はじめに Hough変換は、画像から直線や円を検出する技法として知られています。通常の直交座標上の画像を、極座標の二次元空間（直線検出の場合）に変換したり、三次元の空間（円検出の場合）に変換したりして、そこで最も頻度の高い位置を求め、それを逆変換して、直線や円を検出します。 Hough変換は数学的に興味深く、プログラムの対象として面白いため、多くの論文が見られますが、実用化には多くの問題点もあります。 ここでは最初に、一般的なHough変換の基本プログラムを紹介し、次に交通標識認識への応用に特化したプログラムについて述べます。 基本図形認識版アプレットを見る 交通標識認識版アプレットを見る 対象読者 画像から直線や円を検出する方法に興味を持ち、その一つであるHough変換の仕組みを学びたい人。 必要な環境 J2SE 5.0を使っていますが、J2SE 1.4.2でも大丈夫です。円のためのHo
1024人応援団! 「高校野球とかでやっているような壮大な応援をしてほしい!」「一度でいい から4桁の人数で褒め称えてほしい!」「あの画像を人文字でやってほしい!」 「選挙で1000票も集められなかったけど、せめて支持されてる気分だけは……」 ……そんな夢を叶えてしまう画像ジェネレータです。 画像をアップロードすると、1024人の応援団がプラカードで表現してくれます。 縦に32人横に32人→1024人並んでプラカードを持つので、表現力は32x32ドットのアイコンくらいの細かさになります。 今週は成人式バージョンで応援します♪ [English] [Français] [Polski] [Italiano] [Deutsch] [強敵(とも)にメールで教える]
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。
via Digg Siggraph2007で発表されたというSeam Carving技術。そのSeam Carving for content-aware image resizingという動画で解説されているのは、画像 […] via Digg Siggraph2007で発表されたというSeam Carving技術。そのSeam Carving for content-aware image resizingという動画で解説されているのは、画像内のひとまとまりの図形・物などの形を維持したままで、不要な部分を削って縮めることができるという技術。(論文 pdf) 説明がわかりにくくて申し訳ない。見てもらったほうがぜったい早い。 オリジナルのQuickTime動画はこちら これを使うと、写真の中の鍵となる写真や人物を常に保存しつつも、見ているPCや携帯端末の画面サイズに合わせてイメージを縮める
I've been teaching computers to stipple. It's fun stuff. Stippling: The production of continuous graduations of light and shade through the use of small, discrete dots or strokes. In painting the technique is more commonly called pointillism. New! You can now download executables and source code. An example of a corn plant stippled with 20000 simulated dots of ink. An example of a corn plant stipp
ダートマス大学のHany Farid教授は、改ざんされたデジタル写真を検出できるソフトウェアツールを考案した。教授の次なる課題は、動画ファイルや音声ファイルの改ざんを判別することだ。 「もっと簡単にできると思っていたが、意外と難しかった」とFarid教授は述べている。「1分間の動画には何千コマという画像が含まれている。単純に作業が必要なデータ量を考えただけでも大変だ。（静止）画像にはないメモリとランタイムの問題もある」（Farid教授） また、ダートマス大学のImage Science Groupは、警察当局や研究所、そして報道機関が写真詐欺を容易に検出できるようになるためのツールも公開予定だ、と同教授は述べている。 プロセッサの高速化や編集ソフトウェアの高度化により、修整された偽写真が数多く出回るようになった。 このような改ざんは、取るに足りないイタズラに止まらない。劇的な効果を狙って実
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