サイズなどを気にせず単純に結合するだけなら convert で十分． $ convert -append 上画像 下画像 出力画像 $ convert +append 左画像 右画像 出力画像サイズの異なる画像を結合する場合は montage を使うと良さげ． $ montage -tile 2x1 -geometry 640x480 左画像 右画像 出力画像
ImageMagick で画像を結合する． - pyopyopyo - Linuxとかプログラミングの覚え書き -
サイズなどを気にせず単純に結合するだけなら convert で十分． $ convert -append 上画像 下画像 出力画像 $ convert +append 左画像 右画像 出力画像サイズの異なる画像を結合する場合は montage を使うと良さげ． $ montage -tile 2x1 -geometry 640x480 左画像 右画像 出力画像
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。
MOONGIFT: » 待ちに待ったオープンソースの日本語OCR「NHocr」:オープンソースを毎日紹介
OCRという技術はアナログなデータをデジタル化する上で欠かすことができない。しかし様々な特許が絡み、オープンソースやフリーウェアとしては発展しづらい分野でもある。しかしそこに風穴を開けられるかも知れない技術が登場しそうだ。 デモサービスで試せます 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはNHocr、日本語OCRシステムだ。Google Code上にホスティングされ、まだソースコードは一部しか開示されていないが、デモサービスは公開されている。 デモサービスでは、BMP/JPEG/PBM/PGM/PPMのファイル（さらに各ファイルをGZip圧縮していても可能）をアップロードすると、それを解析した結果を日本語表示してくれる。日本語OCRとあって、漢字/ひらがな/片仮名/英語などが判別可能になっている。 読み取らせた画像 手書き文字であっても認識率はそこそこ高い。正式リリースがまだという段階にあ
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