WebRTC + WebGLによる顔画像合成デモの紹介

Tech Crunchで紹介されていて、国内外の方からのお問い合わせが僕の方にもいくつか来てたのでご紹介を。 これはまたクールで不気味なアプリ―FaceSubはそのうち他人の顔を借りてビデオチャットができる? Face substitution (デモへのリンク) 以前、このブログで JavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成 というエントリーを書きましたが、そこで公開したJavaScriptのモジュールをノルウェーの方に上記のデモで使っていただきまし…

JavaScriptで画像のクラスタリングによるドット絵風加工

前回のJavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成に引き続き、HTML5 Canvasを使ったJavaScriptによる画像処理の一例を紹介します。 今回は画像の画素値に対するクラスタリング(分類)を画像加工用途に応用します。クラスタリングには各画素のRGB値を特徴ベクトル(次元数3)としてk-means法と呼ばれる手法を使って行います(実装上はk-means法の初期値選択アルゴリズムを改良したk-means++法を利用)。以下のサイトでOpenCVを利…

JavaScriptでPoisson Image Editingによる滑らかな画像合成

Poisson Image Editing はSIGGRAPH 2003で発表された画像合成手法の1つで、Poisson方程式の境界値問題を画像処理に応用しています。 ただ画像の一部を切り取って貼り付けるだけだと特に領域境界部分の継ぎ目が目立ってしまいますが(左画像)、Poisson Image Editingを用いると領域周辺の画素値から領域内側の画素値を推定して滑らかに合成することができます(右画像)。 僕が学生時代、VC++でこの手法を使った画像合成ソフトをゼミ仲間といっしょに作って遊んで…

JavaScriptで宙玉(そらたま)写真を作る

前回のJavaScriptでHarrisオペレータによるコーナー検出に引き続きJavaScriptで画像処理を。今回は難しいことはせずにカジュアルな画像加工を楽しみます。 ちょっと昔に、宙玉(そらたま)写真というのが流行ったような気がするんですけど、画像処理的には簡単ですのでちょっと試してみました。 参考: 宙玉 – Google 検索 作成手順は以下の通り 1. 元画像を円周魚眼レンズ風に射影変換した画像を作る 2. 元画像にボックスフィルタを掛けて反転した画像を作る 3. 1,2…

JavaScriptでHarrisオペレータによるコーナー検出

ひさしぶりのブログ。 ブラウザの処理能力の進化を測るには個人的に画像処理が一番わかりやすいです。 今回は画像内にあるオブジェクトのコーナー(corner:頂点, エッジの交点)を検出をしてみます。コーナー検出に用いられる特徴点検出法はいくつか提案されていますが、今回はブラウザ上で実行することを考慮し計算量とメモリ使用量の観点からHarrisオペレータを採用します。 コーナー検出法についてはWikipediaを参考に。 コーナー検出法 – Wikipedia Harrisオペレータは微…

JavaScriptで2D-FFTによるハイパス/ローパスフィルタ

これまでにJavaScriptとHTML5 Canvas APIでいくつかの画像処理を試してきましたが、今回は二次元離散フーリエ変換(2D-DFT、実装上では2D-FFT)で得られた周波数スペクトルにハイパス/ローパスフィルタ(HPF/LPF)を適用します。 「フーリエ変換」は音声処理でよく耳にする単語かと思います。音声データをフーリエ変換してHTML5 Canvas上でビジュアライズするデモもたくさん公開されています(例: Visualizing an audio spectrum &#821…

JavaScriptでステレオ画像処理

過去、OpenCVやFlashで簡単なステレオ画像処理を試してきましたが (ステレオ画像処理, Flashでステレオビジョン入門)、今回はJavaScriptとCanvas APIで同じものを作ってみます。 Demo: HTML5 Stereo Vision Source Code: cv/stereo_matching at master from wellflat/jslib – GitHub ここではKinectのように赤外線センサーはもちろん利用できないので、純粋な画像解析の…

JavaScriptで決定木

前回のAS3でNaive Bayesによる文書分類に関連して機械学習による分類問題を扱います。 今回は決定木(Decision Tree)をCanvasに描いてみます。前回のナイーブベイズよりも決定木の方が解釈が簡単で、分類過程が見た目にも分かりやすいので手軽に試すことができました。今回も理論的な部分はWebや書籍の方を参考にしてもらって、ここでは試したことだけ書きます。 今回扱う問題は集合知プログラミングにある「サインアップを予測する」を取り上げます。これは、あるユーザーがあるWebサービスの…