boost.GILで組む、ジェネリックな画像処理のアルゴリズム
"Image dans le néant" by gelinh boost.GILは凄い！開発者の頭の良さがビシビシと伝わってくる！ ということで、今回はGILに関しての紹介記事を書こうと思います。 概要 あなたは画像処理のエキスパート。顧客の依頼で、8bitのRGB画像を処理するアルゴリズムを記述していたとします。ところが対象となるデバイスの仕様を調べていた際に、実はRGBA画像にも対応させなければいけないことが分かりました。面倒だと思いながら書いていた矢先、さらにBGRやABGR,さらには16や24bitにも対応したアルゴリズムを記述しなければならないことが判明しました。なんということでしょう…これらの画像すべてに対してアルゴリズムを書くなんて、とてもじゃないですがやってられない。やめてくれ！って感じです。 boostに付いてくるGILを用いることで、画像に対する操作をよりジェネリック
画像をぼかす: いろんなボケ、リアルなボケ
『画像をぼかす』と一口に言っても、その方法にはいろんなものがあります。一番有名なのはPhotoshopの『ガウスぼかし』に見られるようなGaussian Blurですが、残念ながらこれはカメラに見られるようなリアルなぼかしと比べるとどうしても見劣りします。原因はいくつか考えられて、一つはGaussian Blurに使われているガウス関数の勾配が穏やかなため、現実のレンズのシチュエーションを考慮していないという点があります。 それじゃあ勾配を急にした関数ー例えばフェルミ分布関数のようなーをカーネルに採用すれば良いのかというとそういうわけではありません。有名なLena画像で試してみましょう。 左が元画像、中央がカーネルにガウス関数を用いた画像、右がフェルミ分布関数を用いた画像。 確かに中央よりは綺麗だけど、それでもまだリアルとは言えない それじゃあ他に何が違うのでしょう？端的に言うと、黒も白も
Flight404のソースコードを読み解く part1
概要Processing(Proce55ing)界で知らない人は皆無と言われる(と勝手に思っている)Flight404のRobert Hodgin。とりあえず彼のことについて説明しますと、こんな感じの映像をProcessingで作ってしまうような人です↓ Weird Fishes: Arpeggi from flight404 on Vimeo. (悔しいことに、ルックスもイケメンだ！) で、実は彼はブログで「簡単」な(彼にとっては簡単なだけで他の人にとっては難しいです)Proce55ingのソースコードを公開しています。が、ワールドワイドではともかく、日本語のブログで彼のコードについて言及しているサイトやブログが全くない。それで自分の丁度いい勉強にもなりますんで、適当にFlight404のSRC: Particle Emitterで気づいたことを書き留めておくことにします。 もしかしたら
PyBrain - a modular Machine Learning Library for Python
今、python界でPyBrainが熱い！…わけじゃないですけど、個人的にけっこう注目しているライブラリ。機械学習ライブラリにおける、期待の新人が出てきなような気持ちです。 0.PyBrainとは？PyBrainっていうのはPythonによって動く、モジュール式の機械学習ライブラリです。python界ではいままでにもニューラルネットワークとかSVMなどを扱うライブラリが存在していましたが、PyBrainではそれらをより包括的に扱う、一種の環境としての機械学習ライブラリを目指しているようです。 PyBrainが優れているのはその思想もさることながら、扱っているアルゴリズムの多さにもあります。例えばFeaturesの欄を見てみると、 BackpropRpropPolicy GradientsSupport Vector MachinesEvolution StrategiesCMA-ESCom
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ドルコスト平均法は賢い投資方法と言えるのか？ 補足
