Microsoftが誰でも簡単に機械学習モデルが作れるツール「Lobe」を公開！ | Techable(テッカブル)
Microsoftは、WindowsやMacにダウンロードして無料で使える「Lobe」を公開している。同ツールでは、ネット接続やログインもなしで機械学習トレーニングができて、利用するデータはプライベートに保たれる。 Microsoftは2018年にLobeを買収し、同ツールをブラッシュアップしてきた。今では、誰でも簡単に機械学習モデルがトレーニングできるように…とのコンセプトを体現したものになっている。写真をインポートすれば自動でトレーニングLobeのWebサイトに掲載の紹介動画を観れば、このツールのシンプルな使い勝手が認識できるだろう。ナビゲーターがPCのWebカメラで水を飲む写真を複数通り撮影。同じく水を飲んでいないシーンを撮影すると、トレーニングが自動で行われる。 ラベルを調整して、Webカメラの前で水を飲むと「水を飲む」動作が検出できるように。また、モデルの修正も簡単にできるようだ
画像処理100本ノックを作ったった - Qiita
画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。（完成！！） 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー） ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正
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OpenCVで学ぶ画像認識 記事一覧 | gihyo.jp
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WEBブラウザ上で簡単に透過PNG画像を作成できるツール - PEKO STEP
画像を透過させて半透明にする方法 まず最初に、透過色を付けたい画像を読み込みます。 編集したい画像ファイルを直接キャンバス内にドロップすると、画像ファイルを開くことができます。 メインメニュー、もしくはキャンバス下部にあるファイル選択ボタンからも画像を読み込むことができます。 画像の読み込みが完了したら透過色の設定をおこないます。 操作は簡単で、表示された画像から透過したい部分をマウスで左クリックするだけです。 そうするとクリックした場所の色を設定された透過色にします。 画像の下の編集メニューを操作することで色の透過方法を調整できます。
画像処理 — OpenCV-CookBook
画像を単色で塗りつぶす¶ 画像を単色で塗りつぶす方法を示します． また，この例には示しませんが， 画像中の部分矩形を塗りつぶす場合には、ROIまたは cv::rectangle を利用します． 矩形を描く などを参考にしてください． #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> int main(int argc, char *argv[]) { // 初期化時に塗りつぶす cv::Mat red_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar(0,0,255)); cv::Mat white_img(cv::Size(640, 480), CV_8UC3, cv::Scalar::all(255)); cv::M
人工知能で白黒写真をカラーに 早大が技術開発、GitHubでコード公開
早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという
Dlibの高性能な顔器官検出をMacでさくっと試す - Qiita
Dlib http://dlib.net/ Dlib is a modern C++ toolkit containing machine learning algorithms and tools for creating complex software in C++ to solve real world problems. Real-Time Face Pose Estimation (YouTube) このDlibは、画像処理、機械学習系のすごーーーいライブラリなんですが、OpenCVなんかに比べて日本語の情報が少ないです。 OpenCVよりも顔検出精度が良かったり、OpenCVにはない顔器官検出など備えてます。PythonのAPIもあって簡単に使える感じですね。 githubはこちら https://github.com/davisking/dlib この記事について 今回、ウ
サルでもわかる顔検出の原理 - 科学信仰
顔検出機能はここ数年で急激に普及してデジカメとかケータイとかにフツーに入るようになったり、Google画像検索のオプションに入ってたりして、すっかりコモディティ化しちゃってるけど、ちょっと前まではすごい困難で実用化に手を出すなんてとてもとてもな技術だったんだよね。 2001年のViola & Johnsの論文*1で超高速＆超正確な検出アルゴリズムが発表されるまでは。 これの画期的だった点は非力なパソコン（とか現在のケータイ内蔵CPUとか）で画像中からリアルタイムに顔を検出できたことなんだ。 キモは３点。 Integral-ImageによるHaar-like検出器の高速演算 AdaBoostによる検出能力の強化 多段フィルタ（cascade）による非顔領域の高速排除 具体的にどれがViolaらのオリジナルの仕事なのかはよく知らないけれど。 少なくとも一個目と三個目はそうな気がする。 Inte
画像処理.com | キーエンス
画像処理.comでは、こんなことが学べます！ ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理（カメラ検査）を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード（撮像素子CMOSやレンズ、照明など）やソフト（各種検査における画像処理の手法など）に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
写真を絵のようにする写真加工技術「PhotoDramatica-PRO」 - あやえも研究所
こちらの無料背景素材集（「繁華街・ショップ」「公園」「住宅街」「学校」「神社」「山」「空」）は、PhotoDramatica-PROをベースにして、多少レタッチも加えて仕上げられています。 この画像作成にかかった時間は、以下の通りです。（Photoshopのバッチ処理を利用して一括生成しているので、1枚1枚生成する場合よりも短い時間で生成できています） 枚数：場面数87 x 差分0～8枚 作成画像枚数：562枚（差分込み） 作成日数：13日（写真撮影日を含まず） 作成時間数：55時間 1日あたりの平均作業時間：4時間10分程度 背景1場面（差分を全て含む）あたりの平均作成時間：38分 背景1枚あたりの平均作成時間：約6分 HTMLと動画で分かりやすく、詳しく解説 この教材は、主にHTMLのテキストと動画で構成されています。動画では、処理過程の最初から最後までを通して説明していて、HTMLの
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
パターン認識の前処理に必要な二値画像の細線化
はじめに 細線化はThinningやSkeletonizationと呼ばれ、二値画像（白と黒の色だけで表現された2階調の画像）を幅1ピクセルの線画像に変換する処理です。線が途中で切れたり、孔が開いたりしてはいけません。得られた線は、元の図形の幅の中心にくることが望まれます。 エッジ検出によって得られた画像は、元の画像の変化が比較的緩やかで広範囲な場合には、幅が広くなってしまいます。エッジ検出の閾値を高くすると幅は狭くなりますが、緩やかな変化を見逃してしまいます。したがって、閾値を低く選んで、幅広くエッジ部分を出させ、その後に細線化処理を行って、文字認識やパターン認識に使うことが多いのです。 アプレットを見る 対象読者 画像処理に関心があり、パターン認識の前処理を学習したい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、それより若干古いバージョンでも大丈夫です。CPUパワーは、大きい方が
画像の専門家も「魔法のようだ」と驚愕！ ピンぼけ写真を修復できるプログラムが開発される | ロケットニュース24
画像の専門家も「魔法のようだ」と驚愕！ ピンぼけ写真を修復できるプログラムが開発される 2012年10月26日 わーん、街で偶然アイドルを見かけたから急いでカメラのシャッター切ったら案の定ピンぼけして、どこかのおばちゃんみたいに見えるわーっ！ 街の名前が書かれた看板の字すらボケすぎて何がなんだかわからんわーっ！ これじゃ何の証拠にもならへんやーんっ!! そんなアナタの切実なお悩みが近々解消されるかもしれないから、ピンぼけデータもしっかり保存しておくといいかもしれぬぞ。 というのも、ピントや手ぶれなどでぼやけている写真を修復してくれるプログラム「SmartDeblur」がプログラマーVladimir Yuzhikov氏によって開発されたというのである。 例えばピンぼけした風景の元画像と、処理後の画像を見てみると、その差は歴然！ それまで何がなんだか区別できなかったボケボケの風景が、プログラム
tips - GIMPでJPEGの蚊を退治して"PNG"化する : 404 Blog Not Found
2012年09月05日03:00 カテゴリTips tips - GIMPでJPEGの蚊を退治して"PNG"化する このためだけにGIMPをインストールしておく価値あり。 可逆対非可逆 我々がふんだんに画像や音楽や動画をネットでやりとりできるのは、非可逆圧縮(Lossy compression)のおかげ。これがなかったらとうの昔にネットはパンクしています。静止画や音声はとにかく、動画ともなれば無圧縮ではネットどころかハードディスクすらついていけないほど。 うぶんちゅ! 瀬尾浩史 たとえば以下の画像。片方が可逆圧縮(Lossless compression)のPNG、そしてもう片方が非可逆圧縮のJPEGで圧縮してありますが、どっちがどっちだかおわかりいただけますか?画像をクリックした先に1246x1635ピクセルの元画像があるのでそちらも確認してみてください。 ぱっと見た目にはまるで同じ画像
5大人気オンラインフォトエディタ。無料で画像編集が出来るWebサービス達
今回は人気の画像編集Webサービスのご紹介。 ビジネスシーンにおけるphotoshop加工の無限の可能性は否定できないが、勉強にかかるコストは馬鹿にできない。しかし、そんな細かい加工や補正も、ワンクリックで行える時代は既に来ている。そんな無料のWebサービスをお探しの方に是非読んで欲しい。 もはや無料でここまでできんのかという話ですよ・・・。 画像編集をネットでいつでもどこでも Photoshop Express Photoshop Express Editor | Photoshop.com 一時期は英語しかなく、ユーザー登録が必要だったためえらい敬遠されてたサービスですが、そのどちらの問題も解決され、人気サービスの一つに。 覆い焼きツールと焼き込みツールといった痒いところに手が届く機能。自動補正に関しては一般的な写真でも綺麗にしてくれるため人気が高い。ただし、さすがはphotoshop
よく分からずにトーンカーブを使っている人に。 - kojika17
画像の色調補正する時、何を使いますか？ 私の場合、基本的な画像補正はトーンカーブ1つでほとんど済ませてしまいます。 トーンカーブは使い方が分かれば、簡易的に明度、色調、コントラストなどを補正できる強力なツールになります。 Photoshopベースで紹介しますが、FireworksやGIMPでもトーンカーブを扱えますので、参考になれば幸いです。 トーンカーブのデモで使用する画像は、フリーで配布されているPAKUTASOさんから写真をお借りして、説明します。 トーンカーブ基本 縦軸と横軸は、0から255まで階調を表しています。 画像モードがRGBの場合、縦軸は上から下に向かって暗くなり、横軸は左から右に明るくなります。 横軸が入力、縦軸が出力を表します。もっと噛み砕くと、横軸が元画像の階調、縦軸が補正後の階調です。 斜めに走っている線にはいくつも点が打て、曲線や直角にしたりできます。 階調の出
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