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Dismiss Join GitHub today GitHub is home to over 50 million developers working together to host and review code, manage projects, and build software together. Sign up GraalVM Native Image Compatibility and Optimization Guide GraalVM Native Image uses a different way of executing Java programs than users of the Java HotSpot VM are used to. It distinguishes between image build time and image run tim
Way to cover an image with another image
方法1: position: absolute; で重ねる。 メリット: それぞれリンクを張れる。 デメリット: 特になし？ <div class="imageCover1"> <a href="https://twitter.com/kazoo04" target="_blank" class="imageLink"> <img src="http://wada811.github.io/sample/imageCover/img/kazoo04-background.png" alt="@kazoo04氏背景" class="baseImage"> </a> <a href="https://twitter.com/wada811" target="_blank" class="imageLink"> <img src="http://wada811.github.io/sample/
Matplotlibで画像を表示 - Qiita
とにかく表示 とにかく表示するだけなら、Image.show()メソッドが使える。 各OSの標準ビューアが開く。 #coding:utf-8 from PIL import Image #画像の読み込み im = Image.open("./achan.jpg") #表示 im.show() #coding:utf-8 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #画像の読み込み im = Image.open("./achan.jpg") #画像をarrayに変換 im_list = np.asarray(im) #貼り付け plt.imshow(im_list) #表示 plt.show() どうやらピクセル数が座標にマップされるようです。 Jupyter Jupyter(IPytho
Python+OpenCVで30行で顔認識する方法 - karaage. [からあげ]
python + OpenCVで30行で顔認識 今更ながらpython + OpenCVで顔認識（正確には顔検出）をやってみたのでメモです。以下のように30行もあれば顔検出ができてしまいます。汎用性とか気にしなければ20行でもいけそうですね。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys cascade_path = "./haarcascade_frontalface_alt.xml" color = (255, 255, 255) # color of rectangle for face detection def face_detect(file): image = cv2.imread(file) image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cascade = cv2.Ca
![Python+OpenCVで30行で顔認識する方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4bbf357facbb3949809f48a63ac808e29421e22c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20160718%2F20160718230400.jpg)
人工知能でモノクロ写真を自動でカラーにする方法 : 船木俊介「ディープビジネスフロンティア」
ディープラーニング（Convolutional Neural Networks（畳み込みニューラルネットワーク））を使ってモノクロ写真を自動でカラー化するよ、という面白そうなプロジェクトAutomatic Colorizationがあったので試してみた。 Rather than reconstructing the entire color RGB image, I trained models to produce two color channels which I concatenate with the grayscale input channel to produce a YUV image. The Y channel is intensity. This ensures that the intensity of the output will always be the
Zoomable Image with GDAL and Leaflet – IDRE Sandbox
Thanks to Pedro’s post, I was finally able to create a zoomable image viewer using GDAL and Leaflet. First, you must make sure that your image adhere’s to the tile size chart: Zoom Level Pixel size 0 256 1 512 2 1024 3 2048 4 4096 5 8192 6 16384 7 32768 8 65536 Then make sure that the larger side of your image (width or height) is sized to the exact pixel size. To do so, run the following command
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
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GitHub - karaage0703/python-image-processing: python image processing program