JPEGよりもWebPは本当に優れているのか、cjpeg・WebP・mozjpeg・AVIFを比較検証した結果
画像フォーマットの1つであるWebP(ウェッピー)は、Google Chrome、Mozilla Firefox、Microsoft Edge、Operaに対応している他、Appleの開発者向け会議「WWDC2020」においてSafariにも対応することが公表されています。ウェブブラウザでの画像表示の高速化に特化したフォーマットであるWebPが、どのくらい画像を圧縮できるのか他のフォーマットと比較した結果が公開されています。 Is WebP really better than JPEG? - siipo.la https://siipo.la/blog/is-webp-really-better-than-jpeg 2010年にGoogleが開発したWebPは、ファイルサイズが小さくウェブブラウザでの画像表示を高速化できるという特徴を持っており、JPEGに代わる新たな画像フォーマットとし
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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
PNG軽量化の減色と圧縮について | GREE Engineering
このテーブルの番号は 1 Byte になっているため、0-255 の 256 個しか登録できません。そのため、画像で使用されている色が 256 個より多い場合は、なんとかして 256 個にしなくてはいけません。 この「なんとかして 256 色にする」というのが減色処理で、なるべく元の画像からの変化を分からないようにしながら色を減らしていくためのアルゴリズム実装です。（この記事では減色アルゴリズムについての説明は省略します。） テーブルを作成したら、画像のそれぞれのピクセルを RGB 形式からテーブルの何番目の色を使うかに置き換えます。 上図のように、1 ピクセルあたり 24bit 必要だった画像が 1 ピクセルあたり 8bit になったので、データサイズは大体 1/3 になります。 （パレットのデータに最大 3 Byte * 256 = 768 Byte 必要とか、同じように圧縮されないと
画像で感心したことといえば、昔ふたばで「（２値のシンプルなものなら）迷路は線を塗りつぶせばゴールが見える」は目から鱗ボロ落ち。言われて見れば一箇所でも線が繋がってたらゴールできない構造なのよね迷路って
画像で感心したことといえば、昔ふたばで「（２値のシンプルなものなら）迷路は線を塗りつぶせばゴールが見える」は目から鱗ボロ落ち。言われて見れば一箇所でも線が繋がってたらゴールできない構造なのよね迷路って
続: パーフェクトシャッフルは何回で元に戻るか - 西尾泰和のはてなダイアリー
半年前に作ったパーフェクトシャッフルは何回で元に戻るかの を円形にしたい。 できた。 30枚のカードに「半分に分けて互い違いに組み合わせる」というシャッフルを5回すると元の並びに戻る、という図。 abcdefって6枚のカードがあったら、まず半分に分けて abc, def それから交互に組み合わせて daebfc にする、というシャッフルね。 シャッフルのたびに、1枚目は2枚目になり、2枚目は4枚目になり、4枚目は8枚目になり、8枚目は16枚目になり、16枚目は半分に分けたときに後半の1枚目なので次のシャッフルで1枚目に戻ってくる。5回。 3枚目は6枚目になり、6枚目は12枚目になり、12枚目は24枚目になり、24枚目は後半の9枚目だから17枚目になり、17枚目は後半の2枚目だから3枚目に戻ってくる。やはり5回。 他のカードに関しても同様に成り立つんだけども説明は省略。 Q&A @atusi
コンピューターに絵画を描かせる | fladdict
コンピューターによる写真の絵画変換ってのは、photoshopにもついてるんだけど、あれってダサい。 なんかヌタッとしてて、全体がのっぺりしている・・・というか、主題と背景とかそういうのが考慮されずに一律に変換されているのがキモイ。 で、最近ごぞんじのように、写真のフラクタル分割をずっと趣味で研究してたんだけど、ようやく自分が納得できる精度でフラクタル分割する方法を思いついた。↓の画像がその処理結果なんだけど、だいぶいい感じに分割できてると思う。 アルゴリズムはQuasimondoのFITCの発表を聞いてる最中に思いついたもの。 まず画面のピクセルを走査し輝度の標準偏差を取る。標準偏差が閾値以上の場合、その領域は十分に複雑であると判断され、分割される。あとはそれを繰り返して二分木あるいは四分木で分割していけばいい。輝度を基準にするってのはJPEGの圧縮からアイデアを頂きました。 ちなみにQ
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サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム