Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
漫画カメラの画像処理 #TechLunch
Search
Livesense Inc.
PRO
April 22, 2014
Technology
120
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
漫画カメラの画像処理 #TechLunch
漫画カメラの画像処理
2013/08/07 (水) @ Livesense TechLunch
発表者:鈴木 健太
Livesense Inc.
PRO
April 22, 2014
More Decks by Livesense Inc.
See All by Livesense Inc.
味覇で作るパスタが美味い - 20261001_yabaubuki.dev
livesense
PRO
0
110
Rubyはただの⾔語に⾮ず
livesense
PRO
0
570
28新卒_Webエンジニア職採用_会社説明資料
livesense
PRO
0
130
27新卒_総合職採用_会社説明資料
livesense
PRO
0
7.4k
27新卒_Webエンジニア職採用_会社説明資料
livesense
PRO
0
12k
株式会社リブセンス・転職会議 採用候補者様向け資料
livesense
PRO
0
590
株式会社リブセンス 会社説明資料(報道関係者様向け)
livesense
PRO
1
1.8k
データ基盤の負債解消のためのリプレイス
livesense
PRO
0
720
26新卒_総合職採用_会社説明資料
livesense
PRO
0
13k
Other Decks in Technology
See All in Technology
[2026-09-30]ロックンロールは鳴り止まないっ - 信頼性かまってちゃん - 「データ駆動を投げ捨ててまで。」追いかける信頼性改善に向けた取り組みの話
tosite
0
210
AIに攻撃される前に、AIに攻撃させる
tsuchikazu
0
160
自作バイナリを動かす「入口」8選
puhitaku
1
1k
Lambda MicroVMsが分からなすぎたので使い所を1から考えてみた
tsukuboshi
2
430
Incremental HTTP
kazuho
5
2.1k
自主式軟體工廠
philipz
0
240
二歩目のフロントエンド・ウェブアクセシビリティ
camiha
2
120
AI駆動開発、viviONの1年 ── うまくいったこと・いかなかったこと
vivion
0
270
全PRの83%が AIレビューだけでマージできるようになった開発組織は その後どうなったか @2026/10
athug
0
120
データ品質を壊しながらSnowflakeのAIに分析させてみた
kawanago
0
560
組み立てて楽しむ AWS Blocks 入門
kmiya84377
0
220
FactoryBotアンチパターン / factory_bot anti-patterns
toshimaru
0
140
Featured
See All Featured
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
4
4.3k
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
310
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
2
11k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
50
10k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
433
67k
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
210
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
4
4k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
2
610
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
35
2.9k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.4k
Transcript
͋ͨΓ·͑Λɺൃ໌͠Α͏ɻ
γεςϜ։ൃ෦ɹϝσΟΞ։ൃୈ2άϧʔϓ Copyright © LIVESENSE Inc. ླɹ݈ଠ ອըΧϝϥ ը૾ॲཧʢϑΟϧλʔʣʹ͍ͭͯ
None
ອըΧϝϥ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 漫画カメラの 仕組みを調べてみた
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 漫画の描き方
ອըͷඳ͖ํ 1. ྠֲΛܾΊͯϖϯೖΕ ඞཁͳͱ͜ΖࠇͰృΓͭͿ͠
ອըͷඳ͖ํ 2. εΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔ
ອըͷඳ͖ํ 2. εΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔ
ອըͷඳ͖ํ 3. ʘ(^o^)ʗ
ອըͷඳ͖ํ 3. ʘ(^o^)ʗ 2. εΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔ 1. ྠֲΛܾΊͯϖϯೖΕ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 写真を画像処理して 漫画にするには?
ը૾ॲཧͰອըʹ͢Δ 3. ʘ(^o^)ʗ 2. εΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔ 1. ྠֲΛܾΊͯϖϯೖΕ ྠֲͲ͏͢Ε͔Δͷ͔ʁ Ͳ͜ʹͲΜͳεΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔʁ ʗ(^o^)ʘ
ը૾ॲཧͰອըʹ͢Δ
εΫϦʔϯτʔϯ1छྨ 斜線
ը૾ॲཧͰອըʹ͢Δ 3. ʘ(^o^)ʗ 2. εΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔ 1. ྠֲΛܾΊͯϖϯೖΕ ྠֲͲ͏͢Ε͔Δͷ͔ʁ Ͳ͜ʹͲΜͳεΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔʁ ʗ(^o^)ʘ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 簡単な画像(フィルター)処理を おさえておく
• നࠇʢάϨʔεέʔϧʣม • ΅͔͠ • ΨϯϚ • ηϐΞ • ճస
• ֦େɾॖখ • ߹ • etc ը૾(ϑΟϧλʔ)ॲཧͷछྨ ͱΓ͋͑ͣແݶʹ͋Δɻ
f = 0.299R + 0.587G + 0.114B നࠇʢάϨʔεέʔϧʣม (R, G,
B) = (0.6, 0.8, 0.1) f = 0.299*0.6 + 0.587*0.8 + 0.114*0.1 = 0.66 (0.6, 0.8, 0.1) -> (0.66, 0.66, 0.66) 白 = (1, 1, 1) -‐> (1, 1, 1) = 白 黒 = (0, 0, 0) -‐> (0, 0, 0) = 黒 มࣜ ͯ͢ͷըૉʹ͍ͭͯܭࢉͯ͠Δͱ
നࠇʢάϨʔεέʔϧʣม
΅͔͠ WikipediaʹΑΔͱ ΅͔͠ͱɺ ྠֲɺ৭ͷڥքΛ͖ͬΓ͠ͳ͍Α͏ʹ͢Δ͜ͱ ͋Δըૉʹ͍ͭͯɺ·ΘΓͷըૉͱͷڥΛແ͘͢ɻ ࣅͨΑ͏ͳ৭ʹ͢ΔΕྑ͍ɻ
पΓͱ৭ΛࠞͥΔ पΓͷ8ͭͷըૉͱࠞͥΔ ࣗࣗͷӨڹ͕Ұ൪ڧ͘ͳΔΑ͏ʹॏΈ͚ f = 0.6* 4 16 + 0.3*
2 16 + 0.5* 2 16 +...
पΓͱ৭ΛࠞͥΔ ͞ΒʹͦͷपΓΛؚΊͯ24ͷըૉͱࠞͥΔ f = 0.6* 36 256 + 0.3* 24
256 + 0.5* 24 256 +...
पΓͱ৭ΛࠞͥΔ ͞ΒʹͦͷपΓʢ͈́ ॏΈ͚ͬͯͲ͏͢Ε͍͍ʁ
Ψε(΅͔͠)ϑΟϧλʔ Ψεؔ पғʹߦ͘΄ͲॏΈ͚͕ খ͘͞ͳΔɻ PhotoshopͰར༻
Ψε(΅͔͠)ϑΟϧλʔ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ やっと漫画フィルターの話
ը૾ॲཧͰອըʹ͢Δ 3. ʘ(^o^)ʗ 2. εΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔ 1. ྠֲΛܾΊͯϖϯೖΕ ྠֲͲ͏͢Ε͔Δͷ͔ʁ Ͳ͜ʹεΫϦʔϯτʔϯΛೖΕΔʁ ʗ(^o^)ʘ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 1.輪郭を決める
ྠֲʹ͍ͭͯ ըૉ͕ٸܹʹมԽ͍ͯ͠ΔՕॴ͕ڥք ͦΕΛ݁ྠֲ͕Ͱ͖Δ ͔͜͜ΒάϨʔεέʔϧͰߟ͑·͢
ྠֲʹ͍ͭͯ ըૉ͕ٸܹʹมԽ͍ͯ͠ΔՕॴΛௐΕOK
ྠֲʹ͍ͭͯ ٸܹͳมԽ = ͖͕ٸ = ඍ͕ϐʔΫͷՕॴ ※ 2֊ඍ͕0ͷՕॴ
ྠֲʹ͍ͭͯ ըૉ͕ٸܹʹมԽ͢ΔՕॴ ϊΠζ͕ڥքͱͯ͠நग़͞Εͯ͠·͏
ը૾ͷϊΠζΛ͑Δ Ψε(΅͔͠)ϑΟϧλΛ͏ ڱ͍ൣғͰͷٸܹͳมԽΛ͓͑͞Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ ΅͔͠ɺ ྡͱͷ৭ͷڥքΛ͖ͬΓ͠ͳ͍Α͏ʹ͢Δ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ Cannyエッジ検出器 ը૾ͷྠֲΛநग़
CannyΤοδݕग़ث John F. Canny 1986ʹൃද ࠓͰΤοδݕग़ͷ ࠷ઌ(wikipedia)
CannyΤοδݕग़ث ٸܹʹըૉ͕มԽ͢ΔՕॴΛநग़ ྠֲΛਫ਼ࠪͨ͠Γɺͭͳ͍ͩΓ͢ΔॲཧΛܦͯ..
ྠֲநग़ OpenCV を使って抽出してみました
ྠֲநग़ OpenCV を使って抽出してみました
ྠֲநग़݁Ռ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 2.スクリーントーン ࠇృΓɺനృΓҰॹʹ
ྠֲҎ֎ʹ εΫϦʔϯτʔϯ 1. ന͵Γ 2. ࠇ͵Γ 3. εΫϦʔϯτʔϯ(ࣼઢ) ͷ3छྨ ը૾Λ3छྨʹృΓ͚Δ
ը૾ͷ৭ͷೱ͞ʹԠͯ͡3ͭͷྖҬʹΘ͚Δɻ ը૾ͷృΓ͚ ͦΕͧΕനɺࠇɺεΫϦʔϯτʔϯʹృΓ͚Δɻ 1 0 ࠇ εΫϦʔϯτʔϯ ന
ృΓ͚݁Ռ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 輪郭とスクリーントーンを合成
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ 悪くはないけど
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ ちょっと微妙
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ なぜ?
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ エッジが立っていないから
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ エッジが立っている素材を使おう
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ エッジが立っている人・・・
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ ࡍཱͭΤοδ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ カラー写真の上に 漫画を重ねれば カラー漫画っぽくなるのでは
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ
ɾύϥϝʔλʔΛ࠷దԽ͢Εɺͬͱ៉ྷʹͳΔɻ ɾεΫϦʔϯτʔϯͷछྨ૿͍ͨ͠ɻ ɾಈըͷϑΟϧλॲཧͬͯΈ͍ͨɻ ɾiOSʹσϑΥϧτͰࣸਅϑΟϧλ͕͍͍ͭͯΔɻ ɾອըΧϝϥνϟοτ͕ग़དྷΔɻ ·ͱΊ ϞϯαϯϛογΣϧ Χϥʔອը෩
גࣜձࣾϦϒηϯε γεςϜ։ൃ෦ϝσΟΞ։ൃάϧʔϓ ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ɻ
͋ͨΓ·͑Λɺൃ໌͠Α͏ɻ