AdaRank: A Boosting Algorithm for Information Retrieval
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Unityで、もっとキレイな16bitカラーテクスチャを使おう！ - OPTPiX Labs Blog
こちらでは、思い出せないくらい大変にお久しぶりです。コミPo! でもお世話になっております、開発の小野知之です。久しぶりのブログ記事は、Unityでのテクスチャ画像取り込みについてのお話しです。 はじめに Unityで、マルチプラットフォーム向けのゲームなどを作成するケースが増えています。弊社の2Dアニメーション作成ツール「SpriteStudio」とUnityを連携してご利用いただいているお客様も増えてきたのですが、それと同時にこんなお問い合わせも増えました。 Photoshopなどで作成したテクスチャ画像をUnityに取り込んで使う場合に、「PVRTCでは圧縮ノイズが気になる」「32bitカラーではデータサイズが大きすぎる」といった理由で、「16bitカラー」形式を選択することが多いと思います。しかし、16bitカラーに変換すると、画質が大きく落ちてしまうのです。 そこで当社では、Un
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顔のニキビを一刻も早く治す効果的な方法
顔のニキビを一刻も早く治す効果的な方法 大事な日が控えている時に限ってできてしまうこと、ありませんか？ ニキビができてしまうと、それだけで気分も落ち込み、印象も大分変わってしまいますよね？ 私も最近まではチョコチョコニキビができてしまうことがありました。 最近は以下の対策をすることで、劇的にニキビに悩むことが少なくなりました。 よかったら参考にしてみてください。 【YouTube】赤ら顔を治す方法こちら 顔のニキビの原因 まずはニキビができてしまった原因を特定しましょう。 ニキビの原因は様々です。 食生活の乱れ、角質の汚れ、メイクがきちんと落とせていない。 乾燥によるニキビ、または疲れが溜まっていたり、ストレスが溜まっている場合、ホルモンのバランスが崩れている場合などが挙げられます。 自分のニキビの原因が何なのかを知ることもとても大切です。 対処法その１ 原因が分かったら、その原因を排除し
osakana.factory - ベッキーの髪の陰は何故ピンクなのか(2005年11月25日)
osakana.factory（おさかなファクトリー）は、未識 魚（みしき さかな）による個人プロジェクトです。萌え系 CGや、PhotoShop・画像処理などの技術情報、お絵描き講座、フリーソフトウェアなどの公開、情報社会学系のデムパ発信等を行っています。 作者： 未識(みしき) 魚(さかな) mishikiMishiki Sakana小中高の学校の勉強や仕事の進め方というのを真剣に考え直す時代ってことよ。汎用AIでこの得点が出るんだから、試験問題特化で作れば終わりですがな。偏差値65～70くらいはないとこのレベル越えないけど、それって単に大学教員と同じ思考回路… https://twitter.com/i/web/status/1668679852747264001(2023/06/14 03:00:54) UFOってのが英語圏のミームであることがよく分かる。恐らくはアメリカや欧州での
画像濃度変換処理
●概要 明るさ、コントラスト、色調などの変換処理である。 ●原理 ○変換対象 ここでの濃度変換は、すべてRGB値のそれぞれを独立で変換する方式としている。 ○基本方式 濃度変換は、RGB各値を入力とし、一定の伝達関数を通して、新しいRGB値を得る処理となる。伝達関数の形状で、明るさ補正やコントラスト補正となるだけである。 ●Intensityメソッド ○演算 R' = R + V G' = G + V B' = B + V -255 ＜ V ＜ 255 で、結果は、0 ≦ R'、G'、B' ≦ 255 に納められる。 ○高速化 i + V を、i = 0 から 255 まで予め算出、閾値処理しておき(つまりこれが伝達関数となる)、テーブル参照で済ませている。 ●Gammaメソッド ○演算 R' = 255 * (R/255)γ G' = 255 * (G/255)γ B' = 255 *
141 WebLog: 画像処理 WEB サービスまとめ
思ったこと、考えたこと、プログラミング、WEB、画像処理、ケータイについて、つらつらと書いてます。いわゆる日記かな。 # 画像処理 WEB サービスまとめ こんな感じのおもしろ画像処理 WEB サービスが流行ってるみたいですね。 顔にエフェクトをかけてプライバシーを守るWebサービスの作り方 この手のサービスとか、画像処理全般の WEB サービスで気になってた物、面白い物、普段使ってる物をまとめておきます。 Photoshop 系 Fauxto Picnik Picture2Life Preloadr PXN8 Snipshot 画像共有系 flickr iStockPhoto photobucket フォト蔵 Yahoo!フォト Picasa ウェブアルバム 画像検索系 Riya 特殊処理系 Polaroize Face Detector The Laughing Man Hacks Y
ゆーすけべー日記
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
Image Processing Basics
基本的な画像処理手法について 画像のディジタル化(カラー・モノクロ) このページで使用するサンプル画像について 輝度値ヒストグラム カラー画像の画像処理 色の変換(RGB->YUVへの変換) 色の変換(鮮やかさを上げる・下げる) 明るさの調整（γ補正） グレイスケール(モノクロ)画像の画像処理(階調に関する) 明るさの調整（γ補正） 階調値の部分拡大強調 階調イコライゼーション(ヒストグラム均一化) 2値化 グレイスケール(モノクロ)画像の画像処理(フィルタ処理) シャープ化とぼかし ノイズ除去(メディアンフィルタ) 1次微分(差分)によるエッジ検出 2次微分(差分)によるエッジ検出 実際に体験してみる(学内限定) グレイスケール画像の画像処理 カラー画像の画像処理 画像圧縮 一般データの圧縮 画像の圧縮（その１：ランレングス,GIF） 画像の圧縮（その２：JPEG） 参考文献 谷口慶治編
画像処理のプログラム
2003年7月2日更新 「色で抜き出す」2004年6月9日更新 画像処理のための準備(BMPファイルの入出力) このリンクをクリックするとファイルの一覧が表示されます． 自分のパソコンに適当なフォルダーを作成して，そこにすべてのファイルをダウンロードしてください． プログラムの実行は，MS-DOSで行います． t-bmp.exeは実行ファイルなので，MS-DOSで，t-bmpを実行すればプログラムが動きます． t-bmpは，(入力BMPファイル)を読み込んで，画像データを少し変換(白黒濃淡画像化)して，(出力BMPファイル)を出力します． BMPファイルは「ペイント」で表示できます． 物体抽出(２値化) t-thresh.c：しきい値を指定して白黒濃淡画像を２値化するプログラム t-histg.c：ヒストグラムを求めるプログラム 輪郭(エッジ)抽出 t-edge.c：１次微分，２次微分によ
Flashで画像処理するときのコツ – Rest Term
注意) レンダリングの高速化とは別レイヤーの話になります。 去年の記事でAPIレベルの考察はしていますが、今回はもう少し踏み込んで考えてみます。 get/setVector() vs get/setPixels() その前に BitmapData.getVector() と BitmapData.getPixels() のシグネチャを再掲。 両APIともピクセルデータを一次元のコンテナに詰め込むメソッドです。 getPixels(rect:Rectangle):ByteArray ピクセルデータの矩形領域からバイト配列を生成します。 getVector(rect:Rectangle):Vector.<uint> ピクセルデータの矩形領域からベクター配列を生成します。 速度を比較すると get/setVector() の方が高速です。 が、 重要なのはAPIの実行速度ではなく、 「取得したデ
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イマジン アカデミー: テクノロジースキル & 認定資格 | Microsoft Education
http://www1.kamakuranet.ne.jp/smo/proctalk/proctalk.htm