binWord/blog - OmniGraffleは、AppleScriptを使う人にとって神アプリかも
テキストフレームに文字を流し込んで、それをビットマップ画像化するという作業をやる必要ができた。Adobe IllustratorをAppleScriptで制御したら簡単にできるんじゃないかと思ったのだが……。 まずIllustratorのオブジェクト構造がどうなっているのかさっぱりわけがわからないし、テキスト枠を作成するだけでも手順がやたら面倒。さらに、枠内にテキストが収まらない状態（文字あふれ）になった時、自動的に枠のサイズを変えることが、これまた難しい。手作業で行う時は、テキストフレームをドラッグ＆ドロップするだけなのだが、AppleScriptからテキストフレームの高さを変えると、文字まで引き延ばされてしまう！ 文字あふれの判定を行って、テキストフレームを作り直すという手も考えたが、私の手には負えない感じになってきたので断念。 で、代わりに「OmniGraffle」（日本語名は「オム
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。
Photoshopでやってしまいがちな12個の間違った使い方
Photoshopは便利なソフトウェアである反面、あまりにも便利なので思わずやってしまいがちな間違い、誤用、乱用といったものもあります。これらのことをしてしまっているからといって嘲笑の対象になるというのではなく、こういうミスを犯しがちなのでPhotoshop初心者・初級者は気をつけましょうというポイントのリストになっています。 どれもこれもPhotoshopをマスターしている人から見れば当然のことばかりなのかもしれませんが、誰でも一番最初には「初めて」のときがあったことも事実なので、これらの間違いを犯しているユーザーを見かけたら、相手の心を傷つけないように注意しながら、上達を促してあげると良いのかもしれません。 Photoshopでやってしまいがちな12個の間違った使い方は以下から。 12 Common Photoshop Mistakes, Misuses and Abuses | Th
NEDO:デジタルカメラの複数画像から簡易に高品質3次元モデルを作成する手法を開発【産技助成Vol.53】
デジタルカメラの複数画像から簡易に高品質3次元モデルを作成する手法を開発 【産技助成Vol.53】 一般的な撮影装置を使って臨場感と実在感のある3次元コンテンツを 容易に作成する手法を開発 図1．通常のディスプレイを用いて手軽に3次元物体をモデリングした例(左)と本技術のフロー(右) 【新規発表事項】 独立行政法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO技術開発機構）の産業技術研究助成事業（予算規模：約50億円）の一環として、広島市立大学大学院情報科の准教授、椋木雅之氏は、実物体の3次元形状と表面の色やつやなどの材質感を取得して再現する技術と人の目の運動視差を用いて、デジタルカメラと視点位置検出用カメラ、汎用PCという簡単な設備で3次元モデルを高い実在感で提示する仮想展示システムを開発しました。 このシステムは、対象物の全周囲を手持ちのデジタルカメラで一方向に自由
覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム | WIRED VISION
覆面していても顔認識できる新しいアルゴリズム 2008年3月26日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Bryan Gardiner Allen Yang氏の顔認識アルゴリズムを使うと、たとえ画像が破損していたり、部分的にさえぎられていても、該当する人物を的確に見つけ出すことが可能だ。Photo: Allen Yang 忍者の覆面はもう意味がない。カリフォルニア大学バークレー校とイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校(UIUC)の研究者たちが開発した新しい顔認識アルゴリズムは、たとえ目、鼻、口の部分が不明瞭でも、90％から95％の正確さで個人の顔を認識できるのだ。 「多くのアルゴリズムでは、目、鼻、口といったいわゆる重要な顔の特徴を使って個人を確認している」と、新しいアルゴリズムを開発したバークレー校工学部の研究者Allen Yang氏は述べる。 「しかし、それだと
JGCL Web Site Top Page
Java Geometry Class Library(JGCL)は、幾何形状要素(解析形状、自由形状)に 対して、様々な形状処理を行うための Java のクラスライブラリです。 JGCL は計算エンジンとしての機能だけを提供し、結果を表示する機能は持ちません。 上記に表示されている演算結果の視覚化には Jun for Java を利用しています。 提供する主な演算・機能 生成 特性値計算 交わり(交点，交線) オフセット フィレット プラットフォーム 以下の JavaVM 上で動作確認がされています。 Sun JDK 1.1.8 Sun Java2 SDK 1.2.2 Sun Java2 SDK 1.3 ダウンロード jgcl-001.zip (2000.12.26) ドキュメント(Javadoc 出力) JGCL API 1.0(2000.12.27) 関連リンク JGCLについて社内
mmlab: マーカレスモーションキャプチャ
カメラで撮影された画像のみを用いて、マーカーや特殊なセンサーを装着することなく人間の動作を認識するモーションキャプチャシステムを開発しています。 あらかじめ作成しておいた姿勢辞書から生成した様々な姿勢と、2台のカメラから得られる画像特徴（シルエット）をマッチングすることにより姿勢推定を行います。 従来のモーションキャプチャシステムのように、体にマーカーなどを取り付ける必要がないため、手軽に体の動きを取得することが出来ます。 この技術は、ヒューマンインターフェース、エンターテイメント（ゲーム等）、セキュリティー（監視）など、幅広い応用が考えられます。 岡田隆三、他「マーカレスモーションキャプチャによる仮想ファッションショー」電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2004-215, pp. 19-24, 2005． R. Okada, B. Stenger, T. Ike, and N.
ImageCompletion (C) Software Homepage
ImageCompletion Software Copyright (C) 2004-2005 Michal Zmiri-Yaniv, Moshe Ofry, Ami Bruker, and Tal Hassner ImageCompletion is a Windows XP implementation of the algorithm described in the paper: Y. Wexler, E. Shechtman and M. Irani "Space-Time Video Completion" Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Washington, June 2004. The software performs image completion (a.k.a. "image hole fillin
髪の毛などが込み入った背景を削除する方法 / ウェブデザインライブラリー
投稿日：2008年2月19日 レベル：上級者 ソフトウェア： 対象を背景から引き出す3つの手法についてご紹介します。この中から気に入った方法を使って作業できます。 Step1 ： 抽出ツールを使用する Step2 ： ブレンドモードを使用する Step3 ： チャンネルの使用 画像を開きます。「フィルタ」−「抽出」を選択するか「Alt」＋「Ctrl」＋「X」キーを押してください。 パレットツールのエッジハイライターツールを使ってモデルと背景の間の縁に色を塗ります。このステップでは、できる限り注意深く作業してください。 塗りつぶしツールを選択してモデルの内側の空間に色を塗ります。 プレビューを押して結果がよければ「OK」を押してください。 するとこのようになります。 モデルの周りの縁がまだ白っぽい場合は、 覆い焼きツールを使って削除してください。 最後はこのようになります。 新しい
1
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
http://www.web3dnews.org/mt_index/archives/2003/07/981.html