改善・活用事例集 | オムロン制御機器
オムロン制御機器の改善・活用事例、アプリケーション事例をご紹介。工程別または課題別の事例から選定できます。
画像縮小アルゴリズム比較
画像縮小拡大アルゴリズム比較 画像の縮小拡大をするには色々なアルゴリズムがありますが、代表的なものに Photoshopで使われている「バイキュービック(bicubic)」があります。それを 上回ると言われている「Lanczos3」など各種アルゴリズムを試してみる事もで きるフリーソフトです。 リサンプリングエンジン R13 http://www.fine-view.com/jp/r13/index.html １３種類のアルゴリズム Lanczos4 / Lanczos3 / Lanczos2 / Mitchell / Lagrange / Hermite Bell / B-Spline / Gauss / Bicubic （双三次補間） 画素平均法 / Bilinear （線形補間） / Nearest Neighbor （最近傍法） 縮小専用は定番の画像縮小ツール
小さな画像を美しく拡大する「SmillaEnlarger」 - SourceForge.JP Magazine : オープンソースの話題満載
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ（図1、2）。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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。
1000万画像を1秒以内で検索 VisualSeeker
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 6月10日に公開された、Yahoo! JAPANの研究開発プロダクトのショーケース「Yahoo!ラボ」。 このなかのプロダクトのひとつとしてYahoo! JAPAN研究所が開発した独自の技術「VisualSeeker」について、研究者の岩崎雅二郎さんにお話を聞きました。 ■VisualSeekerとは？ --VisualSeekerの機能 一般の画像検索ではテキストを入力して検索しますが、VisualSeekerでは画像自体の特徴に基づいて検索します。以下のように様々な検索が可能なので、場合に応じて適切な検索方法を選択して利用できます。 類似する画像の検索 描いた画像に類似する画像の検索 指定した色に類似する画像の検索 アップロー
tokuhirom blog
Blog Search when-present<#else>when-missing. (These only cover the last step of the expression; to cover the whole expression, use parenthesis: (myOptionalVar.foo)!myDefault, (myOptionalVar.foo)?? ---- ---- FTL stack trace ("~" means nesting-related): - Failed at: ${entry.path} [in template "__entry.ftlh" at line 3, column 25] - Reached through: #include "__entry.ftlh" [in template "entry.ftlh" at
窓の杜 - 【REVIEW】“シームカービング”技術を利用できる画像編集ソフト「Seam Carving GUI」
「Seam Carving GUI」は、“シームカービング”と呼ばれる特殊な画像編集技術を利用できる画像編集ソフト。Windowsに対応するフリーソフトで、作者のWebサイトからダウンロードできる。 “シームカービング（seam carving）”技術とは、画像を解析して色の切れ目を等高線状に切り出し、その切れ目部分を削除したり水増ししていくという特殊な画像加技術。たとえば、通常は縦横比を変えて画像をリサイズすると、被写体もそれに応じてリサイズされ歪んでしまう。しかし、“シームカービング”技術を利用すれば、被写体を歪めずに、背景だけを水増ししたり間引いたりして画像をリサイズすることができるわけだ。 本ソフトは、BMP/JPEG/PNG形式の画像に対応しており、縦横比を変えたリサイズだけなら、画面右側の［Resize Demensions］エリアで画像の高さと幅を指定して［Resize］ボタ
幕末古写真ジェネレータをハックする - てっく煮ブログ
幕末古写真ジェネレーター というウェブサービスがちょっと前に話題になりました。どんな写真も幕末の写真のように加工してくれる面白いサービスです。この仕組みを 幕末古写真ジェネレーターの仕組み？ - 将来が不安 で解析していたのが面白かったので、続きをやってみることにしました。→成果を先に見たい人は、こちら からご覧くださいませ。1. 真っ黒な画像を渡すまずは、真っ黒な写真を幕末風にしてもらいます。これが幕末風にするための型紙です。以降はテンプレート画像と呼ぶことにします。2. RGB の階調を渡す直感的に、ジェネレータの実装は （元画像＋色補正）＋テンプレート画像 と考えられます。テンプレート画像は得られたので、あとは色補正のパラメータを探れればハック完了です。そのために、RGB の階調をジェネレータに渡してみました。結果はこうなりました。おー。青色がほとんど消えてますね。グラデーションの方
OpenCV.jp
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
Web2.0時代の画像補完技術 － ＠IT
2007/08/29 1万枚の写真を使ってできないことで、200万枚の写真ならできることがある。それは熟練したPhotoshopの使い手が1時間かかってやる写真加工の作業を、コンピュータ処理で自動化してしまうこと――。8月初頭に米国サンディエゴで開催された画像処理技術の祭典、SIGGRAPH 2007で発表されたシーン補完技術は、何百万枚もの写真をネットで集められるWeb2.0時代の画像処理技術だ。 写っている邪魔な対象物を自然に置換 「数百万枚の写真を使ったシーン補完」と題した論文と、その成果を発表したのは、カーネギーメロン大学のジェームズ・ヘイズ（James Hays）氏とアレクセイ・A・エフロス（Alexei A. Efros）氏。この補完技術のアイデアは、元となる写真に似た構図や配色の写真を、ネット上で集めた膨大な数の写真データベースから探し出し、元の写真の消したい部分、あるいは復
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Technical Note TN2123: CrashReporter
http://www.patentjp.com/09/U/U100029/DA10005.html
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ベクトル ε-フィルタによるカラー顔画像処理-皺成分の除去- | CiNii Research
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