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In 2018 our project was honored as one of the best projects for online elearning. Time.Graphics is the perfect tool for educational institutions. Through a personalized account you manage teachers, students, pricing plans, classrooms, timelines, premium subscriptions, and control the learning process. The timeline demonstrates events and processes of the world’s history.It provides you with the p
ふだんはサッとこなしがちなスマホ撮影も、ちょっとの手間やコツで見違えるような仕上がりに！ ライター・カメラマンさんの林 佑樹さんが、スマホ撮影の基本からコツ、便利な小技までご紹介します。iPhoneの「写真」で補正処理を施してから 写真加工アプリでイメージどおりに仕上げる 自撮りをする際、AndroidスマホはOS純正アプリでも自撮り向け機能が豊富だが、iPhoneは単純に撮影するだけだ。黄色人種の場合はそのままだと肌が黄色っぽくなりがち。また蛍光灯やLED光源下の場合では緑が入りやすく、肌の色が映えないことが多い。そんなときは、色かぶりを補正してみよう。iPhoneの場合は「写真」にある補正機能を利用する。メニューの“カラー”にある“色かぶり”を選んで、左右にスライドさせてみよう。人中心の写真の場合は、基本的に左側にスライドさせるだけでいい。白色の部分があれば、白が白に見えるくらいま
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Taking multiple images at different exposures gives us the oportunity to merge them together to make a single image where we can see in the shadows as well as the highlights. You may think this isjust for third party software of Photoshop, butits available in Photoshop Elements too! In this tutorial I’ve used three exposures at +1, 0 and -1 stop. Step 1 Open Images Open your images in Elements b
帝國圖書館 AppStoreで公開＆境界認識アルゴリズム | 晴耕雨programming – Farm when it's sunny, programming when it rains１月ごろから作り始めて、１ヶ月以上前に完成していたものの、公開するか迷っていたアプリ「帝國圖書館」ですが無事ダウンロードできるようになりました。使い慣れた？Objective-CではなくSwiftで100%書いてみました（そもそも練習のために作ったようなアプリです）。Swiftは使いやすい面が多々ありますが、Swift ver1.1から1.2への移行でも色々と変更がありまだ言語仕様が安定していません。NSString と String, NSArray と Array型などの互換性があるのかないのか微妙です。それでも、次のアプリもできればSwiftで開発してみたいと思います。SAARTのようにCoreAudioをガンガン使っている場合は、そこだけObj-Cにしなければいけなさそうですが。 さて、帝国図書館では狭いiPhoneの画面をなるべく有効活用するように、本の余白を認識してなるべく本文
Base64 大好きです。 どんなデータでもHTMLに埋め込んでしまえるBase64愛してます。 画像をBase64にしたいな。 色々と方法はあるけれど、今回はCanvasでやろうと思いました。 base64にするには Image を作成 img srcに Image突っ込んでロードさせる img がロード完了されるイベント待ち canvas要素作成 canvasを2dで扱うcontext取り出し img の中身をCanvasに転送（コピー）textarea を作成 canvasの中身をBase64にするtextareaの中にbase64を書き込み こんなかんじで、Base64を作ることが出来ます。 <!DOCTYPEhtml> <html> <head> <title></title> <style> body{ } </style> <script type="text/java
一部のWeb系エンジニア大好きオレオレGyazoの話題です。今回は画像のアップロード先をTwitterにしました。 ご多分にもれず我が家もオレオレGyazoサーバーを運用しておりまして、 pic.kksg.net にアップロードされる方式をとっていました。しかしTwitterに画像を貼っても公式クライアントで展開されない & Webの画像一覧に出てこない問題があったため、Gyazoのアップロード先をTwitterにした。Twitterをストレージとして使うとサーバー管理が楽だし無料でいい。 pic.twitter.com/2UoBwHeJTc — 夏.tk (@9m) 2014, 6月 17 現在のTwitterの仕様だと、pic.twitter.com ドメインなら他人のアカウントの画像でも展開されるみたいなのでストレージ用のアカウントを取得した。以下のスクリプトを使うと pic.twi
■書籍版 oso的 キノコ擬人化図鑑 2008年から当サイトで続けてきた当コンテンツが2014年9月に「oso的 キノコ擬人化図鑑」として双葉社様より出版されました。 また2016年10月には前作の60種からさらに40種を加え、情報を一新した計100種類掲載の「新版 oso的 キノコ擬人化図鑑」も出版されることになりました。イラスト集としての意味合いが強いですが、写真や解説等も学術面を重視した内容となっております。是非お手に取ってみて下さい。 書籍版にしか載っていない娘も居ますが、書籍では一般向けとして不適との理由で削除された情報や、書籍完成後に追加された娘も当サイトには掲載されています。 また書籍化することでこのコンテンツには公開停止等の影響は一切ありません。今まで通り好き勝手にキノコ擬人化を続けて行きます。 と言うか既に書籍版以降に擬人化キャラ増えてますしね。まだまだ増えます！ ■注
タイプＣプリントって何のことですか？？？？？？？？？ classicのCですね。 従来のL判サイズの縦横比率のサイズと言う事です、他にH、ハイビジョン・P、パノラマとサイズがあります。 デジイチのCCDのサイズのAPS-CのCもこれと同じです。 ぶったまげた。 タイプCプリントとは、ごく普通のネガからのカラープリントのこと。コダックRA-4プロセスで現像するのが普通です。写真の縦横比などとは全く関係ありません。写真展にでも行けば「タイプCプリント」などとよく書いてありますね。印画方式の名称ですから、もちろんL判の縦横比だけではなくて六つ切りやら大全紙やら色々あります。他によくある印画方式はゼラチンシルバー（普通のモノクロ）、鶏卵紙（古典写真で時々ありますね）、プラチナプリント、インクジェット（デジタル化が進んで増えてきました）、デジタルタイプCプリント（印画紙は基本的にタイプCプリントと同
Perlから(も)使える静止画を対象としたアニメ顔検出ライブラリです。※Ruby版もできました。 ここは主に技術的な内容について紹介するページになっています。 ライブラリの使い方や機能の紹介はPerlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFaceにあります。この記事は僕自身が書いてます。 （画像はヤスヒロさん撮影の写真) もくじ アニメ顔検出とは？ Imager::AnimeFaceとは？ より詳しい説明 デモ ダウンロードとインストール アニメ顔検出とは？ アニメ顔検出とは、無作為に提示されたひとつの画像データの中に存在する全てのアニメ顔の位置を見つけることです。多様なアニメ顔をひとつの顔クラスとし、画像上のさまざまな領域について『顔』と『顔以外』に正確かつ高速に分類する問題になります。 多くの場合、1枚の画像には0～20個程度の顔しか存在していません。これに対して顔以外
先日AdobeからこのようなJavaScriptライブラリが公開されました Snap.svg http://plus.adobe-adc.jp/post-4817/ 以前から人気の高かった、IE6でもSVGを表示できるJavaScriptライブラリRaphaelの作者 Dmitry Baranovskiy氏による新たなライブラリで、Raphaelとの違いはSnap.svgではIEなら9以上対応とモダンブラウザを対象にしたこと。さらに自由度と表現力の高いことができるようになっているのが大きな特徴です。 こうしたJavaScriptライブラリがオープンソースで、そしてAdobeから公開されたのは大きなことでこれからSVGもどんどん普及していくのではないでしょうか。 まさに2013年こそついにSVG元年と言えるかもしれません*1。 ……とは言え、そもそもSVGってなに？という人もまだまだ少なくな
「画像フォーマット」カテゴリの記事 超解像(2009.05.30) アンチエイリアシングとClear Type(2009.05.17) アウトラインフォント(2009.05.16) エッジ検出・エッジ強調・ぼかし(2009.05.09) 画像の拡大－距離計算に関する考察(2009.05.06)
TheWindows executablearchives includePerl.Just download and un-zip the appropriatearchive then double-click on "exiftool(-k).exe" to read the application documentation, drag-and-drop files and folders to view meta information, or rename to "exiftool.exe" for command-line use.Note that if you move the .exe to another folder, you must also move the "exiftool_files" folder to the same location.
画像処理入門 はじめにお読み下さい Qtの機能とその使用法 Gnuplotの機能とその使用法 サンプルのダウンロード ソースコード SIDBAの標準画像(グレー) SIDBAの標準画像(カラー) コンテンツ 画像処理の世界への招待(第1章) 画像処理を体験する(第2章) 物体を抜き出す(第3章) 輪郭を抜き出す(第4章) 雑音を除く(第5章) 見やすい画像を作る(第6章) 特徴を調べる(第7章) 色を変える(第8章) 色で抜き出す(第9章) 形を変える(第10章) 周波数で処理する(第11章) copyright © 2005 Hashimoto Lab All Rights Reserved
イメージングソリューション(略してイメソル[ ImagingSolution])では、画像処理に必要な画像処理アルゴリズム、数学、プログラミングや画像処理検査において必要なレンズや照明などの情報を記載したいと思います。 おすすめピックアップ記事 【OpenCV-Python】CvZoomWindow class(ズーム、パン機能付き画像表示ウィンドウ) 画像処理アルゴリズム 最小二乗法 離散フーリエ変換(DFT:Discrete Fourier Transform) アフィン変換（平行移動、拡大縮小、回転、スキュー行列） 【Python】画像ビューア（ズーム(拡大／縮小)、移動表示） 【OpenCV-Python】TkinterGUI Sample レンズ選定（焦点距離、WD、被写界深度の計算） 注力中カテゴリOpenCV-PythonOpenCV Reference 画像処理 画像
近デジの画像の余白を取って左右に分割する - hitode909の日記を見てて、 近代デジタルの画像を余白切ってページ分割するの、知っていれば一瞬でできる問題だと思うんだけど、やったことないので試すか 2010-10-11 11:51:42 via P3:PeraPeraPrv と思ったのでやってみた。 選択された領域 やってること 元画像が超でかいので小さくして処理する(速くなる) cannyエッジを検出したあと確率的ハフ変換で線を検出(縦横) あとは単純に、 横線のうち一番上をtopに 横線のうち一番下をbottomに 縦線のうち一番左をleftに 縦線のうち一番右をrightに にして、この矩形を余白を取り除いた領域とする。 このとき真ん中に謎の黒い領域があって、その上下が検出されることがあるので、あまり上過ぎたり下過ぎたりする線は使わないようにした。（かなりテキトウ） ページの中心
ImageOptim makes images load faster Removesbloated metadata. Saves disk space & bandwidth by compressing images without losing quality. Faster web pages and apps Reduces image file sizes — so they take up less disk space and download faster — by applying advanced compression that preserves quality. Image files scrubbed clean Removes invisible junk: private EXIF metadata from digital cameras,em
『木簡画像データベース・木簡字典』『電子くずし字字典データベース』連携検索へようこそ 2009年10月より、奈良文化財研究所と東京大学史料編纂所は、文字を読み解くツールとしてそれぞれ開発した上記２つのデータベースについて、相互に連携検索サービスを開始しました。所属を異にする両研究所が、初めて取り組む共同事業となります。幅広くご活用いただけますようお願いいたします。 両データベースが連携することを通じて、奈良文化財研究所が蓄積する木簡の字形・字体と、東大史料編纂所が集める古文書・古記録・典籍類の字形・字体を、一度に探すことが可能となりました。飛鳥・奈良時代から江戸時代に至るまでの1000年を越える、文字の変遷を御覧いただければ幸いです。
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