グレースケール画像のうんちく - Qiita
グレースケール変換の前提知識から具体的な変換アルゴリズムまで解説します。 カラー画像を元に白黒印刷したい場合や、最近だと機械学習の物体認識で輝度だけ使いたい等、グレースケール化の機会は意外とよくあります。 OpenCV や ImageMagick 等のグラフィックエンジンを使えばお任せ変換できますが、それが具体的にどういう処理をして、どのような選択肢があるのか、知っておいて損はないでしょう。 実際に、OpenCV や ImageMagick でグレースケール変換をしたい方は、こちらを参考にどうぞ。 Python でグレースケール(grayscale)化 ImageMagick のグレースケール変換 グレースケールとは 画像を色味のない明るさの度合いだけで表現するのがグレースケールです。 似た言葉にモノクロ画像がありますが、こちらは下のカラー以外3つを含む広い概念です。白と黒のどちらかだけで
Deep Image Prior
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
計算機アーキテクチャを考慮した高能率画像処理プログラミング
3. ムーアの法則に従って集積回路のトランジス タ数は年々倍増 背景（1/4） 3 40th Anniversary of the Microprocessor https://newsroom.intel.com/press-kits/40th-anniversary-of-the-microprocessor/ 2011年：Core i7 3960X vs Intel 4004 35万倍 1971年：Intel 4004 トランジスタ2300個 5. 現在のコンシューマ向け最上位 Intel Core i9 7980XEは2.6 GHz，18コア，512ビットベ クトル演算器，FMAユニット２つ搭載 –単純：2.6 GFLOPS –理想：3.0 TFLOPS （倍精度：1.5TFLOPS） • 2.6*18*16*2*2 • ターボブーストや増加したL2キャッシュ，SMTを活 用す
深層学習を利用したシーン認識技術の最適化で共同開発
モルフォは、シノプシスのエンベデッドビジョンプロセッサ「DesignWare EV6x Embedded Vision Processors」上で、深層学習を利用したシーン認識技術「Morpho Scene Classifier」を最適化する共同開発を行うことで合意した。 モルフォは2017年8月9日、シノプシス（Synopsys）のエンベデッドビジョンプロセッサ「DesignWare EV6x Embedded Vision Processors（DesignWare EV6x）」上で、深層学習を利用したシーン認識技術「Morpho Scene Classifier」を最適化する共同開発を行うことで合意したと発表した。 SynopsysのDesignWare EV6xは、高性能な32ビットスカラーと512ビットベクターDSP、物体検知／画像分類／シーン分割の処理に最適化した畳み込みニュー
广东顺景实业发展有限公司
顺景蓝天白云线上售楼部咨询登记盛启，敬献全城 23 2022-12-23 一键触达选好房顺景蓝天白云线上售楼部上线！五桂山是中山人的后花园，也是中山人公认宜居的地方，无论是生态环境、森林绿化、自然景观、空气质量、甚至是人口密度指标等，在中山都是超前的。 喜报｜顺景商业中心获广东省“二星级绿色建筑” 20 2021-01-20 中山“二星级绿色建筑设计标识证书”绿色建筑是指在建筑的全寿命周期内，最大限度地节约资源（节能、节地、节水、节材）、保护环境和减少污染，为人们提供健康、适用和高效的使用空间，与自然和谐共生的建筑。
糸が紡ぎ出す明暗 | POSTD
少し前、私は Petros Vrellis が作り出した芸術作品に出会いました。それを見て、私の中のエンジニア魂が叫びました。「自動化だ！」下の画像で分かるように、Petrosは丸い織機を使って糸で肖像画を作ります。しかし、これにはかなりの根気が必要です。これから、私がざっとこのプロセスを自動化するステップをやってみます。しかし、もちろん、称賛されるべきは、この驚くべきアイディアを思い付くきっかけとなったアーティスト本人です。最終的に出来上がるのは、糸だけを使って画像をハーフトーンで表現したものです。 この主なアイデアは、3つのステップに分かれます。ステップ1で、様々な入力画像に対して、糸で作品を表現するためにちょっとした前処理を行います。ステップ2で、最善の画像表現とするために製作者が長い糸をどのように配置していくのか決める処理をPythonで行います。ステップ3では、私の場合、この重労
脳に関する研究結果に誤りの可能性？ fMRIのソフトウェアにバグを発見 ─欠陥はすでに修正も残る不安 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
脳やその活動の状態を視覚化するために幅広く利用されている画像技術、磁気共鳴機能画像法（fMRI）について先ごろ、ある大きな発見があった。良い発見ではない。私たちの脳の働きについて過去15年間に実施され、発表された4万件近い研究結果が誤っていた可能性があるという（本記事は、筆者の見解に基づくものである）。 米科学アカデミー紀要（PNAS）に掲載された論文によると、スウェーデンにあるリンショーピング大学の研究者らがfMRIのソフトウェアにバグを発見した。つまり、私たちが働いているとき、遊んでいるとき、運動をしているとき、セックスをしているときの脳の状態として示されてきた研究結果の多くは、間違っているのかもしれないのだ。 ソフトウェアが適正に動作していなかったというのであれば、撮影された画像が示す結果は正しいものではないはずだ。活動していると考えられていた脳の部分は、実際には活動していなかったと
Raspberry Pi3で自動ノート取り装置を作った - いきるちから
はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
絵の描けない素人が嘘をつくためにアニメを作る - FILMASSEMBLER
まえがき わたしたちは、2016年のエイプリルフールは2015年のエイプリルフールに公開した君だけの、特別な一人になるためにのアニメPV、THE NAME OF THE HEROINE PV 1を制作しました。この記事では、絵が描けないまったくの素人が、アニメを作ろうとするとどんな悲惨なことになるか、どんな苦労をする羽目になるか解説します。 なお、記事の肥大化を極力避けるため、基本的なソフトウェアの操作などの記述を省略しております。 参考までに記しますとこの作品は、CLIP STUDIO PAINTの「うごイラ」機能や、Adobe Photoshop、ImageMagick、Apple MotionそしてApple Final Cut Pro Xに加え、自作プログラムを投入して制作されました。作画はすべてコンピュータ上で行ういわゆる「デジタル作画」で、描線の入力にはIntuos Proを使
Lanczos関数による画像の拡大縮小
Lanczos関数を使って画像を拡大縮小すると、高品質な画像が得られるのだそうだ。 その仕組みを知りたいと思っていつも通りGoogleのお世話になったが、仕組みを解説した情報が見つからない。 見つかるのはLanczosという名前の紹介や、画像処理ソフトの紹介ばかり。 もっとも、探し方が悪いのかもしれないけど。 なぜ高品質な画像が得られるのか？ 他の方法とは何が違うのか？ 断片的な情報から調べていって、その理由が理解できた。 はっきり言ってこれを解説するのは難しい！ Lanczos関数 まずはLanczos関数について。 そもそもLanczosを何と読むのかが疑問だったが、ランツォシュと読むらしい。 数学者の名前。 Lanczos sinc関数とかLanczos窓関数とかLanczosフィルタとか、人によって色々な呼び方をしていて、正しい呼称がどれなのかはっきりしないが、Lanczos wi
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - ponta256/chainer_refinenet
Loading...
The CImg Library - C++ Template Image Processing Toolkit - Reference Documentation
dtschump - Overview
GitHub - patrikhuber/eos: A lightweight 3D Morphable Face Model library in modern C++
The CImg Library - C++ Template Image Processing Library
長文日記
Tiny Scanner: Android Document Scanner - gHacks Tech News