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。
“241543903”で画像検索したらわけのわからない写真がいっぱい出てくる件
tumblr をうろうろしていて見つけたんだけど、 Google 画像検索や flickr で “241543903” を検索すると 冷凍庫に頭を突っ込んだ人の写真がいっぱい出てくる。 いまやってみたら Google で 3,920件、flickr で343件出てきた。 241543903 – Google 画像検索 Flickr: Search どうやらこれ、Davidz Horvitz という人が仕掛けた 壮大なネタらしい。 これ。 http://davidhorvitz.tumblr.com/post/93729208 この訴えかけに乗っかって、 何千人だか何万人だかの人がこの奇行に及んだわけですな。 単なるおふざけだと言えばそれで終わりなんだけど、 これもアートの一形態だという気もする。 「なんだこりゃ」と思わせてくれるものはみなアートだと思っているので。 思えばインターネットとい
そんなあなたに 人類の叡智の宝庫、世界中の美しい図書館20
■チェコ■ プラハはストラホフ修道院。中世の神学校の図書館。 ■スイス■ ザンクト・ガレン修道院。世界遺産にある図書館。 ■ドイツ■ ヘルツォーク・アウグスト図書館。 ■イタリア■ ローマ、アンジェリカ図書館。 ■ポルトガル■ 国立図書館。 ■ポルトガル■ コインブラ、これで大学の図書館。 ■フランス■ パリ、国立図書館。 ■イギリス■ ロンドン、大英博物館。 ■オランダ■ デン・ハーグ図書館。 ■イギリス■ ヘリフォード大聖堂の図書館。激レア本にはチェインチェイン。 ■オーストリア■ メルク修道院の図書館。 ■アメリカ■ ニューヨーク市立図書館。 ■アメリカ■ ジョージタウン大学。 ■スウェーデン■ ストックホルム、国会図書館。 ■オーストラリア■ ビクトリア州立図書館。 ■アメリカ■ ワシントン大学、スザロ図書館。 ■オーストリア■ ウィーン、国立図書館 ■アメリカ■ エール大学付属の
秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ: Seam Carving - 自然な画像リサイズを動的に行なうソフトウェア
via Digg Siggraph2007で発表されたというSeam Carving技術。そのSeam Carving for content-aware image resizingという動画で解説されているのは、画像 […] via Digg Siggraph2007で発表されたというSeam Carving技術。そのSeam Carving for content-aware image resizingという動画で解説されているのは、画像内のひとまとまりの図形・物などの形を維持したままで、不要な部分を削って縮めることができるという技術。(論文 pdf) 説明がわかりにくくて申し訳ない。見てもらったほうがぜったい早い。 オリジナルのQuickTime動画はこちら これを使うと、写真の中の鍵となる写真や人物を常に保存しつつも、見ているPCや携帯端末の画面サイズに合わせてイメージを縮める
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