GIF アニメ生成は本当に GraphicsMagick で行うべきか？ | GREE Engineering
具体的には以下のように使い分けると良いでしょう。 手早く GIF アニメを作りたい > GraphicsMagick Web のバックエンドで動かしたい > YoyaMagick YoyaMagick が使える環境ではない > ImageMagick 自分が今まで耳にした誤解を元に、ポイントを列挙します。 まず、ImageMagick の GIF アニメ生成に時間がかかる場合、その処理の大半は減色処理です。 ImageMagick の減色は主に減色専用のデータ構造を用いる為、Q8, Q16 (*2)による性能の違いは殆どありません。 実は、GIF アニメ最適化の差分フレーム抽出は、減色やGIF エンコードの時間に比べて殆ど時間が掛かりません。 差分フレームが小さい程、２枚目以降の GIF 画像が小さくなり、むしろ全体として処理時間が短くなります。 ImageMagick に比べて、Grap
HSB 値と輝度の求め方
PhotoShop の HSB（Hue、Saturation、Brightness）カラーモデルは、基本的にはWindows API のカラー選択ダイアログで提供されている HSV（Hue、Saturation、Value）カラーモデルと同じです。 ただ細かいことですが、PhotoShop の HSB 値は、RGB 値と 1 対 1 で対応していません。RGB には、24bit すなわち 16,777,216 通りの値があり得ますが、HSB には、彩度 360 度、彩度と明度 0～100 % のそれぞれ101通りで、 360 × 101 × 101 = 3,672,360 通りしかありません。ということは、RGB から HSB を求める計算は不可逆ということになります。 Windows のカラー選択ダイアログでは HSV も 24bit で表現しているので、可逆だろうと思います。
CSS Filters
Demo showing CSS Filter Effects 1.0, specifically the filter functions, which are being implemented in Webkit. In Webkit, filters can be applied to hw accelerated content ( e.g. img { transform: translateZ(0); } ). Support: Chrome 18.0.976.0, Webkit nightly -webkit-filter: none; blur grayscale drop-shadow sepia brightness contrast hue-rotate invert saturate opacity reset Animations: blur grayscale
yoshimasa niwa - iPhoneでOpenCVを使う方法
OpenCVはIntelが開発したコンピュータビジョンのライブラリで、例えば顔検出などを簡単に行うことができます。 覚え書きとして、OpenCVをiOS SDKをつかってiPhone上やiPadで使う方法を、ビルドスクリプトとデモアプリケーションつきでメモしておきます。 これらのサムネイルはデモアプリケーションのスクリーンショットです。 最新のOpenCVとiOS SDKに対応 プロジェクトをOpenCV 2.2.0、iOS SDK 4.3、Xcode4に対応しました (2011/4/17更新)。 ひとまず使ってみる すべてのソースコードとリソースはgithubのレポジトリに公開されています。 簡単に使えるように、事前にコンパイルしたOpenCVのライブラリとヘッダファイルを入れてあります。 すでにgitがあるなら、githubからレポジトリをcloneしてください。ない場合は、githu
AndroidとOpenCVで試す特定物体認識 - 遥かへのスピードランナー
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
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iPhoneで手書き文字認識を行うサンプルアプリケーションを公開しました - FLCL.jp
