Googleストリートビューからリアルなバーチャル3Dシーンを自動作成 Googleとトロント大が開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米Google Researchとカナダ・トロント大学の研究チームが開発した「Urban Radiance Fields」は、Googleストリートビューなどのスキャンプラットフォームで取得できる情報を基に、複数の視点の画像から合成して作り出す新たな視点画像と3D再構成を自動作成する手法だ。 特定シーンの異なる角度から撮影した複数枚の画像を組み合わせる手法と違い、今回は常に動いているカメラから撮影する、スキャンプラットフォームの取得データ画像を入力に使う。そのため、常に変わるカメラ位置や太陽の位置、画像間の露出の変化、ほとんどの画像に映り込む空の画像の処理、同じ構造物でもカメラごとに色が異
Google、JPEGエンコーダ「Guetzli」公開、同じ画質で35％小さく圧縮
Google Research Europeの開発チームが、JPEGエンコーダ「Guetzli」をオープンソースで公開したことをリサーチブログで公表した。圧縮に伴う画質の劣化を抑えられ、従来の方式と比べて、高画質なJPEG画像を約35％小さなファイルサイズにまとめられる。 Guetzliは、高品質かつ小さなファイルで、インターネットの利用体験を向上させるWebグラフィックスやデジタルイメージを実現するために開発された。そのため、既存のWeb技術などとの互換性がポイントになっている。JPEG標準に準拠し、Guetzliで作成される画像はJPEGをサポートする既存のWebブラウザや画像処理アプリケーションで扱える。 Guetzliの圧縮アルゴリズムは、Googleが2013年春に公開した汎用データ圧縮ライブラリ「Zopfli」に近い。Zopfliは、gzipやPNG、HTTPリクエストで使われ
画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして！iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能／機械学習／Deep Learning／認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
伝説のお茶の間 No007-07 直線描画 Bresenham(ブレゼンハム）
Bresenham(ブレゼンハム）の直線描画を行います。 Jack Bresenham さんはアメリカのWinthrop（ウィンスロップ）大学のコンピュータ科学の教授だそうです。 (ちなみにBresenhamアルゴリズムをgoogleで検索するとかなりコード間違えてるサイトが上位にくるので注意してね。 2005.5) 直線描画において、一般的な数学の公式を使うと、傾きなどを求めるときにどうしても誤差がでてしまいます。 また誤差がでないように全長からの比率で位置計算を行うと、割り算を使う都合上、非常に遅いルーチンになります。 なのでブレゼンハム方式で直線描画を行います。 ブレゼンハム方式は全てが整数演算で、割り算もないので非常に正確高速です。
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