Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
JPEG画像をより美しく、より軽量に最適化するテクニックをSmashingMagazineから紹介します。 Clever JPEG Optimization Techniques 1. 「8ピクセル」のグリッド 2. カラーの最適化 3. JPEG最適化の一般的なTips 1. 「8ピクセル」のグリッド JPEG画像は、あなたが既に知っているように8x8のピクセルのブロックから成り立っています。画質を低くするとよく分かります。 この8x8ピクセルを利用して、JPEG画像を最適化します。 画質10で作成したサンプル 二つの正方形は同じ大きさ（8x8ピクセル）です。左上のはきれいに見え、右下のは汚く見えると思います。 これらは、それぞれ8x8のグリッドに並べたもので、左上はグリッドに揃えたもの、右下はグリッドに揃っていないものです。 保存する際に画像は、8x8ピクセルのブロックに分けられるため
なんとPHPだけで顔認識することができるようです。 こちらに記事が上がってましたので、さっそく自分でもやってみました。 PHPでOpenCVなしのピュアPHPで顔認識するクラスライブラリ「Face_Detector」 結果からみるとこんな感じです。 うまくとれますね。 PHPプログラムの作成方法は簡単でPHPで顔認識のオリジナルのページからソースをコピペして、顔データ集をダウンロードしてPHPファイルと同じフォルダに入れれば簡単に動きます。 ソースコード <?php //以下のページからソースをコピペ //http://svay.com/blog/index/post/2009/06/19/Face-detection-in-pure-PHP-(without-OpenCV) //30秒処理がかかる場合があるのでリミッタ解除 set_time_limit ( 0 ); //クラス作成 $d
Phototypeは、Javascriptの呼び出してサーバ側のPHP/GDを呼び出し、画像を加工させるというアイデアの実装サンプル。 こういう元画像を、 縮めて、回転させて、影をつけて、キャプションをつけると、こう表示される。 Javascript側は、PHPの呼び出しをラップしただけで、ほとんど処理らしい処理は無い。PHP側では、指定した画像をURL経由で読み込んで、GDで変換して表示しているが、ソースを見ると危険が満載なので、これをそのまま設置して使ったりはしない方がいい。あくまで「やってみた」レベルの話だと思う。 作者のページのサンプルも、結果の画像をstaticに保存しなおして貼ってあるぐらいなので、表示のたびにPHPで画像を生成するこのままの仕組みでは実用にならないとは思うけれど、パラメータの受け取りやエラー処理を改善し、キャッシュを効かせて限定した用途で使えば、Javascr
Opera で DOM Mutation Event を使用するコードを追記しました。 まとめを追加しました。 Opera パート2に取得できないケースが見つかったため、パート3 を追加しました。 rhino.jpg(幅:300px, 高さ:227px) を、 <img id="rhino" src="rhino.jpg" width="100" height="75" /> と、100 x 75 で表示している場合を例に、画像本来のサイズを取得する方法をご紹介します。 Firefox, Safari, Google Chrome なら image.naturalWidth と image.naturalHeight を利用します。 image.naturalWidth と image.naturalHeight の初期値は 0 です。画像の読み込みが完了した時点で適切な値に更新されます。
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