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6/15追記 あとがきの提案について書きました 写真表現としての桑原フィルターの提案 #はじめに Kuwahara filter（桑原フィルター）とは 桑原フィルターは桑原道義さんという大学教授（Wikipedia曰く）が考案した平滑化フィルターの一種で、内容のシンプルさに反して上手いことかけるとまるで油絵のようになる、なんだかすごいフィルターであーる（先に結果が見たい方は記事の一番下を覗いてみよう） Kuwahara filter -Wikipedia SPECT用データ処理 (元論文？) #桑原フィルターの内容 https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/49/Kuwahara.jpg 桑原フィルターを簡単に説明すると、 各画素の色をその周囲の任意の幅の左上、右上、左下、右下の正方形領域の中で、最も分散の和が小さい領域の平均色とする
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2020の目標は「トップ会議30+本投稿」することです。 http://xpaperchallenge.org/cv/
Intel® Open ImageDenoise High-PerformanceDenoising Library for Ray Tracing Evermotion 15th Anniversary Collection scene rendered with Chaos Corona anddenoised with Intel® Open ImageDenoise using prefiltered albedo and normal buffers. Hover over the image (or tap onit) to move the slider between the original anddenoised versions. Overview Intel Open ImageDenoise is an open source library of
「写真から3Dデータを作り出す」といえば、モデルをさまざまな角度から撮影した写真をもとに3Dモデリングを行い、モデルの厚みや凹凸を表現するのが一般的です。そんな中で「たった1枚の写真から3Dモデルを作り出す」という技術を、ワシントン大学の研究チームが開発しました。 [1812.02246] Photo Wake-Up: 3D CharacterAnimation from a Single Photo https://arxiv.org/abs/1812.02246 Photo Wake-Up: 3D CharacterAnimation from a Single Photo https://grail.cs.washington.edu/projects/wakeup/ This Algorithm CanCreate 3DAnimations From A Single St
9/11 - 10/26 (おおよそ1ヶ月半) にかけて、以下の 「熱帯低気圧（台風等）検出アルゴリズム作成」コンペ に参加しました。 signate.jp 得るものは本当に沢山(DNNの実装や学習の経験・ノウハウなど)あったのですが、結果として最終提出の順位は 5位(public) => 207位(private) に転落しました。 覚悟の上での行動ではありましたがやっぱり1月半の努力が全部無に帰ったのはとてもつらくて（しかも一人で全力で完走した初めての分析コンペだった）、少しでも自分がやったことを形として残そうと思ってめちゃくちゃ久しぶりにブログを書いています。 きちんと書こうとするといつまで経っても公開できない気がするので(過去何度も繰り返したケース)、大雑把な内容にはなりますがご容赦ください。 はじめに：参加動機 実装したモデル: 改変版 WideResNet データの分割(tra
こんにちは。pythonについて勉強していて、その応用として初めて自分で1からやったのでその備忘録として書かせていただきます。 また今回コードを見ただけで何をしているのかわかりやすくするために、コード内にコメントを多数入れました。 目次 背景 画像収集 顔の抽出 訓練データとテストデータに分割CNNで学習 結果 今後の課題 まとめ 1．背景pythonでスクレイピング、そして画像認識について勉強していて、この二つを同時に使い何か作ろうと思い何かいいテーマがないか探していました。 そんな中この夏坂道合同オーディションが開かれるが、 「どのように乃木坂・欅坂に決めるのだろうか」と疑問に思いまして、 **「あ、その人の顔でどちら顔に近いか分類できたら面白くね」**という考えに落ち着いたのでこのテーマについてスクレイピング、画像認識を応用してみることにしました。実際にやってみることが大事だと
NVIDIAが｢この画像をあの画像っぽく｣できる高速で高品質なAIアルゴリズム｢FastPhotoStyle｣を公開2018.03.28 12:4531,869 たもり本物かと見間違うクオリティ。 以前取り上げた雪原を草原に変えるAdobeのアルゴリズムなど、画風変換のアルゴリズムは何も真新しいものではありません。しかし、NVIDIAが発表したAIアルゴリズム｢FastPhotoStyle｣は、既存のアルゴリズムより各段に速い処理スピードを誇り、出来上がった画像のクオリティも高いのです。 FastPhotoStyleを開発したのは、 NVIDIAとカリフォルニア・マーセッド大学の科学者チーム。先月、｢A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization｣という論文を発表しました。 PetaPixelによれば、従来のこういった
概要：本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて，シーンの大域的かつ局所的な整合性を考慮した画像補完を行う手法を提案する．提案する補完ネットワークは全層が畳み込み層で構成され，任意のサイズの画像における自由な形状の「穴」を補完できる．この補完ネットワークに，シーンの整合性を考慮した画像補完を学習させるため，本物の画像と補完された画像を識別するための大域識別ネットワークと局所識別ネットワークを構築する．大域識別ネットワークは画像全体が自然な画像になっているかを評価し，局所識別ネットワークは補完領域周辺のより詳細な整合性によって画像を評価する．この2つの識別ネットワーク両方を「だます」ように補完ネットワークを学習させることで，シーン全体で整合性が取れており，かつ局所的にも自然な補完画像を出力することができる．提案手法により，様々なシーンにおいて自然な画像補完が可能となり，さらに従来の
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
局所特徴量とは / SIFT, SURF 特徴量 下記スライドが超わかりやすかったです。 画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量 で、SIFT (Scale-invariant feature transform)、SURF (Speed-Upped Robust Feature) というのは、拡大縮小・回転・照明変化に強いロバストな特徴量、としてよく知られているようです。 SURF の方が軽量で、その代わり認識精度は SIFT の方が良い、とのこと。 特徴量の用途 複数写真からのパノラマ写真合成 （上述のスライドより） AR のマーカー認識 下記画像はARのマーカー認識とは違いますが、そういう使い方ができそうだ、ということは汲んでいただけるかと。。 （http://docs.opencv.org/3.0-rc1/d7/dff/tutorial_feature_homography.ht
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
$k$は定数で、だいたい0.04~0.06くらいです。Rの値によって以下のように分類できます。 Rが大きい: corner Rが小さい: flat R < 0: edge 図にすると、以下のようになります。 CSE/EE486 Computer Vision I, Lecture 06, Corner Detection, p22 これで手早くcornerを検出できるようになりました。ここで、corner検出についてまとめておきます。 cornerは複数のedgeが集まる箇所と定義できる 変化量をまとめた行列の固有ベクトルからedgeの向き、固有値の大きさから変化量の大きさ(edgeらしさ)がわかる 2つの固有値の値を基に、edge、corner、flatを判定できる 固有値の計算は手間であるため、判定式を利用し計算を簡略化する なお、Harrisはedgeの向きである固有ベクトルを考慮す
最終更新: 2016/03/22 親子関係やコメント等は厳密なものではありません。詳しくは、リンク先でご確認下さい。 waifu2x http://ultraist.hatenablog.com/entry/2015/05/17/183436 https://github.com/nagadomi/waifu2x 作者: ultraist (@ultraistter)本家。 ウェブサービス有。 計算に高性能サーバが必要なので、割安な使用料が時価のサービスを利用している。サーバの利用者が一時的に急増して使用料が跳ね上がると、サービスが一時停止することがある。 繋がらなくなったら、大体これが原因。数時間 - 数日待つか、下記のソフトウェアのいずれかをダウンロードして自分の環境で使いましょう。 (Windows 64bitかつGPUがnVidia製なら、Waifu2x-caffe。それ以外の環
2015-05-27 waifu2xでアニメをアップコンバートする もう世の中で話題すぎて仕方が無いwaifu2xです(説明はしないので各自ぐぐれ)。 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ultraist.hatenablog.com ところでwaifu2xを見て、皆さん思いませんでしたか？ waifu2xでSD画質のアニメのアップコンバートしてえ！ でもWebアプリだしアニメのアップコンバートなんて…と思ったらGithubでコード公開されてるし、AWSのPublic AMIもあります(北カリフォルニア ami-75f01931)。 自宅でwaifu2xサーバを立てるのもいいですが(その話はまた後日にでも書きますけど)、もうサクッとAWSにg2.2xlargeのスポットインスタンスを立ててしまいましょう。1時間7円くらい、1日170円くらいですよ。 というわけでこの
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AVCaptureDeviceFormatクラスは、キャプチャデバイス（iOS7時点ではカメラモジュールのみ）がサポートしている撮影モードの情報を持ちます。このオブジェクトをactiveFormatプロパティに指定することで、同オブジェクトが示す条件で撮影できるようになります。 ※フォーマットを指定する具体的な方法は、 @shu223 さんの書いた記事「AV Foundationで120fpsスローモーション動画撮影を実装する」や、書籍「iPhoneアプリ開発エキスパートガイド iOS 6対応」の277ページ以降にある説明を参考にしてください。 今回は、このAVCaptureDeviceFormatクラスを見たときに思うであろう、「同じ撮影サイズなのにfpsが異なるフォーマットがあるのはなぜ？どう使い分けるの？」について説明します。 同じ撮影サイズのフォーマットが４つ？？ formatsプ
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