PhobosLab
Introducing QOI — the Quite OK Image Format. It losslessly compresses RGB and RGBA images to a similar size of PNG, while offering a 20x-50x speedup in compression and 3x-4x speedup in decompression. All single-threaded, no SIMD. It's also stupidly simple. tl;dr: 300 lines of C, single header, source on github, benchmark results here. I want to preface this article by saying that I have no idea wh
画像処理のあれこれ1 閾値自動選定法の多クラス問題への応用｜伊藤 桂一(アダコテック)
2020/07/17追記 下記のような情報に見つけたので、実験画像の差し替えを行いました。 https://srad.jp/story/20/07/15/117231/ はじめまして初めましてアダコテックの伊藤です。製造業に向けた異常検知のAIソフトウェアを提供する㈱アダコテックでエンジニア兼取締役をしています。 エンジニアとしては、コア技術の研究開発、顧客から依頼されたPOCの実施などのを行っています。 仕事以外ではエンジニア仲間と飲みに行ったり、週末は息子と釣りに行ったりしています。(今は、コロナで自粛中ですが・・・) 弊社では、国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）で発明された高次局所自己相関特徴量(HLAC)(*1)という特徴抽出法を使った異常検出ソリューションの開発・販売を行っております。 この技術を発明された大津展之先生をはじめとした先生方に弊社技術顧問として関わって頂き
OpenCV 画像の二値化 - Qiita
概要 OpenCVを使った画像の二値化について書きます。 画像の二値化（自分で閾値を設定） 画像は有名なLenaを使います。 グレースケールで読み込むので、cv2.imreadの第二引数に"0"を書きます。 二値化はcv2.thresholdで行います。 cv2.threshold(画像, 閾値, 閾値を超えた場合に変更する値, 二値化の方法) 閾値と、二値化された画像を返すので、変数を二つ用意（retとimg_thresh）。 import cv2 # 画像の読み込み img = cv2.imread("./data/Lena.jpg", 0) # 閾値の設定 threshold = 100 # 二値化(閾値100を超えた画素を255にする。) ret, img_thresh = cv2.threshold(img, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)
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