction The Idea The Gaussian Case Experiments with Black-and-White Images Experiments with Color Images References Introduction Filtering is perhaps the most fundamental operation of image processing and computer vision. In the broadest sense of the term "filtering", the value of the filtered image at a given location is a function of the values
inside out
最新記事(inside out)へ | 年と月を指定して記事を読む（クリック!） / 2001/ 2002/ 2003/ 2004/ 2005/ 2006/ 2007/ 2008/ 2009/ 2010/ 2011/ 2012/ 2013/ 2014/ 2015/ 2016/ 2017/ 2018/ 2019/ 2020/ 2024年2月 を読む << 2024年3月 を読む >> 2024年4月 を読む 大都市周辺のベットタウンの住宅地、住宅地に隠れてる山脈や渓谷を「山歩き」 たとえば渋谷の道玄坂など、都市に「坂道」がたくさんあることでわかるように、大都市にも山や谷が残っています。それと同じように、あるいはそれ以上に、大都市の周辺に位置するベットタウンにも、山や谷があるものです。たとえば、右の画像は、標高を強調した横浜・新横浜周辺の3Dマップです。……今朝は、そんな市街地アルプスの尾根
PotrAs でチラシ文字 - てっく煮ブログ
as, potrasベクタ変換ライブラリ PotrAs のデモ兼サンプル。チラシ文字っぽいものを再現しました。あらかじめ画像として作成しておいてもよいのですが、任意の文字を簡単にチラシ文字にできるところがポイントです。チラシ文字ジェネレータを作れますね！（流行るかどうかは別として）lineStyle と beginFill を組み合わせて描画するだけ。簡単ですね。もちろん、BitmapDataの範囲拡張＆収縮を使えば、PotrAs を使わなくてもできますが、こちらの方がわかりやすくてメンテナンスしやすそうです。ソースは以下に（25行）。 package { import flash.display.*; import flash.filters.*; import com.nitoyon.potras.*; [SWF(width="420", height="120")] public c
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
ラベリング
ソースコード他 Labeling.h (これだけで使えます) サンプル一式(tgz) Windows用サンプル一式(zip) 性能 下の画像(640x480)のラベリング10000回: 36秒66 CPU: PentiumM 1.8GHz, Memory: 1GB, OS: linux 2.6.11.7, コンパイラ: g++ -O3 動作環境 C++。 STL(Standard Template Library)が使えること。 g++ (GCC) 3.3.2 (linux) および Visual Studio .NET 2003 (windows) で 動作確認済みである。 解説 使用方法(PDF) 連絡先 バグ報告・要望は井村まで。
がくのほめぱげ - 色の結合演算について（その１）
Adobe Photoshop，Paint Shop Pro，Gimp などのペイントツールにおいて、「レイヤー（Layer）を重ね、 描画モード（Blend Mode）を切り替え、透過率（Opacity）を与える。」のような使い方は、フォトレタッチだけではなく、 お絵描きするときにも頻繁に行われていることと思います。 描画モード（ブレンドモードとも呼ぶらしい）の操作については、画像を用いて具体的に説明しているホームページをよく見かけますが、 色を結合（合成）するための計算方法として、紹介、解説している書籍、ホームページとなると、ほとんど見かけませんね。 ＃これって大きく取り上げちゃダメな話なのかなぁ・・・？(^^; このページでは、この描画モードを数式として示します。 ソフトウェア開発者向けの非常にマニアックな内容となっていますが、 描画モードをサポートしているペ
The coolest place for digital photography hobbyists
Your photos - this is the top priority for picjoke. No more need to study photoshop during weeks and months, to explore color correction, textures, gradients. You don't know the difference between vector and raster graphics? It doesn't matter at all. Do you like creative work? We are at your service. No need to download anything - all funny photo effects are online.You may do photo collages with t
モーションポートレート株式会社: モーションポートレートとは
モーションポートレートとは こんなの見たことない! あなたの写真が動き出す! モーションポートレートは、たった1枚の写真から自動的に3次元モデルを生成し、多彩な表情の顔アニメーションを自動的に作り出すことができる技術です。 3つの優れた特長 3次元モデルを自動生成 弊社独自のモーションポートレートエンジンにより、1枚の写真を瞬時に3次元CGへと変換、立体アニメーションを作り出します。 リアルタイムに描画、インタラクティブな操作 ユーザー入力（マウス、ボタン、タッチペン、音声など）に対してキャラクタがリアルタイムに反応します。パソコンだけでなく、携帯電話でも動作が可能です。 表情エンジンによる、多彩で自然な表情 モーションポートレートの持つ表現力により、驚くほど自然な表情アニメーションを実現しました。喜怒哀楽、さまざまな表情を自由自在に表現できます。 豊かな展開性 モーションポートレートは、
Haar Cascades
Here we have a repository of proven haar cascades for object detection. This page contains trained classifiers for detecting objects of a particular type, e.g. faces (frontal, profile), pedestrians etc. Some of the classifiers have a special license - please, look into the files for details. If you need some help to upload your cascades here, contact Ale by email. Sample row Use the following samp
opencv.jp - OpenCV-1.0 リファレンス マニュアル（日本語訳）-
最終変更者: 怡土順一, 最終変更リビジョン: 467, 最終変更日時: 2009-06-23 14:23:34 +0900 (火, 23 6月 2009) CXCORE リファレンス マニュアル 基本構造体（Basic Structures） 配列操作（Operations on Arrays） 初期化（Initialization） 要素へのアクセスと部分配列（Accessing Elements and sub-Arrays） コピーと充填（Copying and Filling） 変形と置換（Transforms and Permutations） 四則演算，論理演算，比較演算（Arithmetic, Logic and Comparison） 統計（Statistics） 線形代数（Linear Algebra） 数学関数（Math Functions） 乱数生成（Random
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Video: Lifelike animation heralds new era for computer games - Times Online
ヒゲチェン
hirax.net::inside out::2007年10月02日
Application error (Rails)
Tracking the face and the eyes