一般的に ImageMagick のサムネイル画像生成は遅いとされており、パフォーマンスが求められるシーンでは Imlib2 などのより高速な画像処理ライブラリが使われることが多いです。 Imlib2 の高速さについては、以前「Imlib2でImageMagickより3倍高速かつ美しいサムネイル画像の生成 - 床のトルストイ、ゲイとするとのこと」という記事で紹介しました。この記事のベンチマークにおいて、Imlib2 によるサムネイル画像の生成は、 ImageMagick の3倍程高速でした。 しかし、 ImageMagick は Imlib2 より画質がよく、高機能で使いやすく、今も頻繁にメンテナンスされており、とてもよく出来ています。その点 Imlib2 は、2004年からメンテナンスされておらず、セキュリティホールが見つかっても、各Linuxディストリビューションがそれぞれパッチを当て
この記事の概要 Imlib2を使って画像のサムネイルを生成してみたところ、ImageMagickより3倍速かった。 また一般的には、Imlib2の方が画質が悪いとされているが、パラメータを調整することで、十分に美しいサムネイル画像を得ることができた。 はじめに Imlib2は画像処理ライブラリ。mixiの発表資料大規模画像配信とPerl によれば、mixiは高速に高品質なサムネイルを生成するために、ImageMagickでなくImlib2を選んでいる。 上記資料の中では、以下のように説明されている。 速度 Epeg > Imlib2 > Imager >>> ImageMagick 画質 ImageMagick > Imlib2 >>> EpegImlibの画質は多少ImageMagickに劣るが、速度は十分に速い、とのこと。 一方で、404 Not Foundという記事では、ImageM
These datasets are available for use under a Creative Commons Attribution 4.0 International License with the following attribution: P. Dollár, C. Wojek, B. Schiele and P. Perona, Pedestrian Detection: An Evaluation of the State of the ART, PAMI, 2012. P. Dollár, C. Wojek, B. Schiele and P. Perona, Pedestrian Detection: A Benchmark, CVPR 2009, Miami, Florida.
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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
今日はとてもショッキングな出来事がありました。あまりにショックがでかいので何かに没頭しなければ気が紛れそうにありません。と言うわけで全く専門分野でもないし当面使う予定もないのですが、１年ほど前にちょっと気になっていた画像の類似検索についていろいろ調べてみました。 どうやら ImgSeek ってソフトが結構有名らしいです。最新バージョンは 0.86 で Linux Only です。１つ前のバージョン 0.85 は Windows binary があります。 過去にいくつか画像類似検索ソフトを試したような記憶がありますが忘れてしまいました（vector でも結構類似検索ソフトありますね）。まずは windows binary 版をダウンロードしてきて実行してみました。 それなりに使えそうな予感がします。Linux 向けの imgSeek-0.8.6.tar.bz2 をダウンロードしてインストー
LL魂、参加されたみなさんお疲れ様でした。みなさんのお陰で無事イベントを終了することができました。ありがとうございました。 前半の20枚だけですが、Flickrに写真をアップロードしました。 詳しい感想はのちほど。いろいろ新しい刺激を受けました。 とりいそぎ、Lightning Talksの発表資料（※画像はイメージでしたバージョン）を公開します。 イメージファイト！ - 画像に埋め込まれたPHP・XSS攻撃コードと戦う5つの方法 - 11 竹迫良範（Shibuya Perl Mongers） http://wafful.org/mod_imagefight/ImageFight-LL2007.ppt 先日、PHPの攻撃コードが隠された画像ファイルが、大手ホスティングサイトで発見されたとの報道がなされました。GIF,PNG,JPEG,BMP形式の画像ファイルには、PHPのRFI攻撃で使用さ
東京近辺の詳細な雨量レーダー情報を提供する、東京都下水道局提供の東京アメッシュが、より広域の情報、スクロールマップ対応などの機能追加とともにリニューアルされた。 リニューアルされて高機能になったのだが残念ながらW-ZERO3で見ていた小さいサイズのgif画像が廃止されてしまったり、AjaxがSafariで表示出来なかったりいろいろ不便な点も発生してしまった。 が、素直なつくりだったので勝手に小さい画像生成することにした。 Sサイズ(240x150):http://www.dcc-jpl.com/soft/tokyoamesh/S.jpg Mサイズ(480x299):http://www.dcc-jpl.com/soft/tokyoamesh/M.jpg Lサイズ(770x480):http://www.dcc-jpl.com/soft/tokyoamesh/L.jpg XLサイズ(3080
Amazonの画像生成ルール : ええもん屋 ラボ
Amazon E-Commerce Service(ECS4.0)、Javascript(Ajaxを含む)の技術についての話題。 ECS4.0関連のライブラリやツールの提供もしています。たまに独り言も・・・ ※この記事の情報は古くなっています。 最新の情報はShiz Labsの「Amazon商品画像のカスタマイズ（理論編）」をご覧ください。 ※注意！：このページで表示している割引率は全てサンプルを表示するための偽の割引率です。 [概要] Amazonの商品画像のURL(URI)のルールについて。書式を覚えておけば「Amazon E-Commerce Service(ECS4.0)」はもちろん、通常のアマゾン・アソシエイト・プログラムでも威力を発揮します。 ※以下特に明記しない場合は、基本的に日本でのルールを記述します。 [基本ルール] http://images-jp.amazon.com
2006年10月03日05:50 カテゴリ perl+javascript - IEでdata:スキームを有効に! やろうと思えばできるものですねえ。 [JavaScript] dataスキームURI生成（画像データのBase64変換） 残念ながら Internet Explorer は data スキームに対応していないので利用できません。 [を] HTMLファイルに文字列として画像データを埋め込む表示は IE6 ではだめだけど、Firefox だとOK。今は亡きMac IEでも見れました。以下、data:スキームによるアイコンが二つ。 要は、中で駄目なら外に出してしまえばいいということです。inside outなので、dataを裏返してatadとしています。 atad.cgi #!/usr/local/bin/perl -T # # $Id: atad.cgi,v 0.1 2006/1
Software | Secret Software | Writing Seeking Images with Perl As I intimated last time, I'm currently working on a multiuser photo gallery project, Memories. It works very nicely, but I'm always interested in finding ways to make it more fun - particularly if I can think of ways that Flickr hasn't thought of yet! As I thought about getting people to tag their images, I wondered if we could sugges
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