1枚のキャラクタ正面画像からのアニメーション生成 - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
作例 手描きで精細に書かれたキャラクタから、手描きでゆるく描いたキャラクタ、3Dキャラクタモデルがあるキャラクタ(いわゆる正解があるキャラクタ)まで、ある程度綺麗な結果が出ると思います！ 以下は、作例です。 2,3行目は本記事の著者が描いた絵を入力してみた結果ですが、気軽に描いた絵の割に良く動いています。 Talking Head Anime from a Single Image この記事および公開しているデモは、Talking Head Anime from a Single Image[1]の技術に基づき、作成しました。 上の記事では、この技術の背景からシステムのオーバービュー、実装の詳細をとても丁寧に説明されています。 さらに、記事だけでなく技術に関する動画も公開されています。 また、技術紹介の記事を公開した少し後に、デモを動かすためのソースコードも公開されています。 そちらのデモ
グレースケール画像のうんちく - Qiita
グレースケール変換の前提知識から具体的な変換アルゴリズムまで解説します。 カラー画像を元に白黒印刷したい場合や、最近だと機械学習の物体認識で輝度だけ使いたい等、グレースケール化の機会は意外とよくあります。 OpenCV や ImageMagick 等のグラフィックエンジンを使えばお任せ変換できますが、それが具体的にどういう処理をして、どのような選択肢があるのか、知っておいて損はないでしょう。 実際に、OpenCV や ImageMagick でグレースケール変換をしたい方は、こちらを参考にどうぞ。 Python でグレースケール(grayscale)化 ImageMagick のグレースケール変換 グレースケールとは 画像を色味のない明るさの度合いだけで表現するのがグレースケールです。 似た言葉にモノクロ画像がありますが、こちらは下のカラー以外3つを含む広い概念です。白と黒のどちらかだけで
ラフ画へ自動的にペン入れして線画にする恐るべきニューラルネットワーク技術を早稲田大学の研究室が開発
複雑なラフスケッチを、まるで手でペン入れしたかのような線画に自動で変換してくれる新技術が早稲田大学の研究室によって発表されました。 シモセラ・エドガー ラフスケッチの自動線画化 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~esimo/ja/research/sketch/ 早稲田大学のシモセラ・エドガー研究院助教らが開発したのは、鉛筆で描いたラフ画を一発で自動的に線画にしてくれる技術。例えば以下の画像でいうと、左側がラフ画スケッチ、右側がニューラルネットワークモデルで線画化したものです。 着物の女の子や…… お祭りっぽい雰囲気の女の子。 かなり線が重なっているように見えるお面のスケッチもこの通り。 複雑なスケッチでもかなりの精度で線画化しているのがわかります。 これまで、スキャンした鉛筆画など複雑なラフスケッチの線画化は非常に困難でした。しかし、新しい手法では3種類の畳込み層から
ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 (モデル配布) – Rest Term
ねこと画像処理。 (アイシャ – 池袋 ねころび) 前回のねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しました。今回はその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成したいと思います。それにはいろいろと準備が必要です。 モデル(分類器)の配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 アノテーションデータの収集 学習モデルを作る前に猫のどの部分を検出するかを決める必要がありますが、今回は猫の顔(頭)部分の検出を行おうと思います。そのためのアノテーションデータ作成補助ツールを作成したのでそれを使ってひたすらデータを集めます。僕一人の作業だと限界があったのですが、クラウドソーシングによりネット上の顔も知らない有志達の協力のおかげであっという間にデータが集まりました。 アノテーションデータ作成補助ツールの作成にあたっては以下のサイトを参考にさせてもらいま
画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
人力検索はてな - 二枚の画像が似ているかどうかを高速に判定するアルゴリズムを探しています。
二枚の画像が似ているかどうかを高速に判定するアルゴリズムを探しています。 通常は画素ごとに差分をとって平均二乗誤差やSN比を計算するのが一般的だと思いますが、これだと2乗計算を画素数分行うため計算量が多くなってしまい、比較する画像が複数ある場合だと計算時間が多大に増えてしまうことが問題になります。そこで画像比較の計算時間を削減できるアルゴリズムを探しています。 例えば、文字列処理では正規表現を用いることで高速に文字列探索が行えると聞いたのですが、画像処理の場合にはこのような強力な手法はあるのでしょうか？ 一つ画像にモザイクをかけて比較する画素数を減らして計算時間を削減する手法を行ったのですが、これだと計算時間は削減されるものの比較精度が落ちることが問題でした。あまり精度を落とすことはできません。 私は現在大学生でして、ある自作のソフトウェアを作成している所なのですが、上記の問題のため先に進
Webサイトのスクリーンショットを撮るサービスの作り方
SimpleAPIなどで有名な「Webサイトのスクリーンショットを撮ってサムネイル画像を作成してくれる」サービス。 SimpleAPIは、 「1人で作るなら、一気にやるのが重要」SimpleAPI・伊藤まさおさん の伊藤まさおさんが一人で作っています。 今回は、各スクリーンショット提供サービスを紹介した後、実際にこのサービスを作る手順を検証し、さらなる応用サービスにつなげる方法を考えてみます。 Webサイトのスクリーンショットを撮ってサムネイル画像にしてくれるサイト まずは、Webサイトのスクリーンショットを撮ってサムネイル画像にしてくれるサービスとして有名なサイトを紹介しておきます。 SimpleAPI - ウェブサイト・サムネイル化ツール 日本国内、海外からも大人気。ややサムネイル結果が不安定。 Mozshot ページごとにきれいに出力。大規模利用は禁止。 サムネイルAPI APIとし
フォトショじゃないとは信じられない『Artweaver』で画像編集 | ライフハッカー・ジャパン
Windowsのみ ： フォトショがあれば良いけど、買うほど使わんしなー。なんかいいのあればなぁ。と思っているそこのあなた。『Artweaver』を試してみてはいかがでしょうか？ 『GIMP』のようにフォトショ的なソフト、というよりは一部の高度な機能を抜かしたフォトショのコピー版という感じかな。フォトショ慣れした人にとってはメニューやツール機能なんかも直観的に使えるので至極使い勝手がよろしいかと思います。かなり似た感じに出来ているので、フォトショじゃないソフトを使っていることを忘れて『Artweaver』にはない機能をやっきになって探してしまったというユーザもいたそうですよ。 まぁ、フリーソフトですし、「まったく同じってわけじゃあそうは問屋が卸さねえ、こちとら江戸っ子でい」という感じなので、機能は確かに劣りますが、レイヤー管理やイメージクローニング、履歴機能、透明度、ペンタブレットサポート
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
x.com