Convert PNG, JPG files to SVG vectors online - Vectorizer.AI
PICK Pick a bitmap image that you want to vectorize and drag and drop it onto the page. Bitmap images, such as JPEGs and PNGs, are represented as a grid of little squares called 'pixels', each with its own color. PROCESS We analyze, process, and convert your image from pixels to geometric shapes. The resulting vector image can be scaled to any resolution without getting blurry, and can be used to
GitHub - bloc97/Anime4K: A High-Quality Real Time Upscaler for Anime Video
* Update README.md * Create GLSL_Instructions_Mac.md * Create GLSL_Instructions_Plex.md * Update GLSL_Instructions_Plex.md * Create GLSL_Instructions.md * Update README.md * Update GLSL_Instructions.md * Update GLSL_Instructions_Plex.md * Update GLSL_Instructions_Windows.md * Update GLSL_Instructions.md * Rename GLSL_Instructions_Plex.md to GLSL_Instructions_Mac_Plex.md * Create GLSL_Instructions_
Squoosh
SmallSmaller images mean faster load times. Squoosh can reduce file size and maintain high quality. SimpleOpen your image, inspect the differences, then save instantly. Feeling adventurous? Adjust the settings for even smaller files. SecureWorried about privacy? Images never leave your device since Squoosh does all the work locally.
GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：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） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis
Single image super-resolution is the task of inferring a high-resolution image from a single low-resolution input. Traditionally, the performance of algorithms for this task is measured using pixel-wise reconstruction measures such as peak signal-to-noise ratio (PSNR) which have been shown to correlate poorly with the human perception of image quality. As a result, algorithms minimizing these metr
JH Labs Home Page
Contact Details Welcome to JH Labs JH Labs is the alias of Jerry Huxtable. On this site you will find lots of stuff to do with Java, including source for lots of useful classes and image processing stuff. You'll also find information on stuff I'm working on. You can email at "jerry at jhlabs.com", replacing " at " with "@". Applications A fully-featured image editor written in Java using the image
画像のカラーハーフトーン処理について - Qiita
Pythonの画像ライブラリ「pillow」を使って、画像のカラーハーフトーン処理を実装しました。 写真をアメコミ調に変換したいときに、スクリーントーンのような陰影を再現したいときなどに使います。 ハーフトーンは、アメコミのような画風にしたり、ポップなデザインによく使われる効果です。 カラーハーフトーンはCMYKに色分解し、角度をずらしたハーフトーンを重ねる処理です。 カラーの印刷物のような効果になります。 当初は簡単に実装できるだろうとタカをくくっていたのですが、意外と面倒な処理でした。日本語の技術資料はほとんどなかったため、共有＆精度向上のためにメモしておきます。 ハーフトーン処理の概要 ハーフトーンは、画像をある角度で配置された単色ドットでグラデーションを擬似的に表現するものです。 角度45°で、pitchはドットの間隔、rはドットの最大半径とすると、下図のようになります。 ここで問
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
Example results on several image-to-image translation problems. In each case we use the same architecture and objective, simply training on different data. We investigate conditional adversarial networks as a general-purpose solution to image-to-image translation problems. These networks not only learn the mapping from input image to output image, but also learn a loss function to train this mappi
Image-to-Image Demo - Affine Layer
Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out
静止画をドット絵風の低画質に変換にする「低画質画像メーカー」を作った - razokulover publog
概要 静止画をドット絵風の低画質に変換にする「低画質画像メーカー」を作った。 低画質画像メーカー 内容は先日画像をドット絵風の低画質に変換するTwitter Bot「低画質」を作ったで書いたとおり。 こういう画像を こうする。 この画像*1が こうなる。 世の中の画像が低画質のドット絵風味の画像になる。 やったぜ！ 使い方 使い方は、 ①「ファイルを選択する」から変換したい画像を選択する ② デフォルトのパラメーター(ドットサイズ4x4, 色数6色)で画像が生成される ③ 「ダウンロード」ボタンが現れるのでそれを押すと画像が保存される。 という感じ。画像アップしたらひょいっとできる。 その他にも各スライダーを動かしながら自由にドットサイズや色数も調整できる。 ドットのサイズは小さくなればより高画質に、 色数は小さくなればより単色に 近づいていく。 コツ 良い感じの低画質画像を生み出すために
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digital_video_introduction/README-ja.md at master · leandromoreira/digital_video_introduction
GitHub - leandromoreira/digital_video_introduction: A hands-on introduction to video technology: image, video, codec (av1, vp9, h265) and more (ffmpeg encoding). Translations: 🇺🇸 🇨🇳 🇯🇵 🇮🇹 🇰🇷 🇷🇺 🇧🇷 🇪🇸
GitHub - JohannesBuchner/imagehash: A Python Perceptual Image Hashing Module
GitHub - carbon-app/carbon: :black_heart: Create and share beautiful images of your source code
GitHub - Aloxaf/silicon: Create beautiful image of your source code.
GAN 2.0: NVIDIA’s Hyperrealistic Face Generator
Remove Background from Image – remove.bg
GitHub - uploadcare/pillow-simd: The friendly PIL fork
GitHub - google/pik: A new lossy/lossless image format for photos and the internet
Simple Image Manipulations