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*あとでと画像処理に関するs_ryuukiのブックマーク (5)

  • 背景合成アプリ「Shoost」レビュー 映画のワンシーンのような「いい感じ」の絵を手軽に作れる | PANORA

    ビジュアルクリエイティブディレクターのMuRo氏が発表した「Shoost」はユニークなツールだ。「いい感じの雰囲気の絵を簡単に作りたい! キャラクターをきれいに魅せたい!」という思いから生まれたツールは、3つのレイヤーを重ね合わせ、その上から撮影効果を付与することで、画面・映像を作るという今までにない立ち位置のツールと言える。しかしながら、独特なツールゆえに、どのようなものかイメージがわかない人も多いかもしれない。 記事では、「Shoost」を実際に動かし、簡単な作品を作りながら、機能や優れている点を紹介していく。 人物画像+背景画像 まず、公式にも紹介されている、人物画像と背景画像を組み合わせた使い方を試す。 「Layer 2」 に人物画像を配置 まずは、主役となる人物画像から配置する。「Layer 2」を「Import Item」に設定し、画像アイコンをクリック。今回は「いらすとや

    背景合成アプリ「Shoost」レビュー 映画のワンシーンのような「いい感じ」の絵を手軽に作れる | PANORA
  • GitHub - yoyoyo-yo/Gasyori100knock: image processing codes to understand algorithm

    A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

    GitHub - yoyoyo-yo/Gasyori100knock: image processing codes to understand algorithm
  • waifu2x を Mac に導入して画像を拡大する方法

    できるだけキレイに画像を拡大したい! 送られてきた画像が小さくて困るってことありませんか?ホームページなどの記事作成代行などで、画像を頂くことが多いのですが、元の画像が小さいのに大きく掲載して欲しいと要望をもらう事があります。もちろん、気にせずそのまま拡大しても良いのですが、何かいい方法はないかと思いっていたところ、” waifu2x “に行き着きました。参考までに導入までの手順をご紹介します。 waifu2x 導入前準備 Xcode をインストールして以下のコマンドを実行します。 brew update brew upgrade brew install -v cmake brew install opencv waifu2x-converter-cppを導入 こちらのサイトを参考にさせて頂きました。

    waifu2x を Mac に導入して画像を拡大する方法
  • waifu2xとその派生ソフト一覧

    最終更新: 2016/03/22 親子関係やコメント等は厳密なものではありません。詳しくは、リンク先でご確認下さい。 waifu2x http://ultraist.hatenablog.com/entry/2015/05/17/183436 https://github.com/nagadomi/waifu2x 作者: ultraist (@ultraistter) 家。 ウェブサービス有。 計算に高性能サーバが必要なので、割安な使用料が時価のサービスを利用している。サーバの利用者が一時的に急増して使用料が跳ね上がると、サービスが一時停止することがある。 繋がらなくなったら、大体これが原因。数時間 - 数日待つか、下記のソフトウェアのいずれかをダウンロードして自分の環境で使いましょう。 (Windows 64bitかつGPUがnVidia製なら、Waifu2x-caffe。それ以外の環

  • Halide事始め - プログラミングの実験場

    MIT Halide(http://halide-lang.org/)というC++の高速画像処理ライブラリが去年リリースされた。C++内のDSLを使っていて、画像処理を、 計算のアルゴリズム アルゴリズム自体は副作用がなく、純粋関数的に定義される。 実装の詳細(「スケジュール」) スケジュールは、計算の並列化と、複数の計算ステップの融合を最適化する方法を指定する。 を分離した形で簡潔に書ける。 凄いのは、抽象的に書いたアルゴリズムからライブラリによって低レベルコードを出力させたほうが、手書きでチューニングしたコードよりも速いことすらあること(という作者の主張)。たとえば最近開発されたlocal Laplacian filterというの複雑なアルゴリズム(http://people.csail.mit.edu/sparis/publi/2011/siggraph/、pixelwise ope

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