ピンボケ写真の判定方法 - Qiita
はじめに 画像を用いたディープラーニングを行おうとした場合、大量の画像データが必要となります。そのため、人にお願いして画像を集めたりしますが、集めた画像データの中にはピンボケ写真があったりします。 『人に頼んでて文句言うな！』と言われそうですが・・・ 正しい学習データを集めるには事前にピンボケ画像を取り除きたいと思ったので、ピンボケ画像の判定方法についてざっと調べてみると、 高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transform)で判定 ディープラーニングで実装 OpenCVで実装 の３つがありましたのでそれぞれの特徴を記載していきます。 1.高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transform)で判定 ピンボケ写真は画像のエッジ部分が不鮮明なので高周波成分を含みません。 高速フーリエ変換(FFT:Fast Fourie Transform)を活用するこ
二次元絵の顔を検出する - Qiita
概要です。 ScalaでOpenCVを使って画像処理 http://t.co/dn1jvLDstM これを参考にClojureからOpenCVを、誰かがやってくれると思う — 島風/天江衣分類器作成マン (@AntiBayesian) April 8, 2014 上の記事の流れを全く無視して、二次元絵の顔の検出をします。 試した環境です。 Mac OSX 10.11.6 OpenCV 3.2.0 Clojure 1.8.0 Java 1.8.0_121 準備 インストールの様子です。 # Homebrew $ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.github.com/Homebrew/homebrew/go/install)" $ brew update # Leiningen $ brew install leiningen # OpenCV $ brew
Iconfinder: 画像データの重複チェックのアルゴリズム - ワザノバ | wazanova
http://blog.iconfinder.com/detecting-duplicate-images-using-python/ 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約5時間前 Iconfinderは以前、500 Startup Fundのデモdayでプレゼンするのを見た記憶があります。それから資金調達もできたようで、無事生き残ってますね。 アイコン等の画像ファイルの検索 & 販売をするサイトですが、悪いユーザがIconfinderから画像をダウンロードした後に、そのまま、もしくは多少改変して、Iconfinderにアップして販売しようとする不正行為があるようです。その対策のための検知アルゴリズムについてブログで紹介しています。 一般的な画像データをハッシュ化するアルゴリズムでは、画像のごく一部
［SIGGRAPH ASIA］イラストに意味付けしてディープラーニングさせるとなにができるのか
［SIGGRAPH ASIA］イラストに意味付けしてディープラーニングさせるとなにができるのか 編集部：aueki 2015年11月2日，兵庫県・神戸国際展示場で「SIGGRAPH ASIA 2015」が開幕した。SIGGRAPHといえば，グラフィックス関連の世界的学会として著名だが，そのアジア版が始まったのが2009年のこと。横浜で初開催され，その後アジアの各国を回ったのち，今年は再び日本での開催となった。 ここでは開催初日のセッションで，テーマごとに短めの発表を集めたTechnical Briefシリーズのなかから東北大学の齋藤真樹氏と東京大学の松井勇佑氏による「Illustration2vec：A semantic vector representation of illustrations」と題された講演を紹介してみたい。 左から松井勇佑氏，齋藤真樹氏 さて「イラストのベクトル化」
IEICE Trans - コミックのコマ分割処理に関する一検討
コミックのコマ分割処理に関する一検討 石井 大祐 河村 圭 渡辺 裕 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J90-D No.7 pp.1667-1670 発行日: 2007/07/01 Online ISSN: 1881-0225 DOI: Print ISSN: 1880-4535 論文種別: 特集レター (画像符号化・映像メディア処理レター特集) 専門分野: 静止画像符号化 キーワード: コミック, コマ, 順序抽出, 領域分割, 本文: PDF(242.9KB)>> 論文を購入 あらまし: 2分割を繰り返すことによりコミック画像を各コマに分割する手法が提案されている．本論文では，幅をもつ検査帯により分割線候補の検出を行い，分割線適合検査によりコマ分割を決定する手法を提案し，実験によりしきい値と分割精度について評価を行った．
パターン認識に詳しい方に質問です。 1ページのマンガの白黒画像が与えられたとき、 そのコマ割りを自動的に判別するプログラムを作れたらと考えています。…
パターン認識に詳しい方に質問です。 1ページのマンガの白黒画像が与えられたとき、 そのコマ割りを自動的に判別するプログラムを作れたらと考えています。 たとえば右上の図のような感じです。 マンガは、同じ大きさの四角が4つ並ぶ単純な4コママンガではなく、 この質問に示した図のように、コマごとの大きさが異なる、枠線がナナメになっている等、 ある程度、複雑なコマも含まれると思ってください。 そのとき、 [1] どんな方法でコマ割りが実現可能か(必ずしも成功率100%でなくてOKです。支援できればいいので) [2] すでにそのような研究があるか(ゼロからコマ割りができるマンガ・ワープロの研究は未踏にあるようです) [3] あなたの考えるところ、有望そうなテクニック(できれば簡単な理由つきで) のいずれかを、教えていただければと思います。 また、[1]～[3]に関連する、[4] 良さそうな参考文献 も
PHPで画像の類似度判定のできるライブラリ
最近、大量の画像を分類する趣味をこなしていて、どうも重複画像があるような気がしていたのだが、僕の脳みそでは膨大な画像の中から類似の画像を探すことが出来ない。 そこで、どうにかして類似画像検索が出来ないものかと思っていた。 ImgSeek そこで検索すると、まず最初に引っかかってくるのはImgSeekであろう。基本的にはLinuxのGUIで動作する画像管理ソフトで、類似画像検索ができるというものだ。Pythonで書かれているが、これのサーバ版というものもあって、それがisk-daemonである。 だが、これがまた安定しない。 数千単位で画像を登録すると、メモリを延々と消費し続ける状態になってしまったり、なにもエラーを吐かずに落ちてしまったりする。 １ファイルの中に複数のDBを作れるので、DBを分割して、１DBあたりの画像数を減らしてみたりもしたが、DB数が50程度を超えた状態で再起動すると、
類似画像検索システムを作ろう - 人工知能に関する断創録
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
画像の類似度を判定できるライブラリ「libpuzzle」 » Untitled Blog
以前から、似ている画像を判定する方法について調査をしていたのですが、シンプルなライブラリを発見したのでシェアしようかと思います。 そのライブラリは「libpuzzle」というものです。 Libpuzzle – A library to find similar pictures ライブラリ自体はC言語で実装されており、画像ライブラリの「GD Library」を前もってインストールしておく必要があります。 使い方 非常に簡単な使い方のサンプル・コードを掲載しておきます。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "puzzle.h" int main(int argc, char* argv[]) { PuzzleContext context; PuzzleCvec cvec1, cvec2; double distance; if (
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