世間では WebP Lossless は実は Lossy なのでは。という噂を聞くので、本当に劣化しないの？するの？と調べてみたメモです。 なお、"WebP Lossless" で Google 検索してトップに出てくるサイトでは Lossy だと断定しちゃってますけど、これはほぼ間違いです。 WebP lossless might be lossy https://wave.hatenablog.com/entry/2016/04/30/070900 真摯にも実験に使った TIFF 画像を公開してくれてるので調べられますが TIFF が 16bit 画像なんですよね。WebP は 8ビットしか扱えないので、その分の差分が出ています。ただ、今どき 16ビット駄目なの？と言われるとごめんなさいです。 仕様 https://developers.google.com/speed/webp/do

はじめに サイボウズさんの ImageMagick の利用をやめる記事について少し思う所を書きます。否定というよりアシストのつもりです。(2018年08月26日投稿) さようなら ImageMagick 自分のスタンスを3行でまとめると、 policy.xml で読み書き出来るファイル形式を絞れば、いうほど怖くはない ただ、ImageMagick に限らずサーバサイドで動かすのは手間と覚悟が要る Yahoobleed の件でコード品質が信用ならないと言われたら、ごめんなさい 「ImageMagick を外した理由」 サイボウズさんのブログでは、2017年の ImageMagick 脆弱性報告数が多いので駄目との事です。 脆弱性 ImageMagick には脆弱性が大量に存在します。 2017 年に報告された ImageMagick の脆弱性は 236 件 でした。 大量にある上にリモートコ

グレースケール変換の前提知識から具体的な変換アルゴリズムまで解説します。 カラー画像を元に白黒印刷したい場合や、最近だと機械学習の物体認識で輝度だけ使いたい等、グレースケール化の機会は意外とよくあります。 OpenCV や ImageMagick 等のグラフィックエンジンを使えばお任せ変換できますが、それが具体的にどういう処理をして、どのような選択肢があるのか、知っておいて損はないでしょう。 実際に、OpenCV や ImageMagick でグレースケール変換をしたい方は、こちらを参考にどうぞ。 Python でグレースケール(grayscale)化 ImageMagick のグレースケール変換 グレースケールとは 画像を色味のない明るさの度合いだけで表現するのがグレースケールです。 似た言葉にモノクロ画像がありますが、こちらは下のカラー以外3つを含む広い概念です。白と黒のどちらかだけで