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アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr

全体像 全体としてはこんな感じです。レンズを通して顔の像を作るところは光学の世界、センサ面に結像された像を読み取る電子の世界。そして、センサと PC の橋渡しを USB で行う通信の世界、受け取ったフレームを処理するソフトウエアの世界、という流れで説明していきます。 物理（光学）の世界～一眼とWebカメラ（とスマホ）の違い～ 一番大きな違いは設計思想そのものです。レンズとセンサの大きさ、撮影設定などの柔軟性などに現れています。 一眼レフ：でっかいレンズ × でっかいセンサ ＝ つよい Web カメラ：写ってればいいでしょレベル～産業用レベル スマホ：目的ごとに複数のカメラモジュールを用意したりソフトで後処理したり。ともかく小さく薄く。 光学の世界で大事なことを一つだけ（機種選択の基準として） ピント合わせ の方式はどうなっているか？ マニュアルフォーカス　→　自分でリング回す：ピント合わせ

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はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ

はじめに こんにちは、普段はPawooの開発を担当している新卒エンジニアのabcangです。 最近話題のHeadless Chromeを使って魚拓を作ってみましたので、その話をします。 結論から言うと、こういうものができました。 以下、詳しくお話していきます。 日々行われるデザイン変更をどう把握するか pixivには毎日新機能やUIの変更がデプロイされており、どんどんページが変わっていきます。 ある日、ディレクターから「デザインの変更履歴を追うための魚拓ツールがほしい」と相談されました。魚拓ツールがあると、なにか数値の変動があったときにデザインの崩れを確認したり、過去のデザインを振り返ったりするときに便利とのことです。 ちょうどそのタイミングでHeadless Chromeが利用できるGoogle Chrome 59がリリースされていたので、試すいい機会だと思い引き受けました。 Headl

アダルト画像が含まれているか判定できるAPIを使って、家族の入浴写真を分析してみた：はじめてのAI AIについて学びたくて、この春から勉強を始めた筆者。日本マイクロソフト テクニカルエバンジェリスト大田昌幸（おおたまさゆき）先生に教えてもらい、Microsoftが公開しているAPIを使って、AIを学んでいます。 これまで、画像から年齢や性別を認識する「Face API」と感情を認識する「Emotion API」を勉強してきましたが、いよいよ今回は画像から多くの情報を得ることができる「Computer Vision API」を使ってみます。 Computer Vision APIは、画像内のテキストの読み取りや手書き文字の読み取り、著名人の認識、サムネールの生成、画像の種類や写真内の配色の特定、アダルトコンテンツの自動制御などができるAPI。取得できる情報が多く、なんだか楽しそうです。 AP

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

続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登

$k$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

こんにちわ、アプリケーション基盤チームの青木(@a_o_k_i_n_g)です。好きなみかんは紅マドンナです。 今回は、サイボウズのサムネイル事情について記事を書きたいと思います。サイボウズに限らず通常の Web アプリケーションでもサムネイル作成はよくあると思いますが、ハマりどころが多く涙しているサムネイリストも多いかと思います。これからの時代を生きるサムネイリストが快適なサムネイルライフを送れるよう、知見を共有したいと思います。 弊社では画像変換ツールに ImageMagick を用いており、従って本知見は ImageMagick 固有のものがほとんどです。 画像比較は人間の眼で行うべし サムネイル周りに何か修正を入れたら修正前後の画像を比較しましょう。機械によるバイト列の比較では画像の良し悪しがわかりません。頼れるのは人間の眼だけです。肉眼で確認しましょう。 比較できるツールを作ると良

あけましておめでとうございます。 おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 画像から何かを検出したい、ユーザーの動きに連動して何か作りたい、なんて思うことがあると思います。 そんなときに、どんな技術を使えばよいのか迷うと思うのですが、そんなときに検討すべきライブラリ、API、デバイスを紹介したいと思います。 画像処理といったらlennaさん オープンライブラリ系 こちらはソースが公開されている画像処理ライブラリで、自分で組み合わせて適切な処理を作成します。 ライブラリによって得手不得手があるので、単独というより、組み合わせて使うことが多いと思います。言語はC++, Pythonがメインになります。 OpenCV OpenCV | OpenCV 画像処理といったらこれ！という定番ライブラリです。 動かせるプラットフォームも、windows,mac,Linux,Android, iOS

System.Drawing 名前空間 の注意を見てもらうと ASP.NET では使うなとなっている事を確認できるでしょう。 要するに、ASP .NET の中で System.Drawing を使ったお絵かきはしてはいけません。 HTML5 に対応するクライアントが期待できてブラウザ内で Canvas とかにjavascriptでサラッと書いちゃえば良いならなんとでもなるし問題は解決済みです、気にする必要もありません。 しかし、ですが、 ビジネス的な理由により、ユーザーの目に入るのがグラフの画像であれば良いけど、javascriptで描画するのに使われるような正確なデータをサーバから出してはいけない場合（何とかの値動きとか、データはデータとして売るビジネスとの兼ね合いでデータを元に画像を作ってユーザーに見せるのは良いがデータそのものは出せない）とか、画像を転載転用されるのを防ぐ為にユーザー

LGTM するときはよさげなアニメーション GIF を探し出してきて lgtm.herokuapp.com にかけるのがデファクト[要出典]だけどこの「よさげなアニメーション GIF を探し出す」というのがくせ者で、大量のアニメーション GIF をブラウザで開くと CPU パワーを浪費するし選択にかける人的な労力もばかにならない。エコではない。そこで Tumblr のランダムな画像を LGTM 化するコマンドラインツールを書いた。その名も lgtm.sh だ。Tumblr には /random というエンドポイントがあるのでこれを利用して特定の Tumblr ブログ群からランダムに画像 URL を得ている。 ./lgtm.sh -m | pbcopy -m オプションをつけると Markdown フォーマットで出力する。つけない場合は画像 URL のみ。 /random へのアクセスには少

先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が