画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
1
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
