論文『画像補完技術による衣服の除去』を刊行します | ぱろすけのメモ帳
査読付き学術論文誌「あの人の研究論文集 Vol.4 No.2」に、私の執筆した論文「画像補完技術による衣服の除去」が採録されました。私が水面下で開発していた真に革新的なプロダクトに関するものです。人類のロマンであるところの、着衣の透視を実現します。具体的には、以下の画像のようなシステムを実現します。本記事に掲載した画像には強いモザイクをかけていますが、実際の紙面ではモザイクはありません。（一部黒塗りがあります。）上の画像が二次元画像を用いた例、下の画像が三次元画像を用いた例です。この図ではモザイクが粗すぎてわかりにくいかもしれませんが、お察しください。英語力に自信がないのであれなのですが、論文の概要は以下の通りです。Abstract: This paper proposes a novel method to remove clothes in images. When an image
Channel 9
AI is suddenly everywhere. Do you need to go and get a shiny machine learning degree to remain competitive? John Maeda says not to worry. He’ll show you how to cook delicious dishes into your coding repertoire with his new show - Mr. Maeda’s Cozy AI Kitchen. Open at Microsoft is a weekly show for open-source enthusiasts. It features a diverse group of guests including maintainers, software and Dev
画像のHessian行列の固有値の意味について - OKWAVE
こんにちは。 私は今、画像工学という授業を受けているのですが、先日次のようなことを習ったのですが、その本質が理解できませんでした。 それは、画像の中から、コーナーを探すのには以下のような輝度値のHessian行列を使うのですが H = | Ixx Ixy | | Iyx Iyy | （ここで、Ixxなどはそれぞれの方向の輝度値の２次微分です。） 授業では、この行列Hの固有値を計算し、求まった２つの固有値λ１、λ２がどちらも大きいとき、その点はコーナーであるとされていました。 固有値というものの本質がわかっていないためなのかもしれませんが、どうして２つの固有値がどちらも大きいときコーナーだといえるのかが分かりません。Tomasiさんの論文なども読んでみたのですが、解説はされておりませんでした。 どなたか理解しておられる方がいらっしゃれば、申し訳ありませんが、ご教授お願いします。
講義情報 (2020年度) - 東北大学 鏡 慎吾
[ 2005 | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023年度 ] このページには学外向けの公開情報のみを掲載しています． 受講に当たっては各講義の Google Classroom を参照してください． Please check out the Google Classrooom of each class for latest information. 情報科学基礎I (学部3年 第1クォーター，月曜3限/水曜2限) 2クラス並行のうち B2,C1,C2 クラスを担当します． 講義は対面で行われ，資料や課題は Google Classroom で配布されます． 必要に応じて以下の過去
Pattern Information Processing
(ミニクイズの解答と解説) 問1.1-問1.2(解答例)| (5/27 解答例)| (6/11 解答例)| (7/2 解答例) リンク OpenCV;Open Source Computer Vision Library(Intel) OpenCVインストール法,etc.(奈良先端大) OpenCV-japan(マニュアル日本語訳,サンプルソースコード,etc.) 画像処理に関するチュートリアル 画像ファイルのフォーマット | 画像ファイルのフォーマット(ppm/pgm)(簡単な解説) (Windowsでよく使われる)BMPについての解説(詳細なコメント) 音声ファイルのフォーマット(WAV) | 音声ファイルのフォーマット(AIFF) SPWAVE(坂野秀樹氏らによるツール) SIFT Key Points Detector(特徴抽出と照合の例; David Lowe's
無題ドキュメント
画像処理論 2008年冬学期 本講義のレポートの提出期限：2月13日（金）（厳守） 内容および提出方法については第11回講義資料最後の部分を確認のこと Gradient Domain High Dynamic Range Compression Motion Deblurring Using Hybrid Imaging Image Completion with Structure Propagation PCA-SIFT: A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors Photo Tourism: Exploring Photo Collections in 3D 第1回：本講義の概略と「画像のデジタル化」 平成20年10月8日 講義スライド：配布資料 参考資料：谷口2章、BB 2.2
プログラム作品公開【Windowsプログラミング研究所】
このページでは私が現在までに作成したプログラミング作品を公開しています。 いわゆるアプリケーションではなく、 小規模な実験プログラムと称した方が正しいのかも知れない作品達です。 ゆえに、内容は保証できませんが(特に初期のモノは……)、 全てのソースファイルと実行ファイルを公開しています。 ご自由にダウンロードして下さい。 ただし、転載は許可しません。 質問も歓迎致しますので、プログラムを見て、大いに学んで下さい。 これらの作品があなたのヒントとなれば幸いです。 ……私の成長の過程も覗けます(笑)。
cvBlobsLib - OpenCV Wiki
Blob extraction library A library to perform binary images connected component labelling. It also provides functions to manipulate, filter and extract results from the extracted blobs, see features section for more information. News 2008-08-24: Python binding for v6 released. 2007-03-22: Version v6 available for linux. Thanks to Jon Azpiazu. 2007-16-02: New version (v6) available! The performance
Surf - Wikipedia
"Surfing the Web", slang for exploring the World Wide Web surf (web browser), a lightweight web browser for Unix-like systems surf (graphics program), software for Unix-like systems for visualization of real algebraic geometry in dimensions two and three. surf homepage Surf (video game), a 2020 video game included with Microsoft Edge SURF, an acronym for "Speeded up robust features", a computer vi
モルフォロジーフィルタを用いた風景画像の識別 ３章
３．モルフォロジー演算 ３．１ モルフォロジーとは モルフォロジーは与えられた２値画像または濃淡画像からの特徴抽出を目的とし、集合論的操作からなる対象図形の変形手法の一貫した理論体系である。 最近は、一般的な画像処理でも数学的な裏付けをもち、体系化された形で議論されるようになってきているが、ディジタル信号処理などと比べると、体系化のレベルには差があるといってよい。それに比べるとモルフォロジーは確固たる数学的基盤をもち、体系化されたところにその特徴がある。モルフォロジーは処理対象画像と構造要素との間の集合演算で定義される。従って、構造要素の選び方により同一の演算結果が変わってくる。処理目的に適した構造要素を設計できれば、通常の画像処理よりも効果的な処理手法が実現できる。 ３．２ ２値のモルフォロジー Ａを２次元空間における集合とし、ａをＡに属する要素とする。ここでの要素とは２次元空間内の集
続：PNG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニック | コリス
上記のように半透明な箇所がある画像の場合、PNGで保存する前にモードをグレースケールにすることは非常に重要です。 グレースケールモード：[イメージ]-[モード]-[グレースケール] 2. 色数はより少なく 画像のカラーを減らす方法として、前回紹介したポスタリゼーションに代わる方法を紹介します。 この方法は256色限定で、カラーを最適化できます。 半透明の画像からイメージ箇所のみを抽出し（半透明は削除）、インデックスカラーに変換しマスクを適用します。 詳しい手順は下記の通り。 画像を開き、[イメージ]-[複製]で画像を複製します。 複製した画像に、[フィルタ]-[PhotoWiz]-[Remove Transparency]で透明箇所を取り除きます。 ※「PhotoWiz」はRemove Transparencyを参照ください。 [イメージ]-[モード]-[インデックスカラー]を選択し、イン
How To Optimize PNG — Smashing Magazine
This post describes some techniques that may help you optimize your PNG-images. These techniques are derived from laborious hours spent on studying how exactly the PNG encoder saves data. We’ll start with some essentials about the PNG format and will then move to advanced optimization techniques. As a web designer you might be already familiar with the PNG image format which offers a full-featured
pngcrushでPNGファイルから不必要と思われるメタデータを削除
PNGファイルにはメタデータとして様々な情報を埋め込むことができる。その様々な情報のうちガンマとカラー・プロファイルの情報はブラウザでの表示に影響を与えることがあるので、そこそこ使いやすいpngcrushで削除するのが無難。それら影響を与えることがあるメタデータを削除してやれば、WindowsのPhotoshopで作ったPNGファイルがMac(Leopard)のSafariで色がずれるなどといった現象を回避することができる。 pngcrushのWindows向けバイナリはダウンロード・ページの下の方にあるpngcrush-executablesの方からダウンロードできる(2009/07/03時点ではpngcrush-1.6.15-win32.zipが最新)。pngcrush-1.6.19.zipとかはソースのみなので注意。関係ないけどsourceforge.netは見づらくなった気がする…
わかりやすい PNG の話 for Web
ミケネコ研究所 / 画像研究室 / PNG の話 / 第 3 章 第 3 章 PNG のスペック一覧 PNG (Portable Network Graphics, ピング) フォーマット。 この章では、PNG フォーマットの機能のそれぞれについて、ざっと紹介していきます。しかし、GIF 問題を初めて認識されたあなたにとっては、おそらく PNG の詳しい機能などには興味がないことでしょう。あなたの最も知りたいことは、PNG の高機能性ではなく、本当に GIF の代わりになるのか、ということのはずです。だから、この章はあなたにとって少々たいくつなことでしょう。 幅と高さ カラータイプ 圧縮 フィルタリング フィルター形式 フィルタリングアルゴリズム インターレース Adam7 アルゴリズム GIF との比較 ガンマ補正 透過設定 αチャンネル 透明色 テキスト文字列 背景色 アスペクト比 減
方法: 自動スケーリングを解除してパフォーマンスを向上させる - Windows Forms .NET Framework
GDI+ により、描画時に画像が自動的に拡大縮小されることがあり、これはパフォーマンスの低下につながります。 代わりに、DrawImage メソッドに描画先の四角形の寸法を渡すことで、画像の拡大縮小を制御することができます。 たとえば、次の DrawImage メソッドの呼び出しでは、左上隅を (50, 30) に指定していますが、描画先の四角形は指定していません。 e.Graphics.DrawImage(image, 50, 30); // upper-left corner at (50, 30) e.Graphics.DrawImage(image, 50, 30) ' upper-left corner at (50, 30) これは必要な引数の数の点では最も簡単な DrawImage メソッドのバージョンですが、必ずしも最も効率的ではありません。 GDI+ に使用される解像度
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NIH imageで根長測定
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