ディープラーニングのフレームワークを使って、アニメ本編から線画を生成します。ただし、一切訓練や訓練データを与えていません。アニメ1話分全4.3万フレームの線画化を1時間程度で終わらせることができました。 あらまし このようにアニメ本編から自動的に線画が生成できます。ディープラーニングのフレームワークを使うとできます。ただし、一切訓練をしていません。 OP https://t.co/52t0dFZNZL pic.twitter.com/7aCEJ9SkTc — しこあん@『モザイク除去本』（技術書典6）好評通販中 (@koshian2) 2019年7月1日 本編1 https://t.co/52t0dFZNZL pic.twitter.com/oicU8UPopS — しこあん@『モザイク除去本』（技術書典6）好評通販中 (@koshian2) 2019年7月1日 本編2 https://t
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皆さんは絵文字😄で物理演算💨がしたくなったことはありますか？ 私はあります。😉 ということで作ってみました。 デモページ Github 解説 絵文字で物理演算するためには大きく分けて二つのポイントがあります。 一つ目は 絵文字の当たり判定 、二つ目は 物理演算のエンジンについてです。 絵文字の当たり判定 物理演算には当たり判定が必ず必要です。 四角にしてしまってもいいのですが、せっかく絵文字を使うのだからちゃんといい感じの当たり判定にする必要があります。 今回は当たり判定を作成するために OpenCV を使用することにしました。 OpenCV には findContours という画像から輪郭を抽出する関数が存在しているのでそれを利用します。 (OpenCVはEmscriptenを使用することでブラウザ上でも使用できます。ただし、ビルド済みのものが配布されていないので頑張って自分でビ
「聖夜なので」という作者の信念のもと、全自動で水着と人間の顔を自動認識して、マークに沿って円を描くことでセクシーな水玉模様のコラ画像を生成する「全自動水玉コラ生成マシーン」が登場しています。 全自動水玉コラ生成マシーン - onk.ninja http://blog.onk.ninja/2015/12/24/auto_circle_collage 全自動水玉コラ生成マシーンは、まず画像中の水着部分を自動で認識。 水着は隠し、顔・肩・おへそが見える形で円充填を行い、水玉模様で肌が見え隠れする、セクシーな画像を自動で生成します。 ただし自動認識なので、例えば以下の画像だと右下の砂浜も顔認識されてしまっています。 生成された画像は以下のような感じ。 仕組みとしては、試行錯誤の結果、「画像中の彩度の高いものを水着と仮定し、あまりに暗いものや明るすぎるものを除外する」という手法に切り替えることで、一
一、前書きはきちんと 2014年も終わりに近づき冬シーズンのアニメも佳境を迎えるなか、いよいよクリスマスがやってきます。絶望的な戦いに臨む讃州中学勇者部のみなさんにもクリスマス気分を味わってもらいたいですね。というわけで、勇者部のみなさんにサンタ帽をかぶってもらおうと思います。 一、なるべく手動にしない サンタ帽を写真にかぶせるだけならGIMPなりPhotoshopなりを使えば簡単にできるわけですが、21世紀を生きる人間がいつまでも手動に頼るわけにはいきません。なるべく自動化したいものです。幸いなことにアニメ顔の顔認識は簡単にできるので自動でサンタ帽をかぶらせてあげるプログラムを書くことができそうです。ではやってみましょう 一、よくググって、よく見つける サンタ帽のフリー素材はいくつかあったので、サンタクロースの帽子の無料イラストから使います。帽子をかぶらせる素材は顔がすべて認識できるとい
OpenCV3.0系から文字認識モジュールが搭載されるようなので使ってみる．現状の3.0 alphaや3.0 betaでは，文字認識モジュールはメインレポジトリに組み込まれておらず開発用レポジトリのopencv_contribの方に入っているようで，opencv_contribと一緒にOpenCVをビルドする必要がある． OpenCVの文字認識モジュール OpenCVのドキュメントによると，以下の２種類の文字認識方法があるらしい． オープンソースのOCRライブラリtesseract-ocrを呼び出す方法 隠れマルコフモデルによる認識方法 今回は，1の方法について試してみる． 文字認識モジュールの準備 tesseract-ocrのダウンロード https://code.google.com/p/tesseract-ocr/downloads/listからVC++からtesseract-ocr
コンピュータビジョン＆機械学習の入門的な内容について ※事例のランダムサンプリングを追加：修正 ※再現率、適合率の名称逆だったので入れ替え：修正 Read less
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「www.buildinsider.net」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 1. OpenCV 1.1 OpenCVとは OpenCV（正式名称： Open Source Computer Vision Library）は、オープンソースのコンピューター・ビジョン・ライブラリです。コンピューターで画像や動画を処理するのに必要な、さまざま機能が実装されており、BSDライセンスで配布されていることから学術用途だけでなく商用目的でも利用できます。加えて、マルチプラットフォーム対応されているため、幅広い場面で利用されていることが特徴です。 OpenCVは、Intelで開発さ
上記ファイルを作成しましょう。ファイルを作成したら、実装ファイルの拡張子を.mから.mmに変更します。実装ファイルの拡張子を.mmにすると、ファイル中にObjective-CとC++のソースコードを混在させることができます。 FilterBaseクラス FilterBaseクラスはフィルタクラスの抽象クラスです。CGImageからOpenCV画像データに変換したり、OpenCV画像データからCGImageに変換したりするメソッドを定義しておきます。また、このクラスを継承したサブクラスにてフィルタ処理をかけるときに使用するメソッド- doFilter:も定義しておきます。 FilterBase.h #import <Foundation/Foundation.h> #import <opencv2/opencv.hpp> @interface FilterBase : NSObject /*
画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
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類似画像検索システムを作ろう（2009/10/3） 3日で作る高速特定物体認識システム（2009/10/18） に続くOpenCVプロジェクト第三弾です。今回は、上の二つをふまえてカラーヒストグラムではなく、局所特徴量（SIFTやSURF）を用いた類似画像検索を試してみます。局所特徴量はグレースケール画像から抽出するため、カラーヒストグラムと違って色は見ていません。画像の模様（テクスチャ）で類似性を判定します。 実験環境は、Windows 7、MinGW C++コンパイラ、OpenCV2.0、Python 2.5です。EclipseでMinGWを使う方法はEclipseでOpenCV（2009/10/16）を参照してください。Visual C++にはないディレクトリスキャン関数を一部使っているのでVisual C++を使う場合は、少しだけ修正が必要です。 Bag-of-Visual Wor
C++版のOpenCVを使ってカラーヒストグラムを用いた類似画像検索を実験してみました。バッチ処理などのスクリプトはPythonを使ってますが、PerlでもRubyでも似たような感じでできます。 指定した画像と類似した画像を検索するシステムは類似画像検索システムと言います。GoogleやYahoo!のイメージ検索は、クエリにキーワードを入れてキーワードに関連した画像を検索しますが、類似画像検索ではクエリに画像を与えるのが特徴的です。この分野は、Content-Based Image Retrieval (CBIR)と呼ばれており、最新のサーベイ論文（Datta,2008）を読むと1990年代前半とけっこう昔から研究されてます。 最新の手法では、色、形状、テクスチャ、特徴点などさまざまな特徴量を用いて類似度を判定するそうですが、今回は、もっとも簡単な「色」を用いた類似画像検索を実験してみます
OpenCVっていうコンピュータビジョンのライブラリを使うと拡張現実でもっと高度なことができるらしい。画像認識、画像理解、コンピュータビジョンも人工知能の範疇だけどまったく勉強したことなかったのでこれを機会に基礎は習得したい。とりあえず下の三冊購入。ざっと読んでみたけど OpenCVプログラミングブック（実践サンプル集 + リファレンス） 詳細OpenCV（理論 + ライブラリ解説） コンピュータビジョン（理論） という感じかな。理論も知りたかったので評判のよい『コンピュータビジョン』を購入したけどまったくのど素人には少々むずかしすぎた。しばらく詳細OpenCVで勉強してからあらためてチャレンジしたい。ところで、詳細OepnCVの帯に面白いことが書いてあった。 この本によると、OpenCVなる技術を使えば「コンピュータの目」を作れるそうです。 磯光雄（『電脳コイル』監督） へぇ〜。でも目は
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