SIFT Tutorial
藤吉弘亘. "Gradientベースの特徴抽出 - SIFTとHOG - ", 情報処理学会 研究報告 CVIM 160, pp. 211-224, 2007. Scale-Invariant Feature Transform(SIFT) は，特徴点の検出と特徴量の記述を行うアルゴリズムである． 検出した特徴点に対して，画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑健な特徴量を記述するため，イメージモザイク等の画像のマチングや物体認識・検出に用いられている． 本稿では，SIFT のアルゴリズムについて概説し，具体例としてSIFT を用いたアプリケーションや応用手法への展開について紹介する．また，SIFT と同様にgradient ベースの特徴抽出法であるHistograms of Oriented Gradients(HOG)のアルゴリズムとその応用例として人検出についても紹介する． Scal
画像の生データから種類を判別する方法 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 画像のデータしかない状態で，画像のタイプ(JPEGとかGIFとかPNGとか)を判別する方法のメモ。 画像のヘッダを調べるといい。画像のタイプごとに，ヘッダにタイプが埋め込まれているので，判別に利用する。 JPEG : 7バイト目からが'JFIF' GIF : 先頭が'GIF' PNG : 2バイト目からが'PNG' Pythonの関数で書くとこんな感じ。 def detect_imagetype(image): if image[6:10]=='JFIF': return 'image/jpeg' if image[0:3]=='GIF': return 'image/gif' if
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小さな画像を美しく拡大する「SmillaEnlarger」 - SourceForge.JP Magazine : オープンソースの話題満載
デジカメ写真などの画像ファイルを拡大したいときは画像編集ソフトを使うのが一般的だ。しかし、通常のソフトで解像度が低い画像を無理やり拡大すると、まるでドット絵のような輪郭がギザギザの画像になったり、ノイズが目だったりして画質が大きく低下してしまう。そこで利用したいのが今回紹介する「SmillaEnlarger」である。 SmillaEnlargerは画像拡大専用に作られたツールだ。画像の拡大時に輪郭などのデータを自動で解析・補完して、とてもなめらかに美しく拡大してくれる。処理には独自のアルゴリズムを用いており、拡大後の画質は広く高画質として知られているバイキュービック法をしのぐ（図1、2）。 読み込みに対応している画像の形式はBMP/JPEG/PNG/PPM/TIFF/GIFの6種類。この内GIFを除く5種類での出力に対応しており、拡大しながら形式変換を行える。切り抜き機能もあるので、必要な
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