Cloudinaryを使って画像の変換をやってみる - Qiita
Cloudinaryというクラウドベースの画像管理のサービスを使って、画像変換などやってみます。 はじめに Cloudinaryは、画像を管理するクラウドサービスで、画像の保存、変換、配信がとても簡単できます。Akamaiと連携しているようでワールドワイドで画像配信ができます。 いくつかプランがありますが、無料のアカウントで30万ファイル、10ギガのストレージ、月間2万回まで画像の変換ができます。 記事作成後にプランの考え方が変わっているので、こちらを参照してください。 https://qiita.com/kanaxx/items/b3366025e6715562d8f9 Cloudinaryの画像変換は、この動画をみるのが一番早いです。 https://cloudinary-res.cloudinary.com/video/upload/ac_none,c_scale,h_388,q_4
Android用画像読み込みライブラリ、Glideを使ってみよう！ | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
こんにちは。Typetalk開発チームの後藤です。Android用の画像読み込みライブラリを使うことで、自前のコードがだいぶ削減できましたので、ご紹介したいと思います。 このようなライブラリを使う利点は以下の通りです。 基本的に画像URLと表示するImageViewを指定するだけ メモリキャッシュ、ファイルキャッシュを自動に行ってくれる Gifアニメーションが表示できる Glideとは もともとはBumpという会社が開発していたようですが、この会社はGoogleに買収されており、CopyrightにはGoogleと記載されています。同じ目的のライブラリはいくつかあるようですが、Googleだと安心感があり、採用の十分な根拠になりますね！ はじめに まずはじめに、build.gradleのdependenciesにglideを追加しましょう。現在のバージョンは4.4.0なので、この記事はこの
<img>: 画像埋め込み要素 - HTML: ハイパーテキストマークアップ言語 | MDN
上記の例では、 <img> 要素の使い方を示しています。 src 属性は必須で、埋め込みたい画像へのパスを入れます。 alt 属性は画像のテキストによる説明で、必須ではありませんがアクセシビリティのために非常に有用です。 — スクリーンリーダーがこの説明を読み上げることで、画像が何を表すかをユーザーが知ることができます。また、ネットワークエラーやコンテンツのブロック、リンク切れ等の理由で画像が読み込めなかった場合にも代替テキストが表示されます。 他にも、様々な目的で指定できる属性がたくさんあります。 セキュリティとプライバシーのためのリファラー/CORS 制御。 crossorigin および referrerpolicy を参照してください。 width と height の両方を使用して画像の固有の寸法を設定すると、画像を読み込む前に場所を確保し、コンテンツのレイアウトが移動することを
Rubyで画像ファイルの種別を判定
Rubyで画像ファイルの種別を判定する方法です。 🐹 判定ロジック JPEG => ファイルがffd8で始まり、ffd9で終わる GIF => ファイルがGIFで始まり、3bで終わる PNG => ファイルが89504e470d0a1a0aで始まり、0000000049454e44ae426082で終わる 😸 ソースコードdef image_type(file_path) File.open(file_path, 'rb') do |f| begin header = f.read(8) f.seek(-12, IO::SEEK_END) footer = f.read(12) rescue return nil end if header[0, 2].unpack('H*') == %w(ffd8) && footer[-2, 2].unpack('H*') == %w(ffd9)
Kerasによるデータ拡張 - 人工知能に関する断創録
今回は、画像認識の精度向上に有効な データ拡張（Data Augmentation） を実験してみた。データ拡張は、訓練データの画像に対して移動、回転、拡大・縮小など人工的な操作を加えることでデータ数を水増しするテクニック。画像の移動、回転、拡大・縮小に対してロバストになるため認識精度が向上するようだ。 音声認識でも訓練音声に人工的なノイズを上乗せしてデータを拡張するテクニックがあるらしいのでそれの画像版みたいなものだろう。 ソースコード test_datagen2.py test_datagen3.py ImageDataGeneratorの使い方 #3 - GithubのIssuesでTODOを管理し始めた ImageDataGenerator Kerasには画像データの拡張を簡単に行うImageDataGeneratorというクラスが用意されている。今回は、この使い方をまとめておきた
画像の前処理 - Keras Documentation
ImageDataGenerator ImageDataGeneratorクラス keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-06, rotation_range=0.0, width_shift_range=0.0, height_shift_range=0.0, brightness_range=None, shear_range=0.0, zoom_range=0.0, channel_shift_range=0.0, fi
Keras - Keras の ImageDataGenerator を使って学習画像を増やす - Pynote
概要 CNN の学習を行う場合にオーグメンテーション (augmentation) を行い、学習データのバリエーションを増やすことで精度向上ができる場合がある。 Keras の preprocessing.image モジュールに含まれる ImageDataGenerator を使用すると、リアルタイムにオーグメンテーションを行いながら、学習が行える。 キーワード ImageDataGenerator オーグメンテーション (augmentation) 関連記事 具体的な使い方は以下を参照。 pynote.hatenablog.com 概要 キーワード 関連記事 ImageDataGenerator 基本的な使い方 オーグメンテーションの種類 回転する。 上下反転する。 左右反転する。 上下平行移動する。 左右平行移動する。 せん断 (shear transformation) する。 拡
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Downsampling (signal processing) - Wikipedia
In digital signal processing, downsampling, compression, and decimation are terms associated with the process of resampling in a multi-rate digital signal processing system. Both downsampling and decimation can be synonymous with compression, or they can describe an entire process of bandwidth reduction (filtering) and sample-rate reduction.[1][2] When the process is performed on a sequence of sam
アフィン写像 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "アフィン写像" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年9月） 幾何学におけるアフィン写像（アフィンしゃぞう、英語: affine map）はベクトル空間（厳密にはアフィン空間）の間で定義される、平行移動を伴う線型写像である。アフィン (affine) はラテン語で「類似・関連」を意味する affinis に由来する。 始域と終域が同じであるようなアフィン写像はアフィン変換（アフィンへんかん、英語: affine transformation）と呼ばれる。アフィン写像はアフィン空間の構造を保つ。 基本事項[編集] 一般に、
幾何学的変換 - Wikipedia
幾何学的変換とは集合の何らかの幾何学的な構造を持つ自身への（もしくは幾何学的な構造を持つ相異なる集合への）全単射である。 特に「幾何学的変換は定義域と値域が点の集合であるような関数である。幾何学的変換の定義域と値域はしばしば R2 もしくは両方が R3 である。幾何学的変換はしばしば（反転に対応するため）1対1関数であることが要求される[1]。」幾何学の研究はこのような変換によって成されてきたと言うこともできよう[2]。 幾何学的変換は被演算子の集合の次元によって分類することができる。そのため、例えば平面変換と空間の変換は互いに区別される。幾何学的変換は保持される幾何属性によっても分類することができる。 変位は距離と向き付けられた角を保持する。 等長写像は角と距離を保持する[3]。 相似は角と距離の比を保持する。 アフィン変換は平行性を保持する[3]。 投影変換は共線性を保持する[4]。
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Homogeneous coordinates - Wikipedia
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