Web上の膨大な写真からローマを1日で構築する方法 - A Successful Failure
前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"（ローマを一日にして成す）だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基
Adobe Photoshop CS5に実装されるPatchMatchの実力 - A Successful Failure
動画：Adobe Photoshop CS5の新機能はもはやえげつないレベル… | ◆めっつぉ：スクエニ&ガジェットニュースとしてAdobe Photoshop CS5の新機能が紹介され話題になっている。 概要を知るには動画で見るのが手っ取り早いが、本エントリではSIGGRAPH2009で発表された元論文*1を参照して、その詳細を紹介したい。 本エントリで紹介する画像は全て元論文からの引用であり、高解像度画像にリンクしている。「失業者が出るレベル」とコメントされているが、高解像度画像によりそのクオリティを確認してもらいたい。 PatchMatchの概要 Adobe Photoshop CS5の新機能は、近似画像ないし近似画像領域を発見するための無作為近隣探索アルゴリズムであるPatchMatchによって実現されている。最近隣探索(nearest-neighbor search)は先行研究で
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。
アニメ顔の色情報に基づいた画像検索のデモ - デー
Imager::AnimeFaceを使ったちょっとした応用例として画像検索のデモを作りました。 Imager::AnimeFaceを知らない方は Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デーを参照してください。 ウェブサービスとしてではなく、デモやサンプルの意図で作っていて、方針としては、 Imager::AnimeFaceで得られる情報以上のことは考えない 難しいことは無視して簡単に作る(コーディング1日〜2日で作れる程度) です。Imager::AnimeFaceから得られる色情報はオマケみたいなもので、検索に使うには情報量が少なすぎる気がしますが、これくらいはできるよ！というデモになります。 この記事ではデモと同等のものを実装するに必要なアルゴリズム(DB作成と検索)について簡単に説明します。注意として、この記事ではPerlで解説しますが、デモの実装
Quasimondo - Mario Klingemann's Flash Blog: Optimizing Seam Carving
Optimizing Seam Carving After my post about the various content-aware image resizing projects I couldn't resist to take a closer look at Joa Ebert's ImageResizing class and take him on his word "If you can improve something do not be shy and post it". I just love code optimizing and saw several points to attack. First I replaced the loop that moved the pixels via getPixel()/setPixel() by a displac
RenderNote - RenderNote
Render Note これは、Render Note である... Render Note のルール 13 日以内に更新をし続けないと所有者は死亡してしまう しかしこれは嘘ルールらしい コンピュータグラフィックスのレンダリングアルゴリズムや理論についてのメモをまとめたものです。 コンパイラ コンパイラツール シェーダコンパイラ サンプリング 乱数 モンテカルロ法などで使われる。 低食い違い量列 主に準モンテカルロ法で用いられるサンプル列。準乱数, LDS とも呼ばれる。 サンプリングパターン 光輸送 メトロポリス光輸送 パストレーシング レンダリング グラフィックス一般 モンテカルロレイトレーシング 逐次モンテカルロ法 空間データ構造 交差判定 BRDF レイ微分 省メモリレンダリング メッシュ圧縮 大域照明入門 数学 球充填問題 クリフォード代数 モンテカルロ法 モンテカルロ積分 マ
紹介記事を書いて頂きました - Webプログラミング日記
「王様の箱庭」さんのところでfacekit.netの紹介記事を書いて頂きました。 2007-03-21 あの貧弱なWebページ＆発表内容でよくぞここまで、と言う感じの詳しい＆正しい理解に基づく記事なのでもはや何も言うことはない（公式ページでも紹介したい）のですが、書いていただいたお礼にいくつかフォローアップを書いておきます。 検出アルゴリズムって何つかってるんだろ？HarrLike？ http://d.hatena.ne.jp/masayashi/20070321 アルゴリズムは、ご推察のとおりHaar like feature + cascade classifierを使っています。OpenCVでおなじみの手法ですが、ただの移植では芸が無いので、顔の左右の向きの検出範囲を拡大できるように少しひねったアルゴリズムを実装してあります。 顔の上下も判定できるようにして、ハンズフリーでブラウジン
アルゴリズム/画像処理 - osdev-j (MMA)
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