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秋の薔薇、幹の苔、プラタナスの樹皮。 [写真とカメラ]

2018年11月11日 日曜、カメラを携え、写真を撮りながら散歩して来ました。

始めに東京都の原宿駅から代々木公園へ向かい、公園内を散策、そして渋谷の街なかを歩き、帰りにはさいたま市の大宮駅で下車して付近を歩きました。

Rose_(2018_11_11)_1_resized_1 鮮やかな赤色の薔薇の花を撮影した写真。 明るく青い空に緑色の葉と赤い花が映える。
https://c1.staticflickr.com/5/4887/31953268018_22d5915efd_o.png
代々木公園の赤い薔薇の花

Moss_(2018_11_11)_1_resized_1 緑色の苔に覆われた樹木の幹を撮影した写真。
https://c1.staticflickr.com/5/4815/44007464420_5acafdc2fc_o.png
代々木公園内の樹木の幹を覆う緑色の苔を撮影した写真です。

Platanus Bark_(2018_11_11)_1_resized_1 プラタナスの木の幹の皮を撮影した写真。 樹皮は濃さの異なる緑色と白色の斑模様となっている。
https://c1.staticflickr.com/5/4847/45099639164_b2fdeaa6ac_o.png
斑模様の迷彩柄のようなプラタナスの樹皮の写真です。
渋谷駅へ向かう途中の通りにありました。

他にもイチョウの木や楓の木、他の薔薇の花、建設現場のクレーンなど多数の写真を撮影したのですが、あくまでも機械学習目的で全く見栄えするものではない為、掲載は控えます。

この日撮影した写真は人工ニューラル ネットワークの人工知能であるSRGANに学習させます。

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3D フラクタル図形をレンダリングしました。 [ソフトウェア]

" Mandelbulber " というオープン ソースのアプリケーション ソフトウェアを利用して3D フラクタル図形をレンダリングしてみました。

Mandelbulberのヴァージョンは1.21-1で、実行環境のOSはUbuntu 16.04 LTSです。

今回私がレンダリングしたのは " Menger sponge " と呼ばれる3D フラクタル図形を " Spherical folding mode " で変形させたものです。
Menger sponge_(2018_11_07)_1_resized_1 3D フラクタル図形が描画されている。 全体的に極僅かに茶色味掛かった灰色の面で構成されている。 立方体と浅い円筒が組み合わさった形状の大小様々な穴が規則的に緻密に配列されている。
https://c1.staticflickr.com/5/4912/30824776617_05853e493b_o.png
SF作品にありそうな、謎の超高度文明の古代遺跡を彷彿させられる見た目となりました。

"Wikipedia" の "メンガーのスポンジ" に関するページのURL:
https://ja.wikipedia.org/wiki/メンガーのスポンジ

設定は下記の通りとなります。
これをコピーして平文テキスト ファイルとしてMandelbulberの設定ファイル用のディレクトリーに置き、読み込んでレンダリングすれば同じ絵が得られます。
Mandelbulber 1.2110000000000001;
image_width 4096;
image_height 4096;
view_point_x -0.38422284790403388;
view_point_y -0.96181117283480733;
view_point_z -0.82348268130754509;
angle_alfa -0.048732956466424927;
angle_beta 6.484815536247722;
angle_gamma -0.03713153344334609;
zoom 4.8773052888279199e-10;
perspective 1.5;
formula 7;
power 7;
N 1024;
folding_limit 0.75;
folding_value 3;
spherical_folding_mode 1;
spherical_folding_fixed 1.22;
spherical_folding_min 1.1000000000000001;
DE_factor 0.5;
reflect 0.20000000000000001;
ambient_occlusion 1.5;
glow_intensity 0;
glow_color_1_R 32768;
glow_color_1_G 32768;
glow_color_1_B 32768;
glow_color_2_R 32768;
glow_color_2_G 32768;
glow_color_2_B 32768;
background_color_1_R 65535;
background_color_1_G 65535;
fog_colour_2_R 65535;
fog_colour_2_G 65535;
background_color_1_G 65535;
coloring_random_seed 73676;
coloring_speed 0;
post_fog_visibility 199.90000000000001;
post_fog_color_R 65535;
post_fog_color_G 65535;
post_SSAO_quality 40;
main_light_alfa 0.17453292519943295;
main_light_beta 0.52359877559829882;
view_distance_max 39.626323378809772;
raytraced_reflections 1;
reflections_max 3;
file_destination images/image;
file_animation_path paths/path.txt;
file_keyframes keyframes/keyframe;
palette e6d9cf b3a9a1 577bb4 dd2bff b8dc33 de761a 60646c dcbfb0 120300 13a3bc 287914 d44782 8700 ff39e7 12c9b1 5a3300 dd713d 44ff97 4e5812 493f36 f7659 490000 2b30e4 94e999 6a00 594e34 ffd1ff e6dfc b32500 5f4f1f 65e915 fbd750 626131 cb81cd ffc02e 0 34152e ddc683 513a00 30c 340ce1 4e6f64 62c598 ddbd81 d616 a5a1f6 b7a11c bb3e06 8d2a32 cfcb99 9b3cb9 195ae8 1300b4 b4ddf5 962984 acd0e2 e68 115 b8497f 894dda 66c69b 917e8b b7ffc6 7a353c a9ffd5 401f82 53eb88 194375 c1c813 106817 7fd6e0 298 3e9f72 7eb300 b69f92 b7dcf4 b215c5 ccffbd 801c00 c0ffc7 89ff21 7a008b 7f1ecb b0ad fda9b6 872683 618209 508589 e9ffff d9b9a5 fe97c5 285383 3ca6 9259fa ff4f4c c7c863 9765df 2d93ff 9a08 5af9db 438f0b fffff1 2ffc5b d5d082 18a2 a69c3e bfcfbe b38474 ff84c7 7e91bd 35c02f a6c862 c8ecb0 b81f93 840000 3f2d00 9a8d10 7f2e 719022 78a4b3 18005c 0 64774d a227f7 a20032 f1dd3e 4b3f3c c8d4ad b90300 342300 96352a 200042 819a acff7b 6cbf9b 9c504e 320b63 84a64a 821a00 315d00 59f381 ffe3c1 240000 3944ff 45710a 2e6ae0 ccffff 46bd62 ff3fc3 f557fe 1bd0b1 19cfc4 52e031 22e928 ff3cff 6c1f caffe5 8087 6b5391 62963b 756b19 5a4871 292165 b4ab37 74e4af 8859d4 8a447f c5a57b 28ace6 fd61bb 8c2b8c e7bd ec8d18 d3d96d 7241c3 54af 398b0 5232 e62742 ffff7c a69a7f 36aedd ffbd24 8f0b 58001c a6b558 a96725 79a2ae ffff52 8900ce d2ffb2 efffff 25c4 fa3c14 b24965 82aa98 e5ffff 17dc0f ffe6dc b6baff fbe15a ff76a0 92d8ad 9659dc 76ecf5 d6127a d53261 b92e00 206a9a 63bc65 95133c b25ef0 26c196 c20093 692c34 18008f 663348 dcb0b 16a3b 46aa5f 46d063 2200 3f0e6a 504aff a26cf5 6e37ea c34786 d5c948 4e5f1d e4680e 494a90 d2cd94 db2bdc 48acba 28bc ff2ce2 ab1f24 7722a3 d298df 772 355123 7958ff 74ca02 eedc0b ff3720 45af54 4e396e 9a12 57a06c d765ff 1b00bb b8ad86 38fa7d 1428 0 ffffff ;



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SRGANの4倍拡大画質。 [ソフトウェア]

SRGAN (超解像敵対的生成ネットワーク / Super-Resolution Generative Adversarial Network)による4倍拡大画像とオリジナル画像とLanczosによる4倍拡大画像の画質比較を致しました。
Lantana_Comparison_SRGAN_1 ランタナの花の写真。 黒の実線で縦に3分割されている。 左が "SRGAN x4"、中央が "Original"、右が "Lanczos x4" と文字が入っている。
もはやオリジナルとSRGANが拡大したものの差が分かりませんね。
学習データには、私が撮影した静物写真を約3,000枚使用してトレーニングさせました。

SRGANのプログラムはオープン ソースのものを使用させて頂きました。
https://github.com/tensorlayer/srgan

OpenJDK 1.8Python 3をインストールしてある環境に、Bazelpip3をインストールし、TensorFlowをソースからビルドしてインストールし、TensorLayerをGitHubからCloneして、SRGANをインストールしました。
環境を整える際は互換性問題や足りないライブラリを追加するなど、手間が掛かりました。

学習はUbuntu 16.04 LTS OS(Debian Linux系のディストリビューション)のPC上でCPUで行っております。
Intel Core i7-3770TとDDR3 SDRAM 32GBの私のPC環境では、充分な学習に数週間から数か月の時間を要します。

因みに最新のIntel Core i7-9700KのCPUを使用した環境ならば、凡そ2.75倍速く学習が進みます。

SRGANは人工ニューラル ネットワークを使用した人工知能です。
Deep Learning(深層学習)を行います。
本物に近い画像生成を目指すGenerator(生成器)と、真贋を見分けようとするDiscriminator(識別器)が互いに競い合いながら学習を進めます。
CNN(Convolutional Neural Network | 畳み込みニューラル ネットワーク)層を持ちます。
ResNet(Residual Network | 残差ネットワーク)という、出力と入力の差を学習する事で、深い層数でも適切に学習できる方式が採用されています。

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与野公園にて撮影した秋の薔薇の写真。 [写真とカメラ]

2018年10月28日 日曜に埼玉県さいたま市の与野公園のバラ園へ赴いて秋の薔薇の花を撮影して来ました。
JR埼京線の与野本町駅で下車し、徒歩で訪れました。

天気は雲が多目の晴れといったところでした。

Rose_(2018_10_28)_3_resized_1 僅かに橙色掛かった赤色の薔薇の花の写真。 花びらには脈が走り、水滴が付いている。
https://c2.staticflickr.com/2/1976/44681400355_3897e7ea1c_o.png
薔薇の花は多種多彩で美しく、色気があります。

Rose_(2018_10_28)_2_resized_1 橙色掛かった黄色の薔薇の花の写真。 太陽の光で花びらに走る脈が透けており、水滴が付いている。 両脇には緑色の苞に包まれた蕾が膨らんでいる。
https://c2.staticflickr.com/2/1961/45544907932_9eb935a462_o.png
蕾がこれから開花するのを待っているようですね。

Rose_(2018_10_28)_1_resized_1 僅かに紫色掛かったピンク色の薔薇の花の写真。 沢山の花びらが重なり合っている。
https://c2.staticflickr.com/2/1918/44681400455_4fc911dea3_o.png
空を背景にして撮影出来る薔薇の花を選ぶのは苦労でしたが、お陰で美しく綺麗な薔薇の花の写真を撮影する事が出来ました。

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"Boston Dynamics" の人型ロボット "Atlas" の動画。 [テクノロジー]

SoftBank グループ傘下のBoston Dynamics社が開発している人型ロボット、 " Atlas " の動画を動画投稿ウェブサイトより掲載させて頂きます。

Atlasの進歩の歴史が分り易いように、動画はページの上から新しい順になっております。


(2018/10/11)
Atlasが横たわる丸太を走りながら飛び越え、そこそこの高さがある3つの段差を片脚の力で軽々と跳躍して登って行きます。


(2018/05/10)
Atlasは屋外の草の茂る不整地を軽やかにジョギングして行き、丸太を両足の力で飛び越えます。


(2017/11/16)
Atlasが両脚で跳躍して台の上に跳び乗り、台から台へと跳び移り、跳躍しながら180度水平回転して後ろ向きに着地し、最後は後方宙返りを決めます。


(2016/02/23)
Atlasが歩き出し、扉を押し開けて屋外へ繰り出し、雪の積もった不整地を歩きます。
続いて床に置かれた紙箱を拾い上げて棚に置く作業を披露。
次はAtlasが2次元コードの貼られた紙箱を拾い上げ、持ち運ぼうとするのを人がホッケーの棒で妨害するも、箱を持ち運ぼうとし続ける場面。
最後はAtlasが人に丸太で後ろから突かれて前方に倒れてしまうも、起き上がって歩き出すというもの。


(2013/10/03)
まだワイヤーとケーブルが繋がっているAtlasが、でこぼこの石の上を歩いたり、片脚立ちしている状態で大きな球体の錘をぶつけられてもバランスを保ったりする様子。

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ウェブ音楽プレイヤーの視覚エフェクトの見た目を改良しました。 [音楽再生ウェブ アプリケーション]

JS_Music Player_SS_(2018_06_10)_1_edited_1 黒い背景の上に黄色、青色それぞれの二重の光の輪が広がり、輪と同色の粒子が無数に飛び散っている。 画面下部には高さがまちまちの青色と紫色のグラデーションの縦長の棒が横方向に沢山並んだ音楽スペクトラム アナライザーのヴィジュアライザーが表示されている。 画面最上部にはアーティスト名、アルバム名、曲名が表示されている。
https://c2.staticflickr.com/2/1749/40896433410_53ba332f9a_o.png
自作のHTML5 ウェブ音楽プレイヤーで音楽を再生している時に表示されるスペクトラム アナライザーの見た目に垂直方向のグラデーションを付けてみました。
音量が大きい部分が明るくなるので、より華やかになり、気分も盛り上がります。
また、花火のようなエフェクトにつきましても、中心の輪にグラデーションを付けました。
スクリーンショットでは少々分かり難いですが、実際に再生すると豪華です。

HTML5のCancasでスペクトラム アナライザーやパーティクルのエフェクトなどを実装するのは簡単だし楽しいです。
次のウェブアプリのページ下部のリンクからソース コードをダウンロードできます。

ブログ記事: "ウェブ音楽プレイヤー"
URL: http://musicvisualizer.blog.so-net.ne.jp/2017-06-26

是非遊んでみて下さい。
プレイリストの自動保存、書き出し、読み込みに対応しています。
キーボードを打鍵してピアノ演奏ができます。
重低音を出せます。

ブログ最終管理日付け: 2018年10月10日
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人間型ロボット "Atlas" は人間と同等の運動能力を獲得したようです。 [テクノロジー]

ソフトバンク社傘下のBoston Dynamics社が開発した人間型ロボットである " Atlas " が後方宙返りをする様子を写した映像が公開されたのは記憶に新しいところですが、今度は屋外の草地を人間が走るのと遜色無く軽やかに走っている動画が公開されました。

凄い技術の進歩ですね。
木の丸太を飛び越えて行く様子も写っております。

ヒューマノイド ロボットが本格的に人間の身体能力に匹敵するようになって来ました。
BostonDynamics社はロボットのハードウェアも人工知能など制御のソフトウェアも両方共最高水準の技術開発力を有しているようです。

また、同じくBoston Dynamics社が開発した犬のようなロボットである "SpotMini" が歩き廻る映像を観ると、最早、本当の犬と同等の動きをしているように見えます。


尚、以下は以前公開された、 "Atlas" が後方宙返り(バック宙、back flip)をする映像です。


本件は次の記事にて知りました。
"GIGAZINE" の記事 "ボストン・ダイナミクスのバク宙ロボAtlasがランニングを始め、四足歩行ロボSpotMiniは徘徊し始める" のURL:
https://gigazine.net/news/20180511-atlas-running-spotmini-autonomous-navigation/
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音楽プレイヤーのタイトル表示部をCSSでモノクローム液晶画面のような表示にしました。 [音楽再生ウェブ アプリケーション]

JS_Music Player_SS_(2018_02_27)_1_cropped_1 黒い背景の上に緑色、黄色、青色の幾つもの二重の光の輪が広がり、輪と同色の粒子が無数に飛び散っている。 画面下部には高さがまちまちの水色の縦長の棒が横方向に沢山並んだ音楽スペクトラム アナライザーのヴィジュアライザーが表示されている。 画面最上部にはアーティスト名、アルバム名、曲名が表示されている。
https://c1.staticflickr.com/5/4740/25630768797_b7030543b7_o.png
自作のHTML5 ウェブ音楽プレイヤーのアーティスト名、アルバム名、曲名を表示する部分(スクリーンショット画像の最上部)をCSSのスタイルで昔のモノクローム液晶画面風にしてみました。
枠を立体的にして、ボックス内に液晶っぽい色を付け、文字と枠の内側に影を付けただけですが、懐かしい液晶の見た目が再現出来たと思います。
ただ、タイトルの背景が明るいと目立ってしまい、Canvasのヴィジュアライザーの邪魔になるので、背景は大分暗く設定してあります。

ブログ記事: "ウェブ音楽プレイヤー"
URL: http://musicvisualizer.blog.so-net.ne.jp/2017-06-26

SS_MonochromeLCD_CSS_(2018_02_27)_1 モノクローム液晶のように見える画面デザインのスクリーンショット画像。
https://c1.staticflickr.com/5/4724/25643650397_461ccceb8b_o.png
モノクロ液晶風のCSS スタイルのサンプル画像です。

[モノクローム液晶画面風のインライン style属性のサンプル コード]
<div id="monochromeLCD_outerFrame"
 style="position: relative; margin-right: auto; width: 480px;
 background-color: #8e8e8e;
 border-top: solid 4px #606060; border-left: solid 4px #4e4e4e;
 border-right: solid 4px #202020; border-bottom: solid 4px #0e0e0e;
 color: #aeaeae"
>

<div id="monochromeLCD_innerFrame"
 style="position: relative; padding: 2px;
 background-color: #2e2e2e;
 text-align: left; text-shadow: 1px 1px 1px #000000"
>

Monochrome LCD

<div id="monochromeLCD"
 style="position: relative; padding: 4px; height: 80px;
 background-color: #2e2e2e"
>

<div id="displayAreaOfMessage"
 style="width: 320px; position: absolute; bottom: 8px; padding: 4px 12px;
 background-color: #6c6e6a;
 border-top: solid 2px #0e0e0e; border-left: solid 2px #202020;
 border-right: solid 2px #4e4e4e; border-bottom: solid 2px #606060;
 box-shadow: 1px 1px 4px 4px #2c2e2a inset;
 text-align: left; color: #202020; font-size: 20px; text-shadow: 1px 1px 2px #202020"
>

I love you!<br />
How about you?

</div>
<div
 style="position: absolute; bottom: 2px; right: 0"
>

Old style.

</div>
</div>

<div
 style="border-top: solid 2px #0e0e0e; border-bottom: solid 2px #606060"
>
</div>

Retro Design.

</div>
</div>


[実際の表示]
Monochrome LCD
I love you!
How about you?
Old style.
Retro Design.


ブログ最終確認日: 2018年5月3日
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