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Mediumでとある記事を高速にスクロールして読んでいたら、さりげなく画像を遅延読み込みしていることを知った。読み込み発火のタイミングがうまいのかあまり遅延読み込みの存在を感じさせないのもすごいと思ったが、プレースホルダー画像の実装方法が良さそうだった。単純に元の画像を幅30px程度まで小さくしてそれをブラウザーにリサイズさせることでぼやけた画像をプレースホルダーとして表示しているだけだが、十分に機能していそうで目から鱗だった。 画像の遅延読み込みはなかなか曲者で、読み込むタイミングやプレースホルダーとしている画像が悪いと大きくユーザーにストレスを与える。プレースホルダーでよく使われるローディング画像は読み込み中のインジケーターではあるが、同時に何か遅いことをやっていますというネガティブな印象も与えてしまう。ユーザーはローディング画像を見るとスクロールを止めなくてはならないのかと感じること
簡単なクエリー・パラメーターで好きなサイズのランダムな画像を返してくれるlorempixelというウェブサービスを見つけた。主にウェブサイトのプロトタイピングに使うことになると思う。多少遅い気もするが、それに目をつぶってでも使いたくなる簡便さ。 クエリーは非常に簡単で、横320px・縦180pxのランダムな画像が欲しいなら以下のようにする。 http://lorempixel.com/320/180/ このエントリの最初の画像はこのクエリーでリクエストしたもの。指定できる縦横のサイズは最大1920pxまでのようだ。縦横のサイズ以外にもいくつかパラメーターがあり、 http://lorempixel.com/320/180/abstract/ とテーマ名を最後に付けると、 テーマで絞り込みができる。 http://lorempixel.com/g/320/180/ 縦横サイズの前にgを挟むと
HJCache is an iOS library that makes it very easy to asynchronously load images from URLs, display them in smooth scrolling tables, and cache the images in file storage. Think about any app that loads lots of images over the net and displays them as you use the app: eg scrolling through a list of tweets or facebook posts; swiping through a photo album from a remote server. For apps like that you w
OpenCVを使って、欠損領域を含む画像に対して画像修復を行うプログラムを作成しました。参考にした論文はこちらです。かなりGreedyで時間のかかるアルゴリズムですが、結果画像のクオリティは高いです。 Y. Wexler, E. Shechtman and M. Irani, Space-Time Video Completion. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Washington, June 2004. 入力画像がこちら。 赤色正方形の部分を欠損領域として指定しています。 修復結果がこちら かなりのクオリティで修復できているのが分かりますね。アルゴリズムとしては、先日紹介した4種類のうち4番目の「テクスチャの全体最適化による画像修復」に相当します。 このアルゴリズムの基本的なアイデア
When deadlines loom, even skilled and experienced programmers can get a little sloppy. The pressure to ship may cause them to cut corners and look for a quick and easy solution, even if that solution is sure to cause trouble later on. Eventually, their coding style devolves into copy and paste programming, a lamentable tactic that involves cherry-picking snippets of code from a past project and p
I have read and agree to the terms and conditions Terms and conditions The Face Transformer is a fun toy only, and is not guaranteed fit for any purpose, implied or otherwise. The Perception Laboratory and the University of St Andrews accepts no responsibility for loss or damage incured while using this software. By using the Face Transformer you agree not to abuse the service by uploading cop
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
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EON Human たった一枚の写真から、三次元モデルを再構成。 約300人の計測モデルデータに当てはめて再構成するので、 情報量の少ない写真 1枚からでも形状をあてはめることができる。 三次元化した後は、やせた顔にしたり、太らせたり、 マッチョなヒゲ面にしたり。 太ったベッカムとか、男顔のアンジェリーナ・ジョリーが微笑ましい。 フェルメールの「牛乳を注ぐ女」など名画の人物の口元を動かしてしゃべらせたり。 ning.com をベースにサービス提供しているのも興味深い。 これからは、自分が登場する映画とか、 好きな俳優を自由に登場させることができる映画ができるのかも。 あと、数人の顔を自然に合成させることができるので、 美容整形のシミュレーションとかにも使われそう。 研究室で眠っていた技術を EON がうまいことサービス化したらしい。 研究とサービス化の差はわずかなんだけど、なかなか超えられ
各キャリアの画像保存・転送制限の設定方法をまとめてみました Tweet 2008/6/30 月曜日 matsui Posted in PHP, 全キャリア対応 | 4 Comments » 今回は各キャリア・各フォーマット毎に、転送制限画像の作り方をまとめてみました。 ケータイでは、待ち受け画像などで使うために、ダウンロードした画像を再配布させないための、保存制限や転送制限を行うことができます。 転送制限をかけた画像は、メールへの添付や、SDカードへの保存が行えなくなります。 保存制限をかけた場合は、保存すらできません。 Windows用のフリーウェアなどには、転送制限を行わせないための情報を埋め込むソフトがあったりするのですが、CMSの管理画面からのアップロードや、メール添付による画像アップロードなど、サーバ上で動的に画像を生成しなければならないケースも多いと思いますので、PHPを使った
カーネギーメロン大学の研究者達が、たった1枚の写真だけで、それが撮られた場所を特定する技術を開発したとのこと。面白いことに、Flickr 上にアップされている写真を比較対象としているそうです: ■ New Computerized System Estimates Geographic Location Of Photos (ScienceDaily) "IM2GPS"というのが今回開発された技術の名前。写真の中に写り込んでいるモノを認識する(例えばたまたま写っている看板の文字を認識するなど)のではなく、画像全体の色合いやテクスチャを解析、それと似た傾向を持つ 画像を Flickr 上から検索 -> その Flickr 画像の撮影場所情報を参考にする、という仕組みだそうです。要は最近のウェブサービスでも一般的になりつつある「似た画像を探す」という技術を使って、どこで撮影されたかが既に分かっ
世間では空前の幕末ブームが到来しているようですが、社内のデザイナーさんの力をお借りして心霊写真ジェネレータを作成しました。 心霊写真変換 やっていることは、 富士フィルムさんの顔ラボAPIで目の位置を検出し、目線を入れる 霊の画像を合成 ノイズを入れる こんな感じです。 変換後は除霊を行うことで霊を削除して、目線だけの画像にすることもできます。 除霊後↓ほっとしますね(w 変換後の画像は手元で保存してください。数日で消されてしまいます。 霊によっては人のいないエリアに出現するようです、かなり気まぐれなので色々試してください。 分かりにくいですが、こんなところにも、、、 追記 APIの利用制限回数(200回?)を超えたらしく目線が入らなくなりました;; ずいぶん少ないなぁ。
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