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。
MS、写真から3Dモデルを作成する「Photosynth」を一般公開
米Microsoftは8月20日、複数の写真から3次元モデルを生成するオンラインサービス「Photosynth」を一般向けにリリースした。 Photosynthは、建造物などをさまざまな角度から撮影した複数の写真を分析し、立体映像を再現する。完成した映像はズームイン、ズームアウト、映像内の移動などが可能で、実際にその場にいる感覚を味わうことができる。 対応OSはWindows VistaとWindows XP SP2以降で、WebブラウザはInternet Explorer 7（IE 7）またはFirefox 2以降が必要。映像作品を見るためにはphotosynth.comからプラグインをダウンロードし、インストールする必要がある。映像を作るにはWindows Live IDも必要だ。 開発はMicrosoft Live Labsが行い、既にNational Geographicによるスト
画像をアップすると似たような画像を一気に検索してくれる『TinEye』 | 100SHIKI
画像をアップすると似たような画像を一気に検索してくれる『TinEye』 May 9th, 2008 Posted in 検索 Write comment 激しくプライベートベータ版だが、これは期待できそうなサービス。 TinEyeはいわゆる画像を使った検索エンジンである。キーワードをテキストでいれる通常の検索エンジンと同じように、画像をアップすると似たような画像を探してきてくれる、という訳だ。 まだまだ精度の問題があるだろうが、これが実現されればある画像が使われているサイトを一気に検索することができるようになる。 よくネット上で画像が微妙に修正されて（パロディ画像など）広がることがあるが、そのような画像の広がりも調べることができるようだ。 なによりうまく言語化できない検索を実現できる、という点が大きいだろう。この写真に写っているこれって？？という検索に威力を発揮しそうだ。 画像で検索する、
タグに頼らない画像検索に挑む北海道発のプロジェクト「Viewサーチ北海道」
北海道の風景画像を直感的なインターフェイスで検索できる「Viewサーチ北海道」が1月31日、実証実験サイトを公開した。 Viewサーチ北海道は、経済産業省が次世代検索技術の開発・実用化を目指して2007年度から開始した「情報大航海プロジェクト」の採択事業として、北海道大学と札幌に本社を構える5社（ソフトフロント、データクラフト、JR北海道、北海道新聞社、インテリジェント・リンク）がコンソーシアムを構成。文字に頼らない次世代画像検索技術「ビジュアル・コンテクスト・サーチ」を応用したサービスの開発・実用化を目指している。 今回の実証実験の目的について、コンソーシアムに参加する、ソフトフロントの村田利文氏とデータクラフトの鵜川久氏に話を伺った。 ● 類似画像をうまく並べれば、人間は瞬時に大量の画像を一覧できる Viewサーチ北海道で利用しているビジュアル・コンテクスト・サーチという技術は、北海道
画像認識技術のRiya、イメージ検索サービス「Like.com」をついに公開
あのGoogleが1度は買収に動いたといわれる画像認識技術のRiyaが画像（イメージ）をキーにした検索サービスの開発を計画という話については、以前にブログでお伝えした通りだが、この「Like.com」という新サービスのアルファ版がついに公開された。 この話を伝えるTechCrunchの記事には「はじめての本物の画像検索（"First True Visual Image Search"）」と書かれているが、これは、他の「画像検索」と称する各サービスが対象となる画像に付されたメタデータの文字情報を頼りに画像を見つけ出すのに対し、Like.comではメタデータのほか画像自体の（視覚的な）類似性を手がかりに検索する、ということを意味している。 現時点では、ジュエリー、シューズ、バッグ、洋服だけが検索の対象だが、同サイトではParis HiltonやJulia Roberts、Victoria Be
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