この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
デジタルカメラや自動色変換ソフトなどで、画像処理工程は着実に効率化しているのに、キリヌキだけが「1点ずつ手作業」を強いられる―。長らく現場を悩ませてきたこの“もどかしさ”を、SHOTCLIPPERが断ち切ります。何しろ、手順は「撮影」のみ。シャッターを切ると同時に、クリッピングパス付きの画像が自動で生成。撮影後の最大の重荷だった切り抜き作業が、大幅に効率化されるので、もう、後の“悪戦苦闘”を心配する必要はありません。被写体の形が複雑であるほど、SHOTCLIPPERの鋭い切れ味を実感できます。
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
The article describes an algorithm to calculate the skew angle of an image. Download source code - 1.91 KB Introduction The following article describes an algorithm in VB.NET to deskew an image. Background Deskewing an image can help a lot, if you want to do OCR, OMR, barcode detection, or just improve the readability of scanned images. For example, think of a camera that automatically takes photo
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