ここでは各画像処理におけるアルゴリズムを簡単に解説する。 2値化 明るさ調整 色成分の抽出 色反転 コントラスト調整 切り出し ガンマ補正 グレイスケール化 増色 画像枠付加 鏡像反転 ノイズ除去 輪郭抽出 輪郭追跡 拡大縮小 任意角回転 セピア調化 ぼかし 2値化 指定画像を白と黒の2階調の画像に変換する処理であり、本研究で作成した2値化処理は単一手動閾値方式、P-タイル法、また、誤差分散法およびその拡張型である Floyd&Steinberg 型誤差分散、Jarvice,Judice&Ninke 型誤差分散の5つである。 次にそれぞれのアルゴリズムについて解説する。 単一手動閾値方式 指定された色深度を基準として、その値より入力画素の色深度値が明るければ白、暗ければ黒色として2値化する。下の式を用いている。 このとき、出力画像は初期状態で黒色となるので、入力画像の画素値が閾値以

Reference Manual OpenCV-2.x(svn) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++)（訳） OpenCVユーザガイド（訳） Python: リファレンス日本語訳 Google Test-1.6 Google Test ドキュメント日本語訳 Google Mock(svn) Google Mock ドキュメント日本語訳 OpenCV-2.2(r4295相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-2.1(r2997相当) C: リファレンス日本語訳 C++: リファレンス日本語訳 OpenCVチートシート(C++) （訳） Python: リファレンス日本語訳 OpenCV-1.1pre C/C++:

モルフォロジーフィルタを用いた風景画像の識別 上田　悦子　　　　　土井　滋貴 奈良工業高等専門学校 １．はじめに 一般的に人間にとって、快適な空間というのはどのようなものだろうかということを考えた場合、まず最初に自然の多い空間であることがあげられよう。自然空間の心地よいと感じる音については１／ｆゆらぎの性質を持っていることがわかっている。では、視覚の点から静止画像として空間を見た場合、心地よい空間にはどのような性質を含んでいるのだろうか。この性質をとらえるために風景画像を人工的な風景と非人工的な風景というカテゴリーで分類して捉え、その分類要因となる特徴量について考える。 画像を解析し、そこに表現されている対象を認識・理解するためには、画像中の２次元的な特徴を抽出したり、対象物を構成している部分を検出したりすることが必要となる。そのための方法は様々なものがあり、対象画像に応じた手法を

さまざまな画像形式がある中で，この実験では，PPM・PGM・PBMの画像形式を取り上げる． この３つは，それぞれ カラー画像（RGBで表現）　　　： PPM(Portable Pix Map) 濃淡画像（白から黒で表現）　 ： PGM(Portable Gray Map) 2値画像（白と黒の2色で表現） ： PBM(Portable Bit Map) を意味し，それぞれ基本的な記述方法が統一されている． なにより，プログラム初級・中級者に扱いやすい簡単な画像形式である． はじめにデータが最も単純な，PBM画像ファイルの記述規則を説明する． ファイルの先頭には，P1またはP4という文字を記述する． この文字によって，そのファイルがPBM形式であることを表す． ここで，PBMを表す文字が2種類あるが，PBMには2種類の記述方法があるためである． P1と記述する方式は， 各点の

Indicator type : Background color : # Transparent background Foreground color : # Create easily your own ajax loader icon : Select the type of indicator you want Enter the background code color you want (tick "Transparent background" if you don't want one Enter the foreground code color you want Press "Generate it"

すばる画像解析ソフト −Makali`i−   配布サイト すばる画像解析ソフト Makali`i（マカリ、マカリィ） Makali`iとは Makali`iは、すばる望遠鏡をはじめとした研究観測で得られたFITS画像（データ）を解析することができるソフトです。無償の天文教育普及目的であればどなたでもお使い戴けます。 Makali`iは、Ver. 2.1 以降、ユーザ登録制度を廃止しました。利用者の責任においてご利用ください。 本ソフトウェアをインストールする過程および使用したことによるコンピューターの故障、その他あらゆる損害・損失（商業的損害・損失を含む）などを含め一切責任を負いません。 無償の天文教育普及目的であれば、どなたでもご自由にお使いいただけます。 本ソフトウェアの著作権は国立天文台と(株)アストロアーツの両者にあります。ソフトの解析や改変、逆コンパイル等、およびソフトの有償で

FITS以外のページへ 研究・教育 研究・教育のページ 趣味の関係 SC城山(２輪) SF研究会 メンバー紹介 研究室メンバー 気象衛星データ 気象衛星データ (アクセス制限) 関係者向けページ 内部関係者向け (アクセス制限) 金光研究室トップページ 大学ホームページ FITS(Flexible Image Transport System) は天文の世界でデータ交換に使われるデータフォーマットの規格です。ここでは、主に日本語で読める FITS に関する情報を提供しています。 (Sorry Japanese Information only. If you want get english information about FITS, please go to FITS Support Office(NASA).) [FITS関連の最近の話題] FITS Standard 3.0 が

ご存知の方も多いと思いますが、riyaというサービスではアップロードした写真の中に顔があるとそれを認識して視覚化したり、物があるとそれを認識してその物に似た商品(場合によってはそのもの)をみつけてくれるという機能があります。一見すごい技術に見えるのですが、実はあるライブラリを使えばこれを簡単に実現することができます。 事の発端は単純に自分が顔認識をやってみたいと思ったからで、そのためのライブラリやソフトウェアがないのかなぁとネットをさまよっていたらこのライブラリに行き着いたというわけです。 そのライブラリは「opencv」といいます。 このopencvは、Intelが開発を行っているものでSourceforgeにてプロジェクトが進められています。このopencvというのは、別に顔認識に特化したライブラリではなく、「OpenCV (Open Source Computer Vision) i

Last Update 1996/6/11 GIFファイルの特徴 GIF89aファイルの構成 GIF89aファイルの構造 ブロックの定義 GIFファイルの特徴 1987年、GIF87aがリリースされたときGIFファイルは次の特徴を持っていました。 LZWによって圧縮されたイメージ 一列縦隊でコード化されたマルチイメージ 論理的な画面区域上のイメージの配置 インターレース 一列縦隊でコード化されたマルチイメージとは、GIFファイル内に複数のイメージをもつことができるということです。 これは、「フレーム」と呼ぶ一列縦隊のマルチイメージを使って GIFで、単純なアニメーションが可能であったことを意味しています。 GIF89a は 87a 仕様の延長です。GIF89aで加えられた仕様は以下のとうりです。 次のフレームを表示するまでの待ち時間（1/100秒単位） ユーザーインプット入力による待機

質問者 ぴろぴ 投稿日 11/29(土) 12:43:07 ImageMagickで、ICON画像を自動作成しようとしていますが GIF保存の際に、変な現象にぶちあたってしまいました。。。 以下、具体例になります。 ある画像（320*320pix 256colors PNG形式）を読込み、 リサイズ（33*33pix）後、32colors に減色(quantize)。 それをGIF形式で保存すると1.5k位のファイルが出来上がる。 予測よりも遥かに出力されたファイルサイズが大きいので、 これを、PHOTOSHOPで読込み、32colorsのまま（パレットは弄らない） で再保存すると、ファイルサイズが 0.5k以下になる。 最後を、JPEG保存にすると、逆にPHOTOSHOPよりも小さいものが出来る傾向 にあるようです。（同一のquality設定で） ImageMagickで『減色 & GI