通行人を消し、撮りたい被写体だけを撮影する - エキサイトニュース
記者を生業にしていると、求められる技術がいくつかある。まず始めに挙げられるのは、言うまでもなく文章力。 そして、もう一つ。忘れちゃならないのが、カメラの腕でしょうか。 取材時は、取材対象をバッチリ画像として記録しておかなければならない。被写体は人物の場合もあれば、商品の場合もあり。また、お店取材の場合は建物を撮影することになる。 ……最も厄介なのは、建物を撮影する場合なんです。 当然、道路は天下の往来。道行く人の邪魔にならないよう、タイミングを見計らってパシャリとシャッターを押す必要があるわけで。 ということは、カメラ前に人が横切らないタイミングを伺わなければならないのです。記事と全く関係のない人が写真に写り込んでいたら、色々と問題ですし。しかし、それが結構難しくて。自転車が入り込んだり、車からクラクションを鳴らされたり。 そんで「あっ、スイマセン！」みたいな。 だからこそ、この新しい試み
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。
Androids - Are they already near us? -機人
If you are looking for something serious, go http://www.youtube.com/watch?v=091ugdiojEM http://www.youtube.com/watch?v=WbFFs4DHWys http://www.youtube.com/watch?v=lJZTWwy6eUw http://en.wikipedia.org/wiki/Android http://en.wikipedia.org/wiki/Cyborg Music: http://sam-free.com/songs.html D-16 "End of the world" (Website holder have closed this site.) My blog about the best comedy videos (in Japanes
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