[ヅ] 人間以外の写真で Microsoft の感情認識を試す (2015-11-12)
写真に写っている人の感情を認識してくれる Web サイトが公開されていた。 ロンドン発--Microsoftで人工知能（AI）の開発に取り組む「Project Oxford」チームが英国時間11月11日、同社イベント「Future Decoded 2015」において、感情を読み取る技術を披露した。顔の表情に関する知識を利用して、写真に写る人間の感情を識別するという。 開発者を対象にベータ版としてリリースされた同ツールは、怒り、軽蔑、恐れ、嫌悪、喜び、中立、悲しみ、驚きという8つの中核的な感情的状態を認識するようにコンピュータをトレーニングする。 マイクロソフト、顔の表情から感情を読み取る技術を開発 （CNET Japan） - Yahoo!ニュース まず、この画像から試してみたら、 Detection Result: Error:"0 face detected" って、認識に失敗(；´Д
![[ヅ] 人間以外の写真で Microsoft の感情認識を試す (2015-11-12)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d1bf927ad00c250ec79ae9579ad9a69a26ec7323/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.nilab.info%2Ff0%2F2015%2F20151112_01.jpg)
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Node.jsで複数の画像ファイルをリサイズする方法 - 40歳からのキャリアチェンジ
色々あるみたいで最初GraphicsMagick for node.jsなgmというモジュール試したのですが、サンプル通りにやってもリサイズ出来なかったので、NODE.JS MODULESのresizeタグで一番上にあったeasyimageを試したら、意図したように動作したのでこちらを利用しました。 どうでもいいけど、複数の画像ファイルをリサイズしたくなったのは、Facebookグループにアップしたい写真がいくつかあったのですが、元画像の解像度が高かったのと、スマフォをテザリングして利用してて、そんなに回線速くない環境だったこともあり、リサイズしたかったから。 利用するための準備 ドキュメントにも書いてありますが、このたぐいの画像処理なモジュールはImageMagickを利用して処理するようで、まずそれがインストールされてるのが前提とのこと。 imagemagickのインストール 以前自分
『「MangaMeeya（マンガミーヤ）」 “自動着色”機能すげぇｗｗｗｗｗｗｗｗｗ』の内情に迫る
umjammer です。 昨日 RSS を眺めていると表題『』内の記事が目に入りました。サイト(エロ広告有り注意)を覗いてみるとたしかにすごいです。久々に面白そうな技術だなと思い、内情を調べて見ることにしました。 MangaMeeya は Windows のコミックビューアとして代表的なソフトの一つです(現在は公開中止？)。そして MangaMeeya は Avisynth をプラグインとして使用できるみたいです。Avisynth は様々な動画処理をプラグインを用いて行なう、これも有名なソフトです。私は以前お世話になったことがあります。その Avisynth のプラグインの一つに GiCoCu というものがあり、これが実際の自動着色を行なっていることがわかりました。 まとめると GiCoCu … 自動着色のロジック Avisynth … GiCoCu のフロントエンド MangaMeeya
GraphicsMagick Image Processing System
Check http://www.GraphicsMagick.org/ or https://graphicsmagick.sourceforge.io/index.html for the latest version of this page. GraphicsMagick is the swiss army knife of image processing. Comprised of 284K physical lines (according to David A. Wheeler's SLOCCount) of source code in the base package, it provides a robust and efficient collection of tools and libraries which support reading, writing,
Imlib2: Imlib2 Library Documentation
Version:1.1.1 Author:Carsten Haitzler <raster@rasterman.com> Date:1999-2004 What is Imlib2 ? Imlib 2 is the successor to Imlib. It is NOT a newer version - it is a completely new library. Imlib 2 can be installed alongside Imlib 1.x without any problems since they are effectively different libraries - BUT they Have very similar functionality. Imlib 2 does the following: Load image files from disk
How To Optimize PNG — Smashing Magazine
This post describes some techniques that may help you optimize your PNG-images. These techniques are derived from laborious hours spent on studying how exactly the PNG encoder saves data. We’ll start with some essentials about the PNG format and will then move to advanced optimization techniques. As a web designer you might be already familiar with the PNG image format which offers a full-featured
Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 昼メシ物語
この記事の概要 Imlib2を使って画像のサムネイルを生成してみたところ、ImageMagickより3倍速かった。 また一般的には、Imlib2の方が画質が悪いとされているが、パラメータを調整することで、十分に美しいサムネイル画像を得ることができた。 はじめに Imlib2は画像処理ライブラリ。mixiの発表資料大規模画像配信とPerl によれば、mixiは高速に高品質なサムネイルを生成するために、ImageMagickでなくImlib2を選んでいる。 上記資料の中では、以下のように説明されている。 速度 Epeg > Imlib2 > Imager >>> ImageMagick 画質 ImageMagick > Imlib2 >>> EpegImlibの画質は多少ImageMagickに劣るが、速度は十分に速い、とのこと。 一方で、404 Not Foundという記事では、ImageM
Ring
Ringとは、リクルートグループ会社従業員を対象にした新規事業提案制度です。 『ゼクシィ』『R25』『スタディサプリ』など数多くの事業を生み出してきた新規事業制度は、 1982年に「RING」としてスタートし、1990年「New RING」と改定、そして2018年「Ring」にリニューアルしました。 リクルートグループの従業員は誰でも自由に参加することができ、 テーマはリクルートの既存領域に限らず、ありとあらゆる領域が対象です。 リクルートにとって、Ringとは「新しい価値の創造」というグループ経営理念を体現する場であり、 従業員が自分の意思で新規事業を提案・実現できる機会です。 Ringフロー その後の事業開発手法 Ringを通過した案件は、事業化を検討する権利を得て、事業開発を行います。 さまざまな事業開発の手法がありますが、例えば既存領域での事業開発の場合は、 担当事業会社内で予算や
平滑化（移動平均、ガウシアン）フィルタ 画像処理ソリューション
移動平均フィルタ（別名：平均化フィルタ、単に平滑化フィルタともいう）では、注目画素のその周辺の輝度値を用いて、輝度値を平均し、処理後画像の輝度値とする手法です。 例えば、注目画素とその周辺の輝度値に以下のようなレートを掛け合わせて輝度値を求めます。 この３×３のレートの組合せの事をカーネル、オペレータ、マスクなどと言います。 とくに３×３である必要はなく、５×５の場合では となります。 ただし、全てのレートを足し合わせて１になるように調整して下さい。 移動平均フィルタでは注目画素周辺の輝度値を単に平均していましが、一般的な画像では 注目画素に近い画素の輝度値は注目画素の輝度値と近い場合が多いですが、注目画素から遠くなればなるほど、注目画素の輝度値とは差が大きくなる場合が多くなります。 この事を考慮し、注目画素に近いほど、平均値を計算するときの重みを大きくし、遠くなるほど重みを小さくなるよう
Jerry's Java Image Processing Pages
Java Image Filters I have a large number of Java Image filters which are freely available for download from this site. The filters are all standard Java BufferedImageOps and can be plugged directly into existing programs. All the filters are available in the Java Image Editor and most have dialogs to allow you to play with their settings. If you want to try out any of these filters, I recommend do
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
osakana.factory - グレースケールのひみつ
Adobe PhotoShop で RGB モードの画像を 256 階調のグレースケールへ変換する方法は、1 通りではありません。グレースケールへの変換コマンドは、ガンマや色空間などの概念が絡み合っていて、結構複雑です。仕組みを理解していなかったために、モード メニューから グレースケール を選んでも望んだような結果が得られなかったり、不適切に彩度を取り除いて画像の階調を潰してしまうというようなことも考えられます。ここでは、何通りかのグレースケール化方法を、計算式から考えていきたいと思います。計算式は、PhotoShop 以外の一般的な画像処理でも利用できる汎用的なものです。
お掃除ロボットルンバの掃除経路を撮影するプログラムをつくってみた - kenmazの日記
お掃除ロボットルンバを買って半年以上たちました。外出時にルンバを起動して、帰宅したら掃除が終わっている、という感じで使っています。ただ、確かに部屋はきれいになっているのですが、本当に部屋の隅々まで掃除してくれているのかが分からない。というわけで、ルンバの移動経路を連続撮影して、ちゃんと部屋の隅々まで掃除しているか確認するプログラムをRubyとCocoa(Objective-C)で作りました。 概要 今回は以下の二つのプログラムを作りました。 camera: iMacとMacBookの内蔵カメラ(isight)で１秒ごとに部屋内を撮影するCocoaアプリ mono.rb: cameraで撮影した写真を合成するRubyプログラム 実験 ルンバを起動して５分間掃除してもらう ２台のMac(iMac,MacBook)を室内の２カ所に設置 上述のプログラムで撮影＆解析 その間に俺は風呂に入る 結果
Scene Completion Using Millions of Photographs
People James Hays Alexei Efros Abstract What can you do with a million images? In this paper we present a new image completion algorithm powered by a huge database of photographs gathered from the Web. The algorithm patches up holes in images by finding similar image regions in the database that are not only seamless but also semantically valid. Our chief insight is that while the space of images
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[ヅラド] Java のフィルタ行列APIを使っていろいろな画像処理をしてみた
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