OpenCV（オープンシーヴィ）は多機能なコンピュータビジョンライブラリで、動画や画像の処理に幅広く利用できるさまざまな機能が実装されています。 動画・画像処理を用いたアプリやサービスを開発するために、OpenCVを学びたいと思っている方は少なくないのではないでしょうか。 そこで今回は、OpenCVが学べる資料（記事・サイト・スライド）を10個ご紹介します。 OpenCVを基礎から解説している資料を中心に紹介していますので、OpenCVの学習にぜひご活用ください。 OpenCVがわかる記事・サイト 10分で学ぶOpenCV超入門 / MetaArt http://iphone.moo.jp/app/?p=1101 「画像を読み込み表示する」「画像のサイズを変更する」「画像をグレースケール化する」「画像を2値化する」、以上の4つのOpenCVを使ったプログラムについて学べる記事です。 各コー

フォトショップの新しい使い方や、テクニックを学びたいときはチュートリアルのつくり方を参考にしてみましょう。ステップごとに進めることができるので、実践的なツールの使い方を学ぶことができます。 今回はデザイナーが参考にしたい、最新 Photoshop チュートリアルをまとめてご紹介します。デモ用 PSD ファイルを無料ダウンロードできる素材もあるので、これからフォトショップをはじめるひとにもオススメです。 詳細は以下から。 これどうやって作るの？フォトショップの勉強で参考にしたい、チュートリアルつくり方まとめ 80年代レトロテキストのつくり方 Illustrator で作成した3Dシェイプ（Photoshopでも作成できます）に、レイヤースタイルを適用する手軽なテクニック。背景のつくり方もポイントで、参考PSDファイルも無料ダウンロードできます。 幻想的な多重露光エフェクトのつくり方 ポートレ

コンテンツ目次 「被写体の選択」機能 「選択とマスク」機能 「選択とマスク」（複雑な背景バージョン） オブジェクト選択ツール レイヤースタイル「ブレンド条件」 消しゴムツール 自動選択ツール クイック選択ツール 多角形選択ツール ペンツール チャネル設定 色域指定 レイヤーマスク クリッピングマスク 境界線を調整 さいごに、 1. 「被写体の選択」機能 もっとも簡単な、最新の切り抜きテクニック。 ボタンをクリックして、数秒待つだけで完成という、嘘のようなホントのはなし。 試しに、こちらの写真の女性を選択してみましょう。 元の画像をコピー（Command/Ctrl+J）したら、プロパティパネルの「被写体を選択」をクリック。 たったこれだけで、女性モデルのみを選択することができました。 選択範囲をレイヤーマスクとして適用したら、完成です。 Adobe Stockで「背景の削除」も一発完了 実は

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Photoshopにはさまざまな切り取り方法があり、画像の質や状況に応じて使い分けることで思い通りの作品が作れるようになります。 しかし、すべての技術を身に付けてから作品を作ろうとすると時間もかかるので、作品の完成イメージから逆算して、その都度どんな技術が必要なのかを考えながら身に付けるようにすると、より早いスキルアップに繋がります。 ここでは、輪郭が複雑な画像でもほぼ完璧に切り抜くためのPhotoshopテクニックを解説します。 ※コンテストで賞を頂いた際も、ここで紹介している切り取り方法を活用しているので参考にしてみてください ⇒ デザインコンテスト第3弾 Surf in the Cityで受賞を頂いた想いと作品の解説。 FreeRide SNOW BOARD 今回は、元の右画像から空中に飛んでいるスノーボーダーを切り取って、左画像のように雪山の背景に合成させたいと思います。 このよう

2. 自己紹介 • Yuichi Takeda / @ginrou799 • 今 • ミクシィでiPhoneアプリの開発 • iOSの社内研修なども • 本になりました http://goo.gl/OaLUDc • オープンな勉強会として研修をやってます (無料、Androidと隔週) • 昔 • 大学、大学院の専攻は画像処理 今日は昔取った杵柄についてお話します

概要 画像補完技術とは画像の欠損部分をそれらしく埋め合わせる技術のことをいう。この技術は古くから職人技として知られ、傷んだ写真の修復や写真からのトロツキーの除去などに広く用いられてきた。 近年では画像補完を自動的に行う技術の発展が目覚ましい。Hays らは、風景画像の欠損部分に合う画像を風景画像データベースから検索することで、風景画像の一部をまったく違う（しかし見た目には自然な）風景画像へと置き換えることに成功している。このような外部画像データベースを用いる手法は一種の「脳内補完」として機能しているといえる。 ところで、一般に「脳内補完」の主要な適用先は着衣状態の無着衣化である。彼らの手法のうち、風景画像データベースを裸体画像データベースへと置き換えることで、着衣画像の裸体化が行えることが期待される。 本プロジェクトでは上記着想の実装を行い、その実験結果を示す。 なお、本プロジェクトページ