Python でポワソン画像合成のコード書いたよー | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。元気に画像合成してますか？ ふつーは画像合成とかあんまり興味ないですよね。僕も全然興味ありませんでした。何だか難しそうだし、面倒そうだし、Photoshop 持ってないし。でもですね、画像合成に全然興味がなく、一切関わりたいとも思っていなかったのは、画像合成について何ひとつ知識を持たなかったからです。皆様はポワソン合成についてはご存知ですか？ ポワソン合成を用いると、以下のような画像を簡単に作ることができます。 モナリザをベースとしている感じはありますが、顔が違いますね。なんか違う。 実はこれ、以下の画像をベースとして 以下の絵を合成しています。 どの部分を合成するかについては、以下の画像で指定しています。 ポワソン合成を用いるとこのような合成を簡単に行うことができます。どうですか面白くないですか。 ポワソン合成は、SIGGRAPH というコンピュータグラフィクス界で非常に
Pillowを使ってアイコン画像・ヒストグラムグラフ画像を作る
2013/03/18 00:47 ※ 商品のリンクをクリックして何かを購入すると私に少額の報酬が入ることがあります【広告表示】 Pillow がPython 3.3に対応したのが喜ばしいので、簡単に使い方を書いてみます。 Pillow は PIL を fork して、いくつかの問題を修正したものでかつ、Python 3に対応したものです。 ちなみに、 Pillow 2.0.0 以降は Python2.6, 2.7, 3.2, 3.3 に対応したもので、それより 2.0.0 より小さなバージョンは Python 2.4, 2.5, 2.6, 2.7 に対応したものらしいです。 世の中的にPython 3.0、3.1は無かった事になっているように感じられるので、3.2以降を使ったら良いです。 2013年3月6日にリリースされたBlender 2.66aも搭載されているPythonが3.3になっ
colorcorrect - Argmax.jp
実装アルゴリズム † 多くの手法は、色恒常性仮説の一つ、灰色仮説(Gray World Assumption)に基づいています。灰色仮説とは、白色光原下において視野内のすべての色、画像の場合は、全ピクセルのRGB値の平均を取ると灰色になるという仮説のこと。つまり、特殊な光源下の画像や、褪色して色が失われてしまった画像のRGB値の平均値は灰色とは乖離しているため、それのズレを補正して上げることで元の色を推定するという手法になります。もちろん、白色光原下においても平均が灰色にならない画像については正しく補正することが出来ないため、それを修正するような複数の手法が提案されていることになります。 詳細は参考文献を参照 gray world[1] colorcorrect.algorithm.gray_world usage: image max white[1] colorcorrect.algo
How to Create an App from Scratch | AppMaster
Turning an app idea into a working reality is a more complicated task than most people might believe. However, with the wealth of software resources available on the internet, creating an app out of your idea is manageable. You don't even need to necessarily know how to develop mobile apps to make your application work. You can hire third parties or freelancers as there many places where you can f
scikit-image: Image processing in Python — scikit-image
scikit-image is a collection of algorithms for image processing. It is available free of charge and free of restriction. We pride ourselves on high-quality, peer-reviewed code, written by an active community of volunteers. If you find this project useful, please cite: [BiBTeX] Stéfan van der Walt, Johannes L. Schönberger, Juan Nunez-Iglesias, François Boulogne, Joshua D. Warner, Neil Yager, Emmanu
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