無料で聴けて、もう作業用BGMに困らない。ミュージックビデオを次々に流してループしてくれる個人的に超オススメサイト / Maka-Veli .com
色々あるツールの中で、僕がよく使うサイトをご紹介。 洋楽がメインなので、僕の趣味と合う方向けですが・・・ Musictonic アルゴリズムはわかりませんが、 アーティスト名などを入力すると、ミュージックビデオをひたすら流してくれます。 デザインも素敵で、シェアボタンもあるので シェアしたい時にもサクっと紹介できるのが嬉しい。 使いやすいので、一番使ってます。 例えば「Capsule」とかって入力すると・・・ 左に再生リスト。 右に関連するキーワード（例えば「きゃりーぱみゅぱみゅ」とか「中田ヤスタカ」とか）が並びます。 けっこう「あれ、次何聴こうかなー」とか悩むんですよね。こういうのって。 なので凄く助かります。 YesYesY’all これも本当オススメ！ 音楽聴こうかなって思った時、「あれ聴こう！」と出れば良いですけど、大体聴きたい曲って出て来ないんですよ。
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에버노트에 뭐가 새로워요?에버노트에서 무슨 일이 일어나고 있는지 궁금하신가요? 아래의 기사들을 확인하여 우리가 작업 중인 흥미로운 것들을 모두 볼 수 있습니다. 새로운 소식레거시 버전 Evernote 앱 사용 중지2024년 3월 26일, 저희는 레거시 버전 Evernote 앱에 작별을 고합니다. v10 이전의 Evernote 경험을 단일화하면 보안 수준을 크게 높이고 더 빠른 개발을 위해 더 많은 자원을 투입할 수 있습니다. 더 읽기 14가지 주요 기능이 이제 모든 사용자에게 제공됩니다이 중요한 Evernote 기능들은 검색, 첨부 관리, 노트 액세스 등 핵심적인 제품 성능을 높여줍니다. 이제 누구나 그 기능을 사용해 Evernote의 잠재성을 최대한 활용할 수 있습니다.
はじめに 数理情報工学実験第二という演習で、Raspberry Piをつかって何かを作ることになりました。そこでAMATERASUという自動ノート取り装置を作ったので紹介します。 そもそもRaspberry Piって? Raspberry Pi3 Model B ボード＆ケースセット (Element14版, Clear)-Physical Computing Lab 出版社/メーカー: TechShareメディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログ (3件) を見る これです。安くて小型で色んなセンサーをつけて遊べるコンピュータです。今回はカメラモジュールを使いました。 自動ノート取り装置とは 自動ノート取りの目標は、講義を撮影した動画*1を処理することで、ノートの代わりとして使える画像を出力することです。具体的には次のgifのような画像を次々出力していくのを目標にしています。黒くな
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
はてブニュース
クロールは15分おきです。日付はクローラーが初めて見つけた日時です。最新情報を追いかければ、新しくブックマークされた人気・注目エントリーを追いかけることができます。
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Bijostagram（びじょすたぐらむ）というWebサービスを作ってみました。 Bijostagram - Cute Girls on Instagram きれいなおねいさんは、好きですか？ Bijostagramとは？ Bijostagramは、きれいなおねいさんの画像がたくさん眺められるサービスです（個人的に作りました）。一番の大きな特徴は、Instagramから自動的にきれいなおねいさんの画像を集めてくる、というところです。Bijostagramでは、集めてきたおねいさん画像をランダムに表示しています。 Instagramは写真版Twitterで、しかも撮影した画像をオサレな感じで加工できてツイートできるというサービス。２月末に公式のAPIが公開されたので、いじってみました。→インスタグラムのAPIについてはこちら Bijostagramは、画像抽出と画像配置のアルゴリズムをPer
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
OpenCV（オープンシーヴィ）は多機能なコンピュータビジョンライブラリで、動画や画像の処理に幅広く利用できるさまざまな機能が実装されています。 動画・画像処理を用いたアプリやサービスを開発するために、OpenCVを学びたいと思っている方は少なくないのではないでしょうか。 そこで今回は、OpenCVが学べる資料（記事・サイト・スライド）を10個ご紹介します。 OpenCVを基礎から解説している資料を中心に紹介していますので、OpenCVの学習にぜひご活用ください。 OpenCVがわかる記事・サイト 10分で学ぶOpenCV超入門 / MetaArt http://iphone.moo.jp/app/?p=1101 「画像を読み込み表示する」「画像のサイズを変更する」「画像をグレースケール化する」「画像を2値化する」、以上の4つのOpenCVを使ったプログラムについて学べる記事です。 各コー
「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側 関連コンテンツ Webcamでの動作例 https://www.youtube.com/watch?v=d91xyyA-exA IkaClips の出力例 https://www.youtube.com/watch?v=w6kqbAPq1Rg ささみ 2015年10月 http://ssmjp.connpass.com/event/21108/
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。 今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。 集めた画像 人物 枚数 例 おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク 最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。 会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。 訓練データセット Im
全自動水玉コラ生成マシーン - onk.ninja
全自動水玉コラ生成マシーン 聖夜なので表題のものを作った。 https://github.com/onk/auto_circle_collage processing で書いたアプリだけど、この記事の内容はほぼ OpenCV の話です。 仕組み 水着を自動認識して「隠す」とマーク 顔を自動認識して「見せる」とマーク マークに沿って円充填 水着領域の自動認識 最初のアプローチ OpenCV を使って肌色認識 選択領域を膨張 -> 収縮させる 肌色との差分を取れば水着領域が完成 肌色認識 先人が大量に居た。RGB 色空間ではなく HSV 色空間を使うというのがコツなようだ。 HSV色空間 - Wikipedia HSV 色空間なら影になっている部分も抽出できる。 今回は Hue: 7..15 を肌色として定義した。 PImage detectHada() { // 作業用に hue で gra
バックナンバー – おくvillage
このURLのページは表示することが出来ませんでした。 IQサーバー
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う（しかし見た目には自然な）風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ
セクシー女優で学ぶ画像分類入門
ゼロから始める深層強化学習（NLP2018講演資料）/ Introduction of Deep Reinforcement LearningPreferred Networks
Twitch streamers can finally block banned users from watching their streams, thanks to a recent update to the platform’s anti-harassment features. Twitch first announced the feature in August. T
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
これはAizu Advent Calender 2014の9日目の記事です! Aizu Advent Calender 2014 前の人: @MiZuKi_Sonoko mizukindevelop: Hackathonに参加しよう {Aizu Advent Calendar 2014 [８]日目} 次の人: @a_r_g_v はじめに FF10はみんな知ってるよね? FF10には七曜の武器っていう伝説の武器みたいなものがあって、入手方法がゲーム中のミニゲームをなんかすごいやるみたいな感じ。 例) サブイベントの「とれとれチョコボ」をタイム0:0:0でクリアする(ティーダ) サブイベントの「サボテンダーの里」をクリアする(リュック) 召喚獣バトルに全部勝利する(ユウナ) その中で巨乳おっぱいさんルールーの「雷平原のサブイベント・雷除けを200回連続で成功する」というものがある。 おっぱいさ
巷には今、「働き方改革」とともに「RPA」という言葉が台頭し始めている。RPAは「ロボティック・プロセス・オートメーション」のことで、普段の業務を自動化してくれるソフトだという。 こんな説明がなされているが、これまでプログラミングに触れてきた人にとってはやや疑問が浮かぶのではないだろうか。「Excelマクロやバッチと何が違うのか」と。 例えば、RPAの動作説明でよくあるのは「ファイルをゴミ箱に捨てる」という操作だ。RPAソフトがファイルをゴミ箱にドラッグ＆ドロップするという操作だが、ファイルを削除するのが目的なら、Windowsであれば「del hogehoge.txt」と書いたバッチファイルを実行すれば済む話だ。「del *.txt」とすればフォルダ内のテキストファイルを一網打尽に消すこともできる。 Webブラウザの操作であれば、「Node.js」や「Selenium」などですでに自動化
Developers.IO
EVENT【2/21（水）リモート】フリーランストーク#8 特別編 -フリーランスとしてのキャリアを成功させるアイデア＆ヒント- を開催します
渋谷の交差点から人をじわじわ消す
渋谷のスクランブル交差点にはいつも大勢の人がいる。人のいない純粋な交差点の写真を撮ろうと思ったら、すごく早朝に来るしかなくてたいへんだ（それでも誰かしらはいる）。 昼間の渋谷でも人のいない写真を撮る方法を考えてみたので、試してみた。 渋谷に人がいない写真を撮りたい 渋谷のスクランブル交差点みたいな場所で、人のいない写真を撮るための方法の１つは、長時間露光だ。 カメラのシャッターをあけっぱなしにして何秒間も撮影すると、なんとなく人がいなくなったような写真を撮ることができる。 こんな感じの写真、見たことありますよね。 長い時間やればやるほど人が消えるんだけど、それでも人の足元みたいにあまり動かない部分がぼやーっと残ってしまう。 これをなんとかする方法を考えてみた。 もっとも長い時間を占めていた色をそのピクセルの色とする ふつうの長時間露光は、言ってみればピクセルごとに色を時間で平均したものだ。
Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:
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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
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
【環境】 windows8.1 Excel 2013 python2.7 opencv3 【概要】 佐々木希の写真から色の情報を取得して、Excelのセルに塗りつぶします。 【フォルダ構成】 |---sasaki_excel |---sasaki_excel.py |---sasaki_nozomi.jpg（佐々木希の画像） |---sasaki_nozomi.xlsx（描画用のエクセル） こちらの画像を使用しました。 【プログラム】 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill # 画像読み込み image = cv2.imread("sasaki_nozomi.jpg") # エクセルファイル読み込み wb = lo
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
The Laughing Man Hacks You!
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先日書いたOpenCVでアニメ顔検出をやってみた - kivantium活動日記の続編です。アニメ顔を検出するところまではうまくいったので、今度はキャラの分類をやってみようと思います。環境はUbuntu 14.10です。 ひと目で、尋常でない検出器だと見抜いたよ まずは分類に使う学習用データを用意します。投稿から半年以上経つのにまだランキング上位に残っている驚異の動画ご注文はうさぎですか？ 第1羽「ひと目で、尋常でないもふもふだと見抜いたよ」 アニメ/動画 - ニコニコ動画を使います。 動画のダウンロード Ubuntuならaptで入れられるnicovideo-dlというツールを使います。 sudo apt-get install nicovideo-dl nicovideo-dl www.nicovideo.jp/watch/1397552685その後avidemuxでOP部分だけの動画を
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JavaScriptの顔認識ライブラリをチューニングしたら実用レベルになったという話 (Kanasansoft Web Lab.)
ただ、WebRTCで顔認識させようとすると遅くてしかたがなかった。 最初は速いこともあるが、10回ぐらい認識をさせるとすぐに遅くなる。 とりあえず、デモ。 そこで、チューニングをしてみることにした。 まず、JavaScriptの定番の高速化を試してみた。 例えば、正の数で使える「Math.floor(x)」を「(x | 0)」に、整数で使える「x * Math.pow(2, y)」を「x << y」にする等。 これで、10~30%高速化できた。 次に、遅くなっている部分を調べたら、Web Workersで分散するための仕組みが遅くなる原因だとわかった。 これは、Web Workersを使わない場合にも影響が出ていた。 じゃあ、Web Workersを使えば速くなるのかといえばその逆で、20倍遅くなっていた。 詳しくは調べてないけど、多分Workerスレッドに処理データを渡す時にJSON化が
数独を解く(画像解析) - cuspy diary
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
OpenCV.jp : OpenCV逆引きリファレンス¶ 基本的に OpenCV （と依存ライブラリ），および標準ライブラリ以外は使用しません． OpenCVはEigenなしでも利用できますが，このサンプルの中にはEigen必須のものもあります． また，2.4.0以降に導入された書式には一部対応しておらず，古い書き方で書かれているサンプルもあります． 指摘や訂正，リクエストなどは OpenCV.jp か， @idojun (Twitter) まで． OpenCV 2.4.0 対応：
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画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 （リンク切れ） 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使
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AndroidのNFC機能でFeliCaの読み書きをする | −ゆめログ− | ゆめみスタッフブログ
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