ルールベース画像処理のススメデータ分析LT会第二回で発表した際の資料です。 youtube: https://www.youtube.com/watch?v=jDZwX3jxhK4 conppass url: https://kaggle-friends.connpass.com/event/214854/ github repository: https://github.com/fkubota/bunseki_compe_LT_02
グレースケール画像のうんちく - Qiita
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
画像のノイズを落としたり容量を小さくしたりするにはどのようなコードを書く必要があるのか？
手書きのメモをスキャンししたときにどうしても発生してしまうノイズを取り除くとともに、ファイルサイズも減らす方法を、スワースモア大学准教授のMatt Zuckerさんが具体的に公開しています。 Compressing and enhancing hand-written notes https://mzucker.github.io/2016/09/20/noteshrink.html Zuckerさんが持つクラスの中には教科書を使用せずに行うものもあり、そうした場合Zuckerさんは「学生書記官」を任命してノートを取ってもらい、スキャンしてアップロードするそうです。 例えば、以下の画像のようなページをスキャンする場合を考えてみます。この画像は300DPIでスキャンされており、約7.2MBのPNG形式で保存されています。それを画質85でJPGに変換すると約790KBになりますが、1ページで7
pythonによる画像処理入門 - webエンジニアの日常
はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ
電子工作と画像処理でVR用の3Dスキャナーを自作する！ - CARTA TECH BLOG
はじめまして。VOYAGE GROUP VR室長の @jujunjun110 です！ いきなりですが、VOYAGE GROUPでは10月からVR室を立ち上げ、VRという新領域に取り組みはじめました。 また、それに伴いVR室ブログも立ち上げました。 こちらは毎週水曜日更新ですので、ぜひチェックしてみて下さい！ vr-lab.voyagegroup.com ...さて、以上で私の言いたいことは120%言い終わったのですが、これだけで更新するのも申し訳ないので、今回はVRアプリケーションで使うための3Dスキャナーを自作したときの話を寄稿させていただきます！ 非エンジニアにもかかわらずこの場に書かせていただけて大変光栄です！ 目次 目次 今回作る3Dスキャナーの仕組み Multiple View Geometryについて Let's 電子工作！ 連続回転サーボ制御による回転テーブル作成 フォトカプ
人工知能で画像合成する「ostagram」実行環境の作り方 - Hacking My Way 〜 itogのhack日記
何かと話題な人工知能。 中でもニューラルネットワークを使って2枚の画像を合成する「ostagram」というプロジェクトが話題になっている。 https://www.facebook.com/ostagram/ 冒頭の画像のように、画像に別の画像のスタイルを適用することによって、ゴッホっぽい、エッシャーっぽい、ムンクっぽいなどの画像を生成することが出来る。 で、作例は #ostagram あたりをキーワードにググってもらうとして、以下Macで試す手順を紹介する。 CUDA対応してるマシンがあると速いけど、なくてもOK。 neural-style 以下が、この画像生成を実現するプロジェクト。 https://github.com/jcjohnson/neural-style 事前準備としてTorch7,loadcaffeが必要で、CUDAはあったほうが良い。 Torch7のイインストール ht
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
画像研究入門
【目次】 ０．Ｃ言語基礎 ０－１．本当の基礎 ０－２．配列とポインタ ０－３．文字列操作・ファイル操作 １．画像基礎 １－１．画像フォーマット １－２．テキストとバイナリ １－３．配列とポインタ ２．画像処理基礎 ２－１．エッジ処理 ２－２．背景差分処理 ３．グラフ描画基礎 ３－１．ｇｕｎｐｌｏｔ ３－２．折れ線グラフ ３－３．ヒストグラム表示 ４．アルゴリズム基礎 ４－１．ｋ－平均アルゴリズム ４－２．ＥＭアルゴリズム ５．画像表示基礎 ５－１．ＯｐｅｎＧＬ ５－２．ＯｐｅｎＧＬによる二次元表示 ５－３．ＯｐｅｎＧＬによる三次元表示 はじめに これから画像処理・認識の研究を始めようという人を対象とした入門書を作っています．対象は研究室に配属されたばかりの情報系大学の４年生を想定していますが，誰が読んでも分かるように心がけているつもりです．読み進めながら課題を解いていくうちに画像の基礎知識
ポルノ写真投稿対策として肌色フィルタ作った話 - Konifar's WIP
写真投稿系のアプリだと必ず問題になると思うんですが、ユーザーが増えてくると ポルノを投稿をするユーザーが0.7〜1.0%くらいは出てくるんですよね。 本業のTaptripは海外のユーザーが99%以上なんですが、やはりポルノを投稿するユーザーが1%くらいいます。中でも中東地域のユーザーが投稿するポルノ写真は結構ヤバくて、 中学生が見たらトラウマになっちゃうんじゃないかってレベルです。 Googleの提唱するFamilySafetyの理念にも反しますし、電車の中でいきなり表示されると気まずいということもあって、昨年 『肌色フィルタ』というのを作って暫定対応しました。 ですが、最近もっと良い対策を入れたことで肌色フィルタは役割を終えることになったので、供養を兼ねてまとめておこうと思います。 先に言っておくと、AIやディープラーニングみたいな技術的なチャレンジはやっていません。あくまで工数かけずに
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【深層学習入門】画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで｜はやぶさの技術ノート
サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム.pdf - Google ドライブ