png画像を超綺麗にサイズを大幅に圧縮する方法 – tinypngの使い方 - usedoor
PCブラウザだけで「.png」形式の画像ファイルを超簡単に超圧縮できちゃう方法です。 方法といってもusedoorもいつもお世話になっているサイト「tinypng」さんの紹介です。 png形式の画像を80%近くカットしてくれるtinypng ↑にも書いたように方法といってもこのtinypngにパソコンブラウザでアクセスしてpng画像をドラッグドロップするだけです。 ⇒https://tinypng.com/ これだけで画像にもよりますが何と80％くらい画像サイズを圧縮してくれます。 もちろん無料。 なんともすばらしいサービスです。tinypngさん。 いちおう。tinypngの使い方 まずはhttps://tinypng.com/にアクセスします。 かわいいパンダがお出迎えです。tinypngのキャラでしょうか？？ この画面の中央部分にある「Drop your .png files her
プログラミング - [物理のかぎしっぽ]
各種プログラミング言語についての情報です．LinuxやCygwinなどのコマンドライン環境を前提としているものが多いです．プログラミングの全体的な解説というよりも，なにかプログラムを組む際にプラスαになるものを目指しています．
判別分析法（大津の二値化） 画像処理ソリューション
判別分析法【discriminant analysis method】は大津の二値化とも言われ、分離度（separation metrics）という値が最大となるしきい値を求め、自動的に二値化を行う手法です。 分離度はクラス間分散（between-class variance）とクラス内分散（within-class variance） との比で求める事ができ、以下の様に求める。 しきい値 ｔ で二値化したとき、しきい値よりも輝度値が小さい側（黒クラス）の画素数をω1、 平均をm1、分散をσ1、輝度値が大きい側（白クラス）の画素数を画素数をω2、平均をm2、 分散をσ2、画像全体の画素数をωt、平均をmt、分散をσtとしたときクラス内分散σw2は クラス間分散σb2は としてあらわす事ができる。 ここで、全分散（total variance）σtは としてあらわす事ができることから、求める
大津のしきい値選定法
各画素が区間 の範囲の濃淡値 をもつような画像を考える。このとき、 画像の濃淡値の分布は、ヒストグラム で与えられる。こ こで、 はその画像に濃淡値 があらわれる頻度を表す。これを全画素数 で正規化して、正規化ヒストグラムを とする。 今、しきい値 によって各画素を２つのクラス と （対象領域と背 景、あるいはその逆）に分類することを考える。ここで、 は濃淡値が の範囲にある画素の集合であり、 は濃淡値が の範囲にある画素の集合である。このとき、しきい値 に依存 して各クラスの統計量は、
Visual C++ 2010 Expressを用いた易しい画像処理（９） ----- 白黒化と二値化（グローバルしきい値法、ローカルしきい値法） ---
画像処理の中で、モノクロ化は原画像のピクセルの色情報を単独で処理するものの一つであるが、それ自身の応用は、あまりなく、画像から物体や文字を抽出するための二値化の前処理として用いられることが多い。二値化も、ピクセルの単独処理の一つであるが、二値化に使用するしきい値を、周辺のピクセル値を参照して決定するローカルしきい値法を用いると良い結果が得られる。ここでは、ローカルしきい値法で著名なSauvolaの方法を、一部変更して使用する。 モノクロ（白黒）画像とカラー画像のモノクロ化 モノクローム（monochrome、単色）画像を略したもので、白黒画像ともグレイスケール（grayscale）画像とも言う。画像を白から黒までの明暗だけで表現し、R、G、Bに分解すると、それらの値は同一である。 NTSC（National Television System Committee）方式のテレビでは輝度
LTI-Lib で遊んでみる - 見上げれば、空
LTI-Lib とは 画像処理や行列計算のためのライブラリ。バージョンは 1.9 系と 2.0 系が存在していて、ライセンスが 1.9 系は GNU LGPL 、 2.0 系は修正 BSD ライセンスを採用しています。 1.9 系のチュートリアルが広島大の玉木准教授が公開されております。 http://www.eml.hiroshima-u.ac.jp/member/staff/tamaki/LTI-Lib/index.php?LTI-Lib 以下、触りだけメモ。 2.0 系。 画像の読み書き #include <ltiIOImage.h> #include <ltiImage.h> int main(int argc, char* argv[]){ lti::image img; lti::ioImage io; io.load("./lenna.png", img); // 何かの処理
ロゴ・イラスト系ビットマップ画像の拡大処理ツール『MugenViewer』
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XX-CAKE!とは (エックスエックスケーキとは) [単語記事] - ニコニコ大百科
XX-CAKE!単語 エックスエックスケーキ 13 0pt ほめる 掲示板へ 記事編集 概要関連動画関連静画関連項目掲示板XX-CAKE!とは、静止画のおっぱいを揺らす事が出来るという実にけしからんツールである。 また、その揺らしている様を60fpsでキャプチャでき、これからの紳士の社交場に更なる発展が見込めるだろう。 画像は2Dでも3Dでも自然に動いてくれる。(Ver3.24からはgifの色数、FPS設定が可能に) 概要 静止画のおっぱいを揺らす事が出来る物、ただそれだけであるが、既に動画が投稿し始められている。 この記事を見ているそこのキミも！お気に入りのあのキャラクターのおっぱいを(ry 興味を持ってくれた紳士は、プログラムの製作者に感謝しつつ、ここからダウンロードしよう！ 我々には少々早いクリスマスプレゼントだが、楽しもうではないか。うへへ。 それでは諸君！健闘を祈る！ 関連動画
![XX-CAKE!とは (エックスエックスケーキとは) [単語記事] - ニコニコ大百科](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5bd1fac8d544d19340796767c18bdf23d7d3493d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdic.nicovideo.jp%2Fimg%2Fog_b.jpg)
コンピュータビジョンと機械学習 徹底入門 -現実的な画像検索のためにやってきたこと- #TokyoWebmining
コンピュータビジョン＆機械学習の入門的な内容について ※事例のランダムサンプリングを追加：修正 ※再現率、適合率の名称逆だったので入れ替え：修正
画像処理について。デジカメで撮影した画像(jpg)を2値化しようとしています。そのようなソフトウェアはフリーであるのでしょうか... - Yahoo!知恵袋
画像処理について。 デジカメで撮影した画像(jpg)を2値化しようとしています。そのようなソフトウェアはフリーであるのでしょうか？知っているかた教えてください。 画像処理について。 デジカメで撮影した画像(jpg)を2値化しようとしています。そのようなソフトウェアはフリーであるのでしょうか？知っているかた教えてください。
『けいおん！』1期OPを昭和っぽくしてみた【高画質】 ‐ ニコニコ動画(原宿)
sm7199307を高画質化。映像がセルフィルム撮り、音声が光学トラック、字幕が写植だった昭和60年代の雰囲気を出してみました。意味わかんなかったら「光学音声」「写植」「ナール」「石井太ゴシック」でググるといいよ。あくまで当時の放送品質をターゲットにしているので、エコノミーは絶対に推奨しません。むしろフルスクリーン推奨
【人工知能】人工知能で超解像するソフトを作ってみた【超解像】
人工知能で画像を超解像するソフト「NeuronDoubler」を開発しました。独自の超解像アルゴリズムで画像ファイル(Jpeg/Bmp/Png/Gif)を綺麗に拡大します。人工知能は既に最適な結果が得られるように学習及び調整済なのでそのまま使用可能。フリーソフトとしてブログで公開中です。Loggia Logic：NeuronDoublerhttp://loggialogic.blogspot.jp/2012/06/neurondoubler.htmlサンプル画像(ZIP)：[File]->[Download]https://docs.google.com/open?id=0ByGff51gVCuSSTFOMWwtZTdjWVUBGMは下記サイトよりお借りしました。有り難う御座います。フリーBGM・音楽素材MusMushttp://musmus.main.jp/動画は1280x720なのでフ
朝日新聞デジタル：透けた黒塗り読めた デジタル高画質が裏目、実名流出 - 社会
黒塗りを消す画像処理 大津市立中学２年の男子生徒が昨年、自殺した問題で、テレビに映った黒塗り文書の画像を視聴者が加工し、関係者の実名を割り出してネット上に流出させる事態が起きた。高画質が売りのデジタル時代にあって、放送局側の情報管理の甘さも浮き彫りになった。 ■市販のＰＣでも 黒塗り部分の解読は簡単にできるのだろうか？ 画像解析や筆跡鑑定などを専門に行う民間の「法科学鑑定研究所」（東京都新宿区）を訪ねた。応対してくれた石橋宏典主任はあっさりと「市販のパソコンで、だれでもできます」。 新聞記事のコピーの一部をペンで黒塗りしてデジタルカメラで撮影、パソコンに取り込む。画像編集ソフトで明るさやコントラストを調整すると、元の文字が約１分で浮かび上がった。 石橋さんによると、黒塗りしても、印字したトナーがペンのインクをはじくため、実際には肉眼では分からない濃淡があるという。 また、デジタ
createImageData, getImageData, putImageData メソッド - Canvasリファレンス - HTML5.JP
構文 imagedata = context . createImageData(sw, sh) CSS ピクセルで指定された寸法の ImageData オブジェクトを返します（その寸法は、そのオブジェクトからアクセスできる実際のデバイスのピクセルとは異なる数に対応付けられるかもしれません）。返されたオブジェクトにあるすべてのピクセルは、透明な黒となります。 imagedata = context . createImageData(imagedata) 引数と同じ寸法となる ImageData オブジェクトを返します。返されるオブジェクトのすべてのピクセルは透明な黒となります。 引数が null なら、NOT_SUPPORTED_ERR 例外を投げます。 imagedata = context . getImageData(sx, sy, sw, sh) canvas の指定の矩形に対す
第1回 画像認識の基本を知ろう | gihyo.jp
この連載では、この表で言う画像認識技術を主に扱いますが、どの技術も非常に活発に研究されており、様々な分野で実用化されています。 画像認識・理解の基本原理 画像認識の基本原理 画像認識は、学習のフェーズと認識のフェーズの2つからなります。学習のフェーズでは、コンピュータに認識させたい対象画像を学習させる処理を行い、認識のフェーズではコンピュータに入力画像が学習した対象かどうかを判定させます。 図5 学習と認識の流れ 学習フェーズ 学習のフェーズでは、まず画像になんらかの処理を施して、ピクセルのデータ列から、より学習に適したデータ列（特徴量データ）へと変換を行います。 次に変換されたデータを、機械学習と呼ばれるアプローチを用いてコンピュータに学習させます。機械学習とは、その名の通り人間が行っているような学習の仕組みをコンピュータに持たせるための技術です。例えば人間は、初めて見る人の顔画像でも、
10分で学ぶOpenCV超入門
C言語を勉強した人がOpenCVを始める取っ掛かりとして使ってもらえれば嬉しいです。配列とか関数は分かるけど、ポインタはちょっと・・・というくらいの人から読めるように書いてみました。 OpenCVとは OpenCVとは画像処理で使える関数がたくさん用意されている関数群（フレームワーク）です。例えばC言語でファイルを読み込むのにfgets()という関数が用意されているように、OpenCVでは画像を読み込むcvLoadImage()という関数が用意されています。勿論、用意されている関数はこれだけではなく、画像をグレースケール化したり画像中から四角形を検出したり、顔を検出したりする関数まで用意されています。 OpenCVでの処理の流れ OpenCVを使ったプログラムの基本的な流れは といった流れになっています。以下では、まず始めにstep1とstep3だけを行うプログラムを作成したあとに徐々に複
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C#で大津の2値化処理を行う : Gがんずと画像処理の書斎
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画像をぷるぷるにするソフト作ってみたVer 2.00(仮完成)
ニューラルネットワークを用いたパターン認識
