本当は速いImageMagick: サムネイル画像生成を10倍速くする方法 - 昼メシ物語
一般的に ImageMagick のサムネイル画像生成は遅いとされており、パフォーマンスが求められるシーンでは Imlib2 などのより高速な画像処理ライブラリが使われることが多いです。 Imlib2 の高速さについては、以前「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 床のトルストイ、ゲイとするとのこと」という記事で紹介しました。この記事のベンチマークにおいて、Imlib2 によるサムネイル画像の生成は、 ImageMagick の3倍程高速でした。 しかし、 ImageMagick は Imlib2 より画質がよく、高機能で使いやすく、今も頻繁にメンテナンスされており、とてもよく出来ています。その点 Imlib2 は、2004年からメンテナンスされておらず、セキュリティホールが見つかっても、各Linuxディストリビューションがそれぞれパッチを当て
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。
工学ナビの中の人の研究と周辺 ガチでやる画像処理プログラミング
このあいだ，dandelionさんがスゲーいいこと言ってたから問答無用で引用します． /****** [ここから余談]****** OpenCVの普及により画像処理という分野が身近になったのはいいのですが，最初からOpenCVに依存しすぎると，理屈がわかっていなくても高度なアルゴリズムが簡単に組めてしまうため，いざ応用となるとアタフタということになりがちなので，C言語習いたての人なんかはRAWファイルを使って一からアルゴリズムをコーディングしてみるのも後々ためにいい勉強になりそう．C言語に慣れてきたら，ppmなどファイル情報がヘッダ部に書き込まれているようなフォーマットにチャレンジするとかね． ******[ここまで余談] ******/ 要約すると 「Haar-likeによる顔検出くらいOpenCVに頼らず自分で組みやがれ」 ってことですかね？ （※冗談ですから） 僕の場合，最初はビット
ファイルの先頭8バイトだけで画像のフォーマットを調べる - bits and bytes
PHPでファイルをアップロードしたとき $_FILES にアップロードされたファイルについての情報が入っています。 そして $_FILES[...]['type'] にはアップロードされたファイルの MIME type が入っています。しかしここに入っている値は PHP: ファイルアップロードの処理 - Manual に $_FILES['userfile']['type'] ファイルの MIME 型。ただし、ブラウザがこの情報を提供する場合。 例えば、"image/gif" のようになります。 この MIME 型は PHP 側ではチェックされません。そのため、 この値は信用できません。 と書かれている通り信頼できません。ソースコードを見てみると php-5.1.4/main/rfc1867.c の SAPI_API SAPI_POST_HANDLER_FUNC(rfc1867_post
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