ログイン
Photoshopの代わり! 使える無料写真編集ソフト10選2013.01.23 12:0053,341 そうこ Photoshopがなくたって、写真編集はできる! 今月初めに話題になったまさかの無料配布も間違いでしたし、Photoshopの無料版みたいなのないかなー。あーぁ。...あります、たくさんあります。今回は、その中から使えるもの10個紹介いたします。 ■GIMP 言わずとしれた有名どころ。写真編集ヘビーユーザーにオススメのソフトウェア。レイヤーもマスクも完備、ブラシも細かくコントロールが可能。また、非公式のプラグインもあり詳しくなればもっと深使うこともできます。どうしてもPhotoshopの見た目が好きな人は、GIMPshopというヴァージョンを使えば、レイアウトがよりPhotoshop風になります。・クロスプラットフォーム ■Paint.NET GIMPよりも力は落ちるものの、
JPEG/TIFF/PNG/BMP/GIF/ICO/HD PhotoをJPEG/PNG/BMPへ変換、回転/トリミング/縁取り/色調補正/アンシャープマスク/文字入れなどの加工、Exif情報とICCプロファイルの引継ぎ、連番や写真の撮影日を使用したリネーム、SIMD化とマルチコア対応による高速な一括処理、αチャンネル付き画像対応、Lanczos/Spline36/Bicubicなど9種類のリサイズアルゴリズム搭載、Susie Plug-in/WIC(Windows Imaging Component)対応といったことができるソフトが「Ralpha」です。 ダウンロード&操作方法などについては以下から。 Ralpha | スキマ産業 http://nilposoft.info/ralpha/ ◆ダウンロード&操作方法 上記サイトの「Ralpha_1.92.12」をクリック。 「ダウンロードペ
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library 3次元点群データを扱うならこれ。Kinec
2. Contents } 大規模画像データで出来ることの例 } 一般物体認識の紹介 } 大規模化の流れと最近の手法について } 大規模一般物体認識コンペティション } 他分野との融合的領域など 3. 大規模画像データの時代 } Webサービスへの画像投稿は日常の一部 } Flickr: 60億枚の画像(2011年) } Facebook: 毎年30億枚画像投稿 } Youtube: 毎日約8年分の動画がアップロード } 何らかのメタ情報が付与される場合も多い } タグ、コメント、EXIF、位置情報、・・・ } これらの大量のデータを用いることで、従来考えられ なかったさまざまなアプリケーションが登場している 4. 画像補完 } Scene completion using millions of photographs [Hays et
以前こちらの記事で紹介したマーカレスARのソースをGitHub上で公開しました。MITライセンスです。 こちらからダウンロードできます。 https://github.com/takmin/OpenCV-Marker-less-AR 本当はリファクタリングが終わってから公開しようと思っていたのですが、それを言っていたらいつまでたっても公開できなさそうなので、エイヤ!でアップロードしちゃいました。これから随時コードを整理していきたいと思っています。 このプログラムは 特定物体認識 トラッキング 重畳表示 の3つのパートに分かれていて、一応それぞれのアルゴリズムを入れ替えられるように作ってます。 言語はC++で書かれていて、以下のライブラリを使用しています。 OpenCV 2.3.1 https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ GLUT 3.
先週金曜日(12/2)にクックパッドインフラ勉強会に参加しまして、そこで同社の成田さんから「今日からできるApacheモジュール開発と運用」という発表がありました。 リアルタイム画像変換モジュールの「TOFU」を開発するに至った経緯と、Apacheモジュール開発についてのお話でした。 TOFUは、S3に置かれたマスターとなる画像ファイルを取得し、与えられたパラメータでリアルタイム(オンザフライ)にリサイズ・トリミングを行うモジュール(mod_tofu)です。 料理を楽しくする画像配信システム 実際は、モジュールによる画像取得・変換をベースに、キャッシュや配信までも含めた一連の画像配信システムと言えそうです。 この仕組みをNginxを使って実装できないかと考えて、リアルタイム変換の仕組みをNginxだけで実現する方法を実験してみました。 準備するもの HttpImageFilterModul
兵庫県で25日に開催された第50回全日本女子剣道選手権大会のネット中継を行って来ました。 今回は会場からUstream、ニコニコ生放送、YouTube、Twitter、Flickr、Facebook、大会公式ブログを利用した情報提供を行いました。 Ustreamでの試合中継や、Twitter、Facebook、大会公式ブログ、Flickr、YouTubeを利用することそのものは、従来通りだったのですが、今回はUstream用にテロップを自動生成するという部分が私の中での新しい試みでした。 出来上がったテロップを利用した中継動画は、以下のような感じです。 Ustreamで録画したものをYouTubeに転送して公開したものです。 テロップの作り方 今回は、PHP GDでテロップを作成するスクリプトを生成しました(PHP GDの基本的な使い方は「PHP GDプログラミング」をご覧下さい)。 PH
6月2日に開催されたDevLOVEさんと弊社の共同開催勉強会で、「Android×ComputerVision」というお題で発表してきました。 要はOpenCVをAndroidアプリに組み込んで特定物体認識を試そう、というもの。 資料は以下です。 20110602_MTI×DevLOVE発表資料「Android×ComputerVision」 View more presentations from Takahiro Horikawa ソースはgithubで公開してます。 https://github.com/thorikawa/AndroidObjectRecognition/ 概要 資料にも記載していますが、カメラのプレビュー画像からSURFの特徴点を検出して、LSHで再近傍検索→特定物体認識というのを毎フレーム行っています。 「物体」はCDのジャケット画像を5枚の内から認識して、それ
For the last few months, I have had a nearly constant stream of queries asking how TinEye works and, more generally, how to find similar pictures. The truth is, I don't know how the TinEye image search engine works. They don't disclose the specifics of the algorithm(s) that they use. However, based on the type of results it returns, it appears to me to be some variation of a perceptual hash algori
一般的に ImageMagick のサムネイル画像生成は遅いとされており、パフォーマンスが求められるシーンでは Imlib2 などのより高速な画像処理ライブラリが使われることが多いです。 Imlib2 の高速さについては、以前「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 床のトルストイ、ゲイとするとのこと」という記事で紹介しました。この記事のベンチマークにおいて、Imlib2 によるサムネイル画像の生成は、 ImageMagick の3倍程高速でした。 しかし、 ImageMagick は Imlib2 より画質がよく、高機能で使いやすく、今も頻繁にメンテナンスされており、とてもよく出来ています。その点 Imlib2 は、2004年からメンテナンスされておらず、セキュリティホールが見つかっても、各Linuxディストリビューションがそれぞれパッチを当て
6. 画像特徴量の変遷 第一世代 第二世代 第三世代 対象物全体 局所情報 局所情報のつな 輝度分布 SIFT がり wavelet SURF Haar-like Joint Haar-like HOG Joint HOG Shapelet 1990年代 2000 - 2005 2006 - 現在 7. 局所特徴量 SIFT 1999 •Google の論文で言及http://www.esprockets. com/papers/www2008-jing-baluja.pdf。ただし、アルゴリズムが著作 権で守られている。C#ライブラリ libsift, OpenCV SURF 2006 SIFT の処理速度改良版。OpenCV haar-like特徴 2001 近接する2 つの矩形領域の明度差 Haar- 顔認識に用いられ(OpenCVの顔検出) like HOG(Histogram o
のびのびになったOpenCV2.2.0がついに2010.12.5に公開されました。 入手先は、いつもの http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ より 変更内容については、こちらを参照↓ http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs 日本語版はこちら↓ http://opencv.jp/opencv2-x-tips/changelog_from_21 OpenCV 2.2はOpenCV 2.1ともずいぶん異なっているようなので、とりあえず、インストール、設定のメモ (本当にメモなので、間違いなどありましたら、コメント頂けると助かります。) インストール方法はOpenCV2.1の時に紹介したOpenCV2.1の入手、ダウンロード、インストール、環境設定と、ほぼ同じです。
サキとは彼女の自宅近く、湘南台駅前のスーパーマーケットで待ち合わせをした。彼女は自転車で後から追いつくと言い、僕は大きなコインパーキングへ車を停めた。煙草を一本吸ってからスーパーマーケットへ向かうと、ひっきりなしに主婦的な女性かおばあちゃんが入り口を出たり入ったりしていた。時刻は午後5時になる。時計から目を上げると、待たせちゃったわねと大して悪びれてない様子でサキが手ぶらでやってきた。 お礼に料理を作るとはいえ、サキの家には食材が十分足りていないらしく、こうしてスーパーマーケットに寄ることになった。サキは野菜コーナーから精肉コーナーまで、まるで優秀なカーナビに導かれるように無駄なく点検していった。欲しい食材があると、2秒間程度それらを凝視し、一度手に取ったじゃがいもやら豚肉やらを迷うことなく僕が持っているカゴに放り込んだ。最後にアルコール飲料が冷やされている棚の前へ行くと、私が飲むからとチ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く