perceptual hash(phash)を利用して画像比較をしてみる - テノニッキ (@hideack 's diary)
突然ですが画像がたくさんあってそれを人の目で分類するのって大変ですよね。 自動でこういったものを分類できないか興味があったので調べてみました。 perceptual hashとは perceptual hash というのは、ハッシュ関数の実装なのですがSHA1等のハッシュ関数とは違い、以下の様な特徴があります。 得られるハッシュ値は64bit 対象は静止画, 画像, 音声等のマルチメディアデータ コンテンツ内容が類似しているケースでハッシュを得た場合、例えば静止画画像の拡大、縮小といった加工の場合ハッシュ値が全く同じになる また、色調の修正やノイズが加わった場合も得られるハッシュ値間のハミング距離が近くなる 64bitのハッシュ値なので最も遠いハミング距離は64 (=全くコンテンツが異なっている) 逆にハミング距離が0であればperceptual hashで得られた結果上は同一コンテンツ
RMagickで画像のピクセル情報を取得する:お題目うぉっち
2009年01月21日 RMagickで画像のピクセル情報を取得する ちょっと前に写真のピクセル情報を得るには？ということで、Rで実施する方法を調べたのだが、Rubyでも RMagickを使うと可能であることを知った。 Windows用にrmagick-win32をダウンロードして ImageMagick-6.4.5-3-Q8-windows-dll.exe を起動。その後、同じフォルダにある gem をインストールする。gem install --local rmagick-2.7.1-x86-mswin32.gem Windowsの場合、Rmagickの中でImageMagickの dll ファイルを必要とするようなので、C:\Program Files\ImageMagick-6.4.5-Q8 に path を通しておく。 これでピクセルの情報が取れるようになったので、二つの画像の色
計量学習を用いた画像検索エンジンとアニメ顔類似検索v3について - デー
まだgithubにはpushしていないのですが、さいきょうの組み込み型画像検索エンジンotamaに計量学習を用いて与えられたデータにあった画像間の距離関数を学習してそれを使って検索するというドライバを入れたので、先行的なデモとしてアニメ顔類似検索v3を作ってみました。 計量学習は、ベクトル間の距離の計り方を機械学習で決めるみたいな分野です。 アニメ顔類似検索v3 AnimeFace Search v3 - Otama LMCA_VLAD_HSV Driver randomボタンを押すと顔画像がランダムに出るのでどれかクリックするとそれをクエリに検索します。color weightは色の重みを調節するパラメーターで、1にすると色だけで検索します。0にすると形状やテクスチャだけで検索します。結果画像の上の数字は類似度的なもので、その横のgglは元画像をGoogle Search by Imag
画像処理におけるアルゴリズム
ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以
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
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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7. 基本課題 類似画像検索 — 2012.ProgramingLanguage 0.1 documentation
学校向けテクノロジ ソリューション | Microsoft Education
Facebook Quietly Rolls Out Pay-Later Option For New Gamers