何度見ても信じられない！ 落書きから写真を合成!? PhotoSketch（動画あり）
何度見ても信じられない！ 落書きから写真を合成!? PhotoSketch（動画あり）2009.10.06 19:00 ネットの画像シーンに激震が走ろうとしています。 ｢PhotoSketch｣はウェブベースの写真検索合成ツール。 いや、そんな言葉じゃ片付けられません。とにかくこの動画を見てください。 使い方はこんな感じ。まず、簡単にラフなスケッチを描きます。そして、それぞれのアイテムにラベル付けをします。上の図だと、｢ボート｣とか｢結婚式のキス｣とかですね。 そうとすると...！ なんと！ ネットからそれに合うイメージを検索、合成してくれるんです！ いや何度見ても信じられませんよ。自分で描いた適当なラフ画を元に、どの写真が一番マッチするか選び出し、人、鳥、背景等、それぞれ違う写真からもってきたオブジェクトをうまいこと周りの背景に馴染ませて1枚の写真を作っています。 もちろん完璧とはいきま
PhotoSpeak : 顔写真をアップするだけで動いた！しゃべった！！可能性無限大！！！1529
複雑な操作まったくなしで、顔写真が勝手に動きだし、録音した声をしゃべらせることができるとんでもないアプリがこちらの PhotoSpeak ！！ いや、かなりすごいです。モーションポートレート技術を応用して開発されているそうです。 うまくうごく条件は顔写真が、正面を向いていること、口が開いていないこと、髪が目にかかっていないこと、メガネをかけていないこと、の4点です。上記三枝こころの写真は完璧にスムーズに動きました！紹介します！ モデル：三枝こころ：SUPERBALL（参考記事） PhotoSpeak の動画はこちら PhotoSpeak の紹介はこちら まずアプリの起動画面と初回起動時のみウェルカムメッセージです。 最初はこの3DCGのお姉さんが入っています。 で、スムーズに動いています。 画面下の再生ボタンを押すとしゃべります。 画面右下にあるカメラボタンを押してみましょう。写真の設定が
How to deskew an image
The article describes an algorithm to calculate the skew angle of an image. Download source code - 1.91 KB Introduction The following article describes an algorithm in VB.NET to deskew an image. Background Deskewing an image can help a lot, if you want to do OCR, OMR, barcode detection, or just improve the readability of scanned images. For example, think of a camera that automatically takes photo
“人を棒に”置き換えるシステム開発 京大など - MSN産経ニュース
公共の場に設置された防犯カメラが撮影した人を瞬時に棒状の記号に置き換える画像処理システムを、京都大などの研究グループが開発した。 プライバシーに配慮することで、防犯カメラの映像をインターネットで公開したり、買い物客の行動を分析してマーケティングに生かしたり、多くの分野での応用が可能になるという。 開発したのは、美濃導彦京都大教授（情報工学）ら。新システムではカメラが通行人の動きを感知すると、人を棒に置き換え、事前に撮影していた無人の背景画像に重ねて表示する。 観光施設にあるカメラの活用も検討中。収集したデータをもとに来場者数を駅に掲示し、訪れた人に混雑情報を事前に知らせることも目指す。７月末から京都市内の商業施設で５カ月間の実証実験を行う。
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
algo works
はじめに 最近流行のプログラミング言語に、ＭＡＴＬＡＢというのがあります。ＭＡＴＬＡＢというのは、Mathworks社が作ったソフトです。 Matrix Laboratoryの略称でＭＡＴＬＡＢと言います。 この言語の特徴として、基本的にはＣ言語と変わらないのですが、関数がかなりたくさん用意されてます。 数学系や、信号処理系の関数がたくさんあるので、そういう事をしたい時にはとても便利な言語であります。 しかし、この言語で書かれたプログラムはＭＡＴＬＡＢを使わなければ実行出来ません。 そこが、一つの問題になりますが、これからＣ言語でプログラムを書こうと思ってる人は 一度このＭＡＴＬＡＢを使って作ってからＣ言語に移植するという方法は如何でしょうか？ ＭＡＴＬＡＢはプログラムを触った事がある人なら誰でも簡単に出来るので、 非常におすすめです。 目的 今回ＭＡＴＬＡＢ入門なるページを作り、 ＭＡＴ
Atsushi's Homepage 〜 ImageFilter
説明 様々な Java の ImageFilter クラスがあり、次のようなことが出来ます。 デモ で実際にこれらの ImageFilter を使った状態が見られます。 アニメーションさせたい方は こちら の解説もご覧ください。 渦巻かせる (NaltImageFilter) (例) 2 画像を半透明に重ねあわせる (MingleImageFilter) 光の画像を重ねあわせる (AdditionImageFilter) (例) 波立たせる (WaveImageFilter,SideWaveImageFilter) (例) 4 頂点を指定した四角形に変形する (TransformationImageFilter) (例) モザイク化する (MosaicImageFilter) 回転する (RotateImageFilter) ぼかす (ObscureImageFilter) エッジを強調す
C#で画像処理
C#言語を使った、誰でもわかる画像処理アルゴリズムとC#プログラムを公開しています。また、ソースのダウンロードもできます。 コンピュータで使用される画像は、たいてい赤青緑がそれぞれ256階調の情報を持ったものが使われます。グレイスケール画像では、白から黒まで256階調です。明るさを変更したい場合は、この256階調の輝度を増やすか減らすかで行われます。増やせばより明るく、減らせば暗くなります。こういった簡単な処理だけで済むためプログラムも簡単になります。ここでは、C#プログラムと実行結果を紹介（ダウンロード可）します。
★ もさぷい ★ 自作 マーカー認識
以前の記事 『自作ゲームにAR(Augmented Reality 拡張現実)を加える。 気が付いたことメモ』 では、 ・カメラを固定し、プログラム開始時に四角形のマーカーを撮影する。 ↓ ・スクリーン座標における、そのマーカーの4点の座標を自分の目で確認して、 その座標を使って、変換行列の計算をする。 ↓ ・カメラは固定したままで、計算した変換行列を使い続けて、3次元モデルを合成する。 という手法を行いました。 この方法では、モデル表示中にリアルタイムでマーカーの認識+変換行列の計算を 行わずにすむので、プログラムの負荷を回避できます。 しかし、カメラ固定なので、プログラム実行中にカメラを移動させることはできません。 ARToolkitみたいにマーカーの認識をやってみたかったので、 自作のマーカ認識を行ってみました。 『CMSとモバイルとフィードと四畳半社長: 24時間でつくるFlash
welcome OKADA's homepage
2001.11.19 Homepage作成 名前 岡田 守 (OKADA Mamoru) 職名 教授 所属 工学部 情報システム工学科 大学院工学研究科 基盤工学専攻 情報通信ネットワークコース 学位 工学博士 (広島大学, 1991年) 学・職歴 広島大学大学院工学研究科電気工学専攻修士課程(1972) NTTデータ通信(株) 知的財産室室長(1995) 1998年４月より現職 専門分野 コンピュータによる画像処理・パターン認識 講義科目 学 部：コンピュータグラフィックス，知的所有権と特許，画像処理 大学院：画像情報処理論，情報通信ネットワーク特論２ 現在の研究・研究開発領域 画像処理，パターン認識 代表的な研究論文等 文書レイアウトに着目した学術論文からのSGML文書生成システム，画像電子学会誌，第27巻，第5号(1998)，pp.591-601． MDL原理に基づく正則化
動画の大事な部分だけを自動的に抽出してくれる『HighlightCam』 | 100SHIKI
監視カメラなんかに便利そうなサービスのご紹介。 HighlightCamでは動画を解析して、大きな動きがあったところだけ抽出してくれる。 監視カメラをしかけておいて、数時間の録画をざざっと早送りし続けるよりだいぶ楽だろう。 万人向けではないが、長時間の観測なんかをしている人なんかは試してみてはいかがだろう。
リアルタイムに人の顔を認識する·ehci MOONGIFT
クローキーのような技術を使えば、人がまるで別な空間にいるような映像を作り出すことができる。だがこれは一部を投影するのが精一杯だ。体の一部を別なものに置き換えて表示してしまうような技術があればもっと面白い映像が作れそうだ。 左に映し出された映像から右側の映像が出来上がる そのような操作を行うのに特別な機器は必要ない。Webカムとコンピュータ、それにehciがあれば良い。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはehci、リアルタイム顔認識ライブラリだ。 ehciはWebカムを通して映し出される顔を認識し、その部分を3Dポリゴンに置き換えて表示することができる。Windows向けのデモアプリケーション（0.4）では顔のモデリングが限度だったが、最新版の0.6では顔以外の映像をそのまま投影できるようになっている。 Windows版 まるで石仮面を被ったような映像がehciによって映し出される。
ソフトウェア第三 講義資料 ロボットアームの運動学，立体視計算，ハンドアイシステム
Next: 1 ロボットアーム Up: Software III Top ソフトウェア第三 講義資料 ロボットアームの運動学，立体視計算，ハンドアイシステム 稲葉 雅幸 1 ロボットアーム 1.1 リンク機構の記述 1.2 座標系の設定 1.3 ハンドの位置と姿勢の計算：順運動学計算 1.4 関節角の計算：逆運動学 1.5 ヤコビ行列 1.6 力とモーメントの変換 2 マニピュレータ表現 2.1 関節のクラス 2.2 関節の定義マクロ defjoint 2.3 腕を表現するクラス 2.4 腕を定義するマクロ defmanipulator 3 ロボットの形状モデル 3.1 リンク形状の定義 3.2 マニピュレータの定義 4 物体操作の記述 4.1 eus/lib/llib/animation.l 4.2 アニメーションの例 demo7.l 4.3 ハノイの塔の操作 sample/hanoim
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ニューラルネットワークを用いたパターン認識
http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/shuto/index.html
http://storage.osdev.info/pub/idmjt/diaryimage/0901/neta090130l1.pdf
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