아이디어 노트 @pnnlab - Tumblr Blog

5. Polygonization

This is my attempt at turning images into nicely proportioned polygons. I didn’t get far enough to get decent stills. Instead, twiddling parameters fractures, deconstructs, obscures and reveals these portraits.

In Processing with OpenCV.

pnnlab

Voronoi tessellation인 것 같은데 좀 더 확인이 필요한 듯.

nintendocafe

Would you like to see a new Advance Wars on Nintendo Wii U and 3DS?

pnnlab

나의 닌텐도 라이프는 조도형이 빌려준 닌텐도DS에 들어 있던 Advance Wars(패미콤 워즈)였는데...

#nintendo #nintendo ds #games

TO DO

"나중에 해야지..."하고 생각하고 있는 작업들.

L-FGS-B 모듈화 : 현재 애플리케이션으로 작성된 내용을 DLL로 작성한다.

이미지 병합 로직 수정 : RGB 대신 YCrCb로 이미지 차이 보정

사용자 입력에 의한 CVT : 사용자가 마우스로 직접 site를 입력할 수 있도록 처리

이미지 단순화(머리카락) : 머리카락과 같이 색상값 변화는 심하지만, 사람은 단순하게 인지하는 영역을 처리. 현재 포토샵으로 평활화 처리

Euclidian distance 계산을 CUDA로 처리 : 이미지간 유사도 판단 시 속도 향상을 기대

#photomosaic

This is the fifth of a series of mosaic illustrations based on the great tradition of Azulejos. This 5 centuries old form of tile painting art is a typical part of Portugues (Spanish and Latin) tradition. I am experiment with these treasures for long time. This is one of the first artworks based on the studies. A portrait of Cristiano Ronaldo, probably the biggest popular hero of contemporary Portugal and one of my favorite athletes. This guys is not just an incredible soccer player. He's is much more than this. He's an artist, a show man, a working class hero, a role model, a hard working entrepreneur... Best viewed large. Attention: Big file. (13312 x 10240 = 44.4" x 34.1" @ 300 ppi) Made with custom developed scripts, hacks and lots of love, using my Mac, Studio Artist, the Adobe Creative Suite and good Fado music. Partially based on a photo by Marcos Mesa Sam Wordley (Shutterstock). See all my Mosaic work.

그 동안 tsevis가 제작한 작품들 중 Quad-tree 분할이 가장 뚜렷하게 나타난 이미지.

몇 개의 오래된 타일 위에 본인이 만든 모자이크 이미지를 덮어 씌웠다. 몇 개의 원본을 적절히 덮어 씌움으로써 원본과의 이질감은 줄이면서 모자이크 특유의 이질감을 살렸다고나 할까? (적절한 표현을 못 찾겠다. ㅎㅎㅎ)

#mosaic #tsevis #quad-tree

Voronoi tessellation with SLIC sites

외곽선이 흩날리는 문제를 해소(?)하기 위해 Voronoi를 적용.

각 세그먼트가 다각형이 되는 장점은 있으나, 원본과의 차이가 늘어남.

그래서, 디테일이 필요한 이미지에 적용하려면 보다 세밀한 분할이 요구됨

#cuda #SLIC #voronoi #image-segmentation

SLIC 결과.

확실히 CUDA로 실행된 코드가 CPU로 실행하는 코드보다 월등히 빠르네.

#cuda #slic #image-segmentation

비디오 드라이버는 죽여야 맛!

CUDA로 작성된 이미지 분할 코드를 돌렸더니, 뻑하면 비디오 드라이버가 죽는다. 헐~ 설정 값에 따라 죽지 않는 경우가 발견되는 것으로 보아, 내 9800GTX의 성능 한계일 수 있다는 생각이 들었다. 내일 회사에 가서 한 번 돌려봐야지~ PS. CUDA 5.0 Toolkit이 VS 2010에 설치해주는 부분이 얼마나 편한 것인지 처음 깨달음. 2013.06.19 회사 PC에서 실행해보니, 비디오 카드 사양 문제가 아니라 재귀 호출 코드의 문제로 추정. CUDA는 재귀 호출 깊이 제약이 있다.

#cuda

Mean shift 결과에서 Labeling 실패

아래와 같이 테스트 해봤음

Mean shift 결과에서 Gray 이미지 추출

Gray 이미지에서 Canny edge를 추출

Canny edge에서 cvFindContours를 실행

Canny edge를 하면서 명확한 영역 구분이 되지 않아, mean shift로 분할된 영역을 제대로 구분해 내지 못함. ㅜ_ㅜ

#mean shift

mean shift 결과에서 각 영역을 분할하는 쉬운 방법이 안 보이는구만... opencv의 cvMeanShift 함수는 특정 영역을 지정하고, 해당 영역의 이동을 확인하는 기능이라 전체 이미지에 적용하기에는 무리. 나머지 필터링들은 각 영역을 특정 질 방법이 없어서 색상별로 전체 이미지에서 크기를 줄여가며 찾는 방법 밖에 없을 듯. 게다가 같은.색상이 흩어져 있는 경우에는 그 안에서 또 영역을 분할해야 한다. 결국 속도가 문제...

특징값을 이용한 이미지 분류

DCT를 통해 얻은 특징값들을 K-Mean이 아니라 Mean shift로 분류할 수 있을까?

#k-mean #mean shift

Mean-shift를 이용해 segmentation을 구분할 수 있는 함수로 추정.

영역 간 구분을 할 수 있는 정보를 제공하는지는 확인이 필요함

OpenCV의 GPU 모듈이므로 빠를 것으로 기대하나, 설정이 살짝 걱정됨.

#opencv #mean shift #image-segmentation

아이디어 : Mean shift와 Quad-tree 접목

Mean shift를 이용해 색상을 단순화 하면서, 적절하게 영역을 나눈다.

그리고, 해당 영역을 Quad-tree Split & Merge하여 각 영역별로 세부 분할한다.

이 때, Mean shift 결과 중 하나의 영역 안에 다른 영역이 곂치거나 포함될 수 있다. 그렇다면, Masking을 통해 일정 이상 곂친다면 split하지 않거나, merge하도록 결정한다.

python lib : https://code.google.com/p/pymeanshift/

#mean shift #quad tree

k-d tree

k-d tree(k-dimensional tree)는 k-차원의 공간 내에서 점들을 구성하기 위한 공간 분할 자료구조로 binary tree의 특수한 경우입니다.

K-d tree는 다차원의 탐색 키를 사용하는 탐색 알고리즘에 유용하게 사용됩니다. 예를 들자면, SIFT나 SURF로 추출한 특징점들은 높은 차원의 벡터로 표시되는데 이 특징점들을 DB에 저장된 특징점들과 비교하여 유사도가 가장 높은 것을 찾기위해 사용됩니다.

포토모자이크에서 3+6+6개 인자 중 가장 적합한 것을 고르는 작업에서 성능 향상을 기대할 수 있을 것으로 기대합니다.

#tree

이번 주에 또다시 홈페이지 호스팅 갱신. 매년 갱신할 때마다 블로그를 어쩌나 고민이 많다. 몇 년 동안 열심히 한 기록들을 잃어버리기가 싫은데, 요즘은 또 열심히 하질 않으니... 텀블러로 갈아타자니 네이버나 다음에서 검색이 안 되고, 네이버로 갈아타자니 구글에서 검색이 안 되고... 워드프레스 닷컴은 또 너무 느려... 결국 다음에 거민하기로 하고 몇 만원으로 결정을 미룰 수 있는 시간을 산다.

오늘 아침에 Image Processing이나 재개 해볼까 하고 기존 소스를 다운 받아서 열심히 설정하고 컴파일 했다.

무려 2시간나 걸렸지만, 보통 3일씩 걸리던 작업을 이렇게 짧은 시간 내에 했다고 스스로 뿌듯해 하고 있었음. ㅋㅋㅋ

python은 편한데 큰 이미지 처리할 떄 속도가 떨어지고 기존 D3D 코드 컨버팅이 어렵다는 것이 약점.

C++은 샘플이나 참조할 코드가 많고, D3D 처리나 논문에 있는 코드 실행시켜볼 때 좋지만 데이터형을 바꿀 떄마다 메모리 해제나 타입 선언 변경 등이 번거롭고...

날로 먹을 수 있는게 별로 없네... ㅋㅋ

#OpenCV #d3d #photo mosaic

life-in-a-monospace-typeface

Quick-and-dirty Automatic Face Replacement with Python and OpenCV

For some reason, photoshopping people’s faces onto other people’s heads is funny.

I don’t know why, it just is.

I was thinking about this, and it occurred to me that it should be possible to do it completely automatically, with face detection. So, instead of searching the literature to find the inevitable excellent team of researchers who had done it years ago far better than I ever could, I did what I used to do. I jumped in and started writing code.

A basic solution turns out to be pretty easy; I had a working prototype within an hour.

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