［速報］「Amazon AI」として、画像認識／テキスト音声変換／音声認識と自然言語理解の3つを発表。AWS re:Invent 2016Amazon Web Servicesは、ラスベガスで開幕した同社のイベント「AWS re:Invent 2016」で、「Amazon AI」傘下のサービスとして、画像認識、テキスト音声変換、音声認識と自然言語理解の3つを発表しました。
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
【カメラ革命】MITが「絶対に白飛びしない」技術を開発。もう絞りや露出に悩されない日々へ:DDN JAPAN
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誰も教えてくれないBounding Boxの話
画像解析をするとBounding Boxという言葉にぶつかります。 Bounding Boxは何か？と調べると、 画像データをResliceするときの範囲。 といった表現は見つかりますが、それ以外に見つかりません。 さらに、SPMなどでは、Bounding Boxの設定の項目を見ると、 -90:90 -126:90 -72:108 なんて表現にぶつかる一方で、 -90 -126 -72; 90 90 108 なんて表現にもぶつかったりします。 で、いろいろ考えてみたらたいしたことはありませんでした。Bounding Boxとは、画像の中心を[0, 0, 0]と仮定したとき、画像がx, y, z軸方向にどれだけあるのかという情報のようです。 つまり、-90:90 -126:90 -72:108は、 x軸は中心から左右ともに90まで、y軸は前方には90、後方に126、z軸は上方に108、下方に
昔のドット絵がくっきり、なめらかに蘇る「魔法の技術」とは
将来的にはゲームへの応用も？ まずはこちらの2枚の画像をご覧下さい。片方は昔懐かしいドット絵のキャラクター。もう片方は、その元になったイメージイラスト……に見えますが、そうではありません。 実は右側のイラストは、左のドット絵をもとに、特殊なスムージング処理を行い、生成したもの。元のドット絵ではカクカクだった輪郭線がくっきり、なめらかになり、まるでIllustratorで描いたかのような、自然なイラストに仕上がっています。 海外ニュースサイト「Extreme Tech」が伝えるところによれば、この技術は、Microsoft Researchとヘブライ大学が共同で開発したもの。ビクセルデータのスムージングという点だけを見れば、Illustratorなどにも同様の機能はありましたが、こちらはよりドット絵に適したアルゴリズムとなっているのが特徴。従来のスムージング処理が、すべてのドットを「等しく重
Photoshopを凌駕するリアルタイムの動画像切り貼り処理 - A Successful Failure
Photoshop等の画像編集アプリケーションを用いた画像処理において、パッチツールを用いた画像の切り貼りは重要な操作である。パッチツールを用いた切り貼り操作では、貼り付けたパッチ画像は周囲にあわせて自動的に調整され、境界面が目立たないようになる。SIGGRAPH2009において、ヘブライ大学の研究グループが、この切り貼り操作を高速で行う手法を提案している。動画に対してもリアルタイムに切り貼り操作を行う事ができる。まずは動画をご覧頂くのが良いだろう。 本エントリでは論文*1を参照して、本手法の紹介を行う。例によって図表は論文の引用である。 【告知】@LunarModule7でつぶやいています。 興味のあるかたはフォローください。 Mean-Value Seamless Cloning (a) Source patch(b) Laplace membrane(c) Mean-value me
特徴点検出器を作ってライブラリに追加した - デー
前々からアニメ顔類似検索のbag of featuresで使っている特徴点の決め方がイラストにあまり合っていない気がしていたけど、実装がすごく面倒くさそうだったのでやらなかった。しかし、最近SURFに特許があることが発覚して、SURFを使っている意味は特にないなーと思ったので、満足のいくものをつくろう思ったのであった。（ただ特許は気にせずにやる） ということで、こんなのができた(クリックで拡大)。 結構速いし、スケールの変化、回転、ある程度のゆがみには大体対応できている。対応点の決定は、点の特徴ベクトルが一番近い点と二番目に近い点を取って、ふたつの特徴ベクトルの距離の差を確信度として、確信度が高いもののみマッチングしたことにして表示している。 SIFTやSURFに比べると点多すぎだろ（なぜ渦巻きに…）と思うかもしれないけど、これは僕なりにイラストの特性とかbag of featuresで使
interior
Abstract This paper proposes a fully automated 3D reconstruction and visualization system for architectural scenes (interiors and exteriors). The reconstruction of indoor environments from photographs is particularly challenging due to texture-poor planar surfaces such as uniformly-painted walls. Our system first uses structure-from-motion, multi-view stereo, and a stereo algorithm specifically de
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
ソニー、3 次元の物体なら何でもモーションコントローラーにする特許を出願 | スラド ハードウェア
ストーリー by reo 2009年07月08日 11時30分 Dedicated-to-the-Memory-of-Star-Wars-Kid 部門より ソニーは身の回りにある三次元の物体なら何でもゲーム内にマップしてモーションコントローラーにすることができる技術の特許を出願した (Siliconera の記事、本家 /. の記事より) 。 マイクロソフトは先月コントローラー無しのゲーム・コントロール・システム「Project Natal」を発表したが、ソニーのシステムは身の回りのものをコントローラーとして使えるようにするというもの。物体ををコントローラとして登録するにはまず PS3 に接続したカメラにキャプチャさせる必要があり、物をカメラ前に掲げて回転し、プロファイルとして保存することでコントローラとして使用できるようになるという。 特許では U 字型ブロックを使った例が掲載されており
顔画像処理技術の研究動向と応用事例 - A Successful Failure
情報処理に2ヶ月連続で顔画像処理技術のサーベイが掲載されている*1,*2。サーベイ著者らの研究業績紹介にやや偏っている印象があるが、興味深く、有用なサーベイとなっているのでポイントだけ整理してまとめておく。なお、最近話題になったモノを中心に元論文にはない複数の項目を追加している。 顔画像処理技術 顔検出 画像の中から漏れなく誤りなくリアルタイムで顔の位置を検出する技術。動画処理時にはトラッキングも必要。 ViolaとJonesによるHaarタイプの特徴量を用いた高速顔検出手法*3をベースとして多くの改善手法が提案されている。 顔特徴点検出 顔の性別、年齢を含めた属性推定や個人識別を行うために、顔の各器官の特徴点の検出を行う技術。 多種特徴点抽出に対応したCootesらのActive Shape Model(ASM)やActive Appearance Model(AAM)が有名*4。拡張・
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
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。
ウェブリブログ：サービスは終了しました。
「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧
white-screen.jp:バレット・タイムを超える新技術「タイム・スカルプチャー」にびっくり！
映画「マトリックス」でおなじみの、スローモーションで動く被写体と高速移動するカメラワークが特徴的な技術「Bullet time(バレット･タイム)」が、とんでもない進化を遂げて登場。東芝UKのCMにて、「タイム・スカルプチャー」という名でお目見えした。被写体が静止しているバレット･タイムと違い、タイム・スカルプチャーでは止まった時間のなかで被写体が動いてループしている！一体どうなってるの？！カムコーダー200台、総ムービーデータ20テラバイト、編集時間336時間という超力作のビハインド・ザ・シーンに迫る！ ■ムービーデータを3Dでローテーション！ Toshiba"Timesculpture" dir: Mitch Stratten | Production Company : Hungry Man | Post Visual Effects: The Mill この革命的なテクニック「タイ
Visual C++の勉強部屋
理工系、特に電気系、の学生と技術者を対象としたVisual C++の解説を行います。Visual C++を始めたいが、よく分からないという人は、これを参考にしてください。ただし、初めてプログラムを学ぶ全くの初心者向けではありません。 本資料の一部のJava版が（株）翔泳社のウエブサイトＣｏｄｅＺｉｎｅにありますので、こちらもご利用ください（Java版とある場所をクリックして下さい）。Visual C++ 6.0版（現在は全部削除）が最初に公開され、そのJava版がCodeZineに寄稿され、その後に現在のVisual C++ 2005 Express Edition版が作成されています。 Java版は、すべてアプレットになっていますので、ブラウザから試してみることができます（Javaランタイム必要）。 Visual C++ 2008 Express Editionが無償でダウンロード
http://homepage3.nifty.com/TaN/prog-image.html
類似画像検索に関する情報 目的 優れた画像類似検索エンジンを探しています。この手のものは今後重要性を増していくと思うのですが、現在のところ自由に使え、実用的、優れたものを見たことがありません。もし見つかればそれを使うつもりですが、無ければ自分で作ってみようと思っています。もしうまくいけばオープンソースとして公開したいな、と思っています。（画像処理の勉強にもなるし:-） 現在進行中 imgSeekが使いものになりそうなので、現在そのソースコードの一部を使用して、Windowsのコマンドラインで動作するものを作成中！ ソフト 画像処理関連のソフトの一覧 ImageMagick 今ではWindows版もある。ImageMagickのわかりやすい紹介 imgSeek 画像管理・Viewer。類似画像検索には multi-resolution wavelet decomposition を使っている
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3D print a photo: How to convert photos into a 3D model? (2023 Update)
GitHub - Y-Vladimir/SmartDeblur: Restoration of defocused and blurred photos/images
alphablend.jp
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