Processingで、自動絵画化してみるテクニカルスタディ。 最近だと、ディープラーニング系でやるのが流行りだけど、あえて手動アルゴで頑張るなど。流行に逆らって、素手で戦うのが美学だと思う！！ ファーストのスタディ。アインシュタイン。ドットをボコボコ置いただけともいう。いちおう画素の標準偏差などをとって、絵としての粗密を判定しながらドットを置いていく。 基礎理論ができたところで、ブラシのスタディ。とりあえずランダムな文字で配置してみた。もっとtypographyっぽくなるはずが思った通りにいかない。 セカンドのスタディ。モナ・リザの再絵画化。文字のかわりに筆パターンをテクスチャとして利用。細部がなかなかでない。 キツネの絵画化・・・筆テクスチャの大きさを絵の密度で制御する。色のゆらぎをRGBで表現すると虹色に歪む。 カラーをHSB空間に変更。だいぶいいかんじに。エッジ境界がガラスエフェク
こんにちわ、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。好きなみかんは紅マドンナです。 今回は、サイボウズのサムネイル事情について記事を書きたいと思います。サイボウズに限らず通常の Web アプリケーションでもサムネイル作成はよくあると思いますが、ハマりどころが多く涙しているサムネイリストも多いかと思います。これからの時代を生きるサムネイリストが快適なサムネイルライフを送れるよう、知見を共有したいと思います。 弊社では画像変換ツールに ImageMagick を用いており、従って本知見は ImageMagick 固有のものがほとんどです。 画像比較は人間の眼で行うべし サムネイル周りに何か修正を入れたら修正前後の画像を比較しましょう。機械によるバイト列の比較では画像の良し悪しがわかりません。頼れるのは人間の眼だけです。肉眼で確認しましょう。 比較できるツールを作ると良
https://creativesdk.adobe.com/ 今まで散々様々なSDKを使ってきましたが、正直感動しました。 こんな簡単に超リッチな画像加工ができるなんて本当にすごいです。 しかも 実装方法が超かんたん。 まずは少しみてください。 ##一部機能の紹介 ###画像のフィルター フィルターの種類も豊富で、お手軽にインスタグラムっぽい画像を作れちゃいます ###画像の切り抜き ###画像の方向変換 ###文字入力 ###指定した色だけ色を出したり ####ほら、やばい ##実装方法 swiftで書きますので、objective-cの方は適時読み替えてください。 一応今回のサンプルコードもgithubにアップしておきます。 https://github.com/yamasakitomohiro/AdobeCreativeSample ###SDKのダウンロード 以下のリンク作からiO
sponsored Core Ultra 9 285KとZ890 Steel Legend WiFiの「ZEFT Z54CM」について聞いた さっそくCore Ultra 200SのBTOPC登場！ ASRock原口氏に聞いた採用マザボのコダワリに、一同唸る sponsored 桐井製作所にとってのBacklogは「発注のプロ」になるための成長ツール sponsored 独自のスタイルで落ちない＆便利なイヤホン、ファーウェイ「HUAWEI FreeClip」 ながら聴きにはオープンイヤー型イヤホンが◎！ 耳たぶに挟むだけなのに落ちないその不思議と魅力を紹介 sponsored JN-MD-i156FHDR-Tをレビュー 満天の星空撮影、カメラからモバイルディスプレーに外部出力したらめちゃはかどった話 sponsored Radeonのよさは、敏感な人は気づき始めている 高コスパなLEVEL
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
画像処理.comでは、こんなことが学べます！ ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理（カメラ検査）を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード（撮像素子CMOSやレンズ、照明など）やソフト（各種検査における画像処理の手法など）に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
今回は人気の画像編集Webサービスのご紹介。 ビジネスシーンにおけるphotoshop加工の無限の可能性は否定できないが、勉強にかかるコストは馬鹿にできない。しかし、そんな細かい加工や補正も、ワンクリックで行える時代は既に来ている。そんな無料のWebサービスをお探しの方に是非読んで欲しい。 もはや無料でここまでできんのかという話ですよ・・・。 画像編集をネットでいつでもどこでも Photoshop Express Photoshop Express Editor | Photoshop.com 一時期は英語しかなく、ユーザー登録が必要だったためえらい敬遠されてたサービスですが、そのどちらの問題も解決され、人気サービスの一つに。 覆い焼きツールと焼き込みツールといった痒いところに手が届く機能。自動補正に関しては一般的な写真でも綺麗にしてくれるため人気が高い。ただし、さすがはphotoshop
どうも。某サイトのクオリティにがっかりしてる松本です。 これからは自分らしく普段通り書いていこうと思いますので宜しくお願い致します。 さて、今回はPhotoShopの画質変換・圧縮についてです。 ニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法でのリサイズと、保存時の圧縮率パーセンテージ別、更に写真の特徴なんかとを比較すると何か新しい発見があるかなぁとふと思いましたので検証してみます。そもそも、それ何？という方も、簡単な説目を書いておきますので合わせてご覧ください。 それと「プログレッシブ、プロファイル、カラーマネージメント」なんかが複合的に絡むとややこしいので割愛。 一番シンプルなアルゴリズムなんじゃないでしょうか？ 変更前の座標と、変更後の座標を、ピクセル単位で計算し移動させ、そのピクセルに対して変更前の色を割り当てる。 ドットをそのまま拡大、縮小する ような感覚で
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
パターン認識に詳しい方に質問です。 1ページのマンガの白黒画像が与えられたとき、 そのコマ割りを自動的に判別するプログラムを作れたらと考えています。 たとえば右上の図のような感じです。 マンガは、同じ大きさの四角が4つ並ぶ単純な4コママンガではなく、 この質問に示した図のように、コマごとの大きさが異なる、枠線がナナメになっている等、 ある程度、複雑なコマも含まれると思ってください。 そのとき、 [1] どんな方法でコマ割りが実現可能か(必ずしも成功率100%でなくてOKです。支援できればいいので) [2] すでにそのような研究があるか(ゼロからコマ割りができるマンガ・ワープロの研究は未踏にあるようです) [3] あなたの考えるところ、有望そうなテクニック(できれば簡単な理由つきで) のいずれかを、教えていただければと思います。 また、[1]～[3]に関連する、[4] 良さそうな参考文献 も
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 元々は、自分の頭の中を整理することを目的にこのコーナーを開設してみたのですが、最近は継続させることを目的に新しいネタを探すようになってきました。まだまだ面白いテーマがいろいろと残っているので、気力の続く限りは更新していきたいと思います。 今までに紹介したテーマに関しても、新しい内容や変更したい箇所などがたくさんあるため、新規テーマと同時進行で修正作業も行なっています。 アルゴリズムのコーナーで紹介してきたサンプル・プログラムをいくつか公開しています。「ライン・ルーチン」「円弧描画」「ペイント・ルーチン」「グラフィック・パターンの処理」「多角形の塗りつぶし」を一つにまとめた GraphicLibrary と、「確率・統計」より「一般化線形モデル」までを一つにまとめた Statistics を現在は用意していま
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
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