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数式を書くのに便利な "LibreOffice Writer" [ソフトウェア]

数式を書くには、オープン ソースのドキュメント編集アプリケーション ソフトウェアである " LibreOffice Writer " が手軽でとても良いですね。

素早く数式を書く事が出来ますし、数式を書いたドキュメントをPDF ファイルとしてエクスポートして、オープンソースの画像編集アプリケーション ソフトウェアである " GIMP " で画像として編集出来ます。
Mathematical Expression_1_(2019_01_08)_resized_1 白色の背景に黒色の文字で幾つかの関数が書かれた画像。
https://c1.staticflickr.com/5/4877/46599110382_485f6d3159_o.png
これがLibreOffice Writerに数式オブジェクトとして幾つかの関数を書いて画像化した例です。
・ロジスティック関数(Logistic Function)
・シグモイド関数(Sigmoid Function)
・ハイパボリック タンジェント(Hyperbolic Tangent | tanh x)
・Swish関数(Swish Function)

"LibreOffice" のウェブサイトのURL:
https://ja.libreoffice.org

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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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"Firefox Quantum" (Firefox 57)が凄く速い! [ソフトウェア]

私はUbuntu PCを使用するようになってから、大手企業に全てを依存したくないという理由でMozilla Foundationが開発するFirefox ウェブ ブラウザーを利用させて頂いております。

この度、 " Firefox Quantum " (Firefox 57)が11月14日の正式リリースの前にベータ版と開発者版(Developer Edition)がリリースされました。

"Firefox Quantum Developer Edition" の公式ウェブ ページのURL:
https://www.mozilla.org/ja/firefox/developer/

インターネット上では実際にこれを試してみたユーザー達からの賛辞が溢れ、1年前と比べて2倍に高速化され、競合のブラウザーよりも大幅にメイン メモリーの使用量が少ないといった謳い文句が決して誇大ではない事が認められているようです。

私はその様な好評化を沢山目にしましたので、実際に私もこの " Firefox Quantum " をダウンロードして試してみる事に致しました。

Firefox Quantum SS_(2017_10_01)_1 "Firefox Quantum" のスクリーンショット画像。 ウェブ音楽プレイヤーを表示している。 黒を基調とした画面に幾つもの色とりどりの光る円輪が広がり、そこから色とりどりの光る粒子が飛び交い、画面下方には水色の縦長のバーが横に連なりスペクトラム アナライザーを描画している。
https://c1.staticflickr.com/5/4358/37172446670_3180c86a0f_o.png
ダウンロードした " Firefox Quantum " (Firefox 57) Developer Editionでユーザー インターフェイス (GUI)をカスタマイズした状態で自作のウェブ音楽プレイヤーのページを表示しているところのスクリーンショット画像です。

Firefox Quantum SS_(2017_10_02)_1 "Firefox Quantum" のスクリーンショット画像。 ウェブ音楽プレイヤーを表示している。 黒を基調とした画面に水色の光る円輪が二重に広がり、そこから水色の光る粒子が放出されている。 画面左端にはUbuntuのGUI ラウンチャーが表示され、Firefox Quantum Developer Editionのロゴ画像が見える。

ブラウザーのGUIはテーマを幾らでも変更でき、色や模様や絵柄を自分好みのものに変えられます。
私は開発者版の既定の設定のまま、黒を基調としたテーマを使用しております。

ボタンやブックマーク ツールバーは自分好みに配置を変えました。
UI密度を " コンパクト " に設定すると更にGUIがスッキリとし、ページの表示領域が広くなります。
前のヴァージョンよりも表示領域が拡大しました。

Firefox Quantumのパフォーマンスですが、さすがに凄まじく速いですし、軽いです。
メモリーの使用量が少なくて済み、ウェブ ページの表示は正に一瞬で終わります。
リンクをクリックした瞬間に次のページが表示されます。
取り分け体感速度が速くてサクサクとページを渡り歩けます。
雑誌のページを捲る位の感覚です。

更に自作のHTML5製ウェブ音楽プレイヤーまで動作が軽くなりました。

加えて、Firefoxはセキュリティーの安全性が高いと言われております。

ところで、Firefox Quantumではページを後で読むポケット機能やFirefox アカウントによる複数デヴァイス連携サーヴィス、スクリーンショット画像のアップロード サーヴィスなど、機能やサーヴィスが充実している分、ユーザーの情報を送信する機会が多くなりますので、私のようにプライヴァシーを大事にする人はそれらのサーヴィスの利用は控え、クラッシュ レポートなども送信しないよう設定すべきです。

何はともあれ、Firefox Quantumは最高のウェブ ブラウザーと言って間違いないと思います。
特段の事情が無い限り、これから使うべきはFirefox Quantumで決まりです!

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Firefox 54がとてつもなく速い!! [ソフトウェア]

本日、Firefox ウェブ ブラウザーを最新の " Firefox 54 " へとアップデート致しましたところ、そのあまりの高速っぷりに驚いてしまいました!

Firefoxの動作は今までも充分速く感じていたのですが、今度のFirefox 54は桁違いの軽快さです。
マルチプロセス動作が標準で有効化され、ヴィデオカードなどGPUによるハードウェア アクセラレーションも対応が進み、メモリーの使用量は少ないままに、ページの表示は一瞬で終わりますし、HTML5のCanvas要素を用いた自作のウェブ アプリケーションも動作が更に滑らかになりました!

こんなに速くなるとは予想しておりませんでしたが、棚からぼた餅です。
Firefox 最高!


(共謀罪最低!)

Firefox 50にアップデートしたらYouTubeなどの動画が再生出来なくなった場合の解決方法(Ubuntu環境)。 [ソフトウェア]

2016年11月16日に、オープン ソースのウェブ ブラウザーである " Firefox " の最新ヴァージョンの " Firefox 50 " がリリースされました。
このヴァージョンでは大規模な改良が加えられております。

"GIGAZINE" の記事 "「Firefox 50」正式版がリリース、キーボードショートカットの更新やページ内検索機能を強化" のURL:
http://gigazine.net/news/20161116-firefox-50/

[関連情報]
"TechCrunch Japan" の記事 "多重処理を導入したFirefoxは応答性が400〜700%向上、バージョン52/53にかけて順次展開" のURL:
http://jp.techcrunch.com/2016/09/03/20160902multi-process-firefox-brings-400-700-improvement-in-responsiveness/

ところが、この " Firefox 50 " へのアップデートにより、私のUbuntu 16.04 LTSのOS環境では、YouTubeなどのHTML5動画の映像が正常に再生出来ず、最初の数フレームがずっと繰り返してしまうという不具合が発生致しました。
NVIDIA GeForce GTX750の為のグラフィクス ドライヴァーが問題かと思い、違うヴァージョンのドライヴァーをインストールしても直らず、 " Firefox 49 " にヴァージョンを戻してみましたところ、正常に動画が再生出来ました。
従って、明らかに " Firefox 50 " へのアップデートが原因でしたので、調べましたところ、 " Arch Linux " のウェブサイトのフォーラムに同じ問題が報告されておりました。

"Arch Linux Forums" / "Applications & Desktop Environments" の当該ページのURL:
https://bbs.archlinux.org/viewtopic.php?id=219626

当該スレッドの2ページ目に投稿されていた情報をもとに、Firefoxでアドレス バーに " about:support " と入力してエンター キーを押したところ、 " アプリケーション基本情報 " の " マルチプロセスウィンドウ " の設定値が " 0/1 (アドオンにより無効) " となっておりました。
オンライン フォーラムによるとこれが有効化されていないといけないそうでしたので、アドオンを無効化して再起動する事に致しました。

私の場合は何のアドオンが原因だったかと申しますと、Ubuntu 14.04 LTSを初めてインストールした際に自動的にインストールされた、 " Ubuntu Modifications " が原因でした。
このアドオンを無効化して再起動致しましたところ、 " マルチプロセスウィンドウ " の設定値が " 1/1 (既定で有効) " に変わっておりました。

そして、YouTubeなどのHTML5動画は元通り、正常に再生出来るようになりました。
尚、 " Ubuntu Modifications " を無効化してからも私は特にこれと言った問題には遭遇しておりません。

動画を高画質化して再投稿致しました。 [ソフトウェア]

先日2016年9月11日日曜日に私が観に行った、群馬県邑楽郡大泉町の " 文化むら " の " 大ホール " で開催された、 " 第8回 文化むら キッズ ダンス フェスタ " (Kids Dance Festa)での出演チーム " moda " のダンス パフォーマンスを私が撮影した動画を、インターネット動画投稿サイトの " Dailymotion " に投稿してブログ内に掲載したのですが、今日、動画の画質と音質を向上させて再投稿致しました。

関係者からの許諾は得ておりませんが、どうか御容赦下さい。


Bunkamura Kids Dance Festa (2016_09_11)_2 投稿者 Hard_Solid_Bass
私が撮影した " moda " のダンス パフォーマンスの動画です。
プレイヤーの画質を1080pに設定して全画面表示するとある程度良好な画質で再生出来ます。
DailymotionはCDN (Contents Delivery Network)として " Limelight Orchestrate " というサーヴィスを利用している事が2016年2月17日に発表されておりますが、その割には帯域幅が狭く、低画質でしか再生できない事が多いようです。
特に夜間はアクセス過多でサーヴァーが過負荷になり、再生が止まる事もしばしばあるようです。

ブログ記事: 大泉町 "文化むら キッズ ダンス フェスタ" を今年も観に行って来ました。
http://crater.blog.so-net.ne.jp/2016-09-14

私はこのヴィデオをSONYのコンパクト ディジタル カメラ DSC-RX100で撮影致しました。
このカメラは2012年6月22日発売の古いモデルであり、且つ小型ですので、動画の暗所撮影性能は余り高くありません。
ダンス パフォーマンスを撮影した文化むら大ホールは照明の演出が素晴らしく凝っており、様々な色のスポットライトが激しく明滅し、背景もスクリーンになっていて様々な色に照らし出されます。流石にレーザー ビームはありませんが。
そして私が撮影した場所は2階のバルコニーからで、このカメラの最大ズーム倍率である3.6倍より少し手前位の倍率でしたのでF値が大きくなり、画像が暗くなります。
撮影した動画は非常にノイズが多く、被写体の速い動きは像がブレておりました。
照明が明滅するタイミングでは盛大なディジタル圧縮ノイズが出ており、暗い場面ではザラついたノイズが乗り、被写体の輪郭にはモスキート ノイズが出ておりました。

私はこの動画の画質の改善を試みました。
色々試した中で上手く行った方法は、実に簡単なものでした。
処理は " 端末 " によるコマンド ラインを使用致します。

まずは動画ファイルを " ffmpeg " で連続の静止画像群と音声ファイルに分離します。
ffmpeg -i ./InputVideoFolder/InputVideoFile.MTS -r 60 -f image2 ./FramesFolder/%06d.png
ffmpeg -i ./InputVideoFolder/InputVideoFile.MTS -acodec copy ./AudioFolder/audio.ac3

ファイル パスやファイル名、コーデックなどは適宜変更致します。

" XnConvert " という大量の画像を一括で処理出来る、無料のソフトウェアで以下の処理を行います。
" 動作 " タブを開き、 " 動作を追加 " ボタンを押し、 " フィルタ " の " ノイズ除去 " を選択致します。
このノイズ除去フィルターは非常に優れており、被写体の輪郭の周辺にある、モスキート ノイズなどのノイズを選択的に、効果的に除去出来ます。
このノイズ除去フィルターは複数回適用しても全体の画質はほとんど損なわれません。

ノイズ除去した上でそのままXnConvertで " フィルタ " の " ピント強調 " を適用致します。
すると画像が鮮鋭化されます。

"XnConvert" の公式ウェブサイトのURL:
http://www.xnview.com/en/xnconvert/

次に分離しておいた音声ファイルをオープンソースで無料の音声波形編集ソフトウェアである " Audacity " で編集致しました。手順は以下の様に致しました。

Audacityにaudio.ac3 ファイルを取り込む。(1)
(1)のステレオ トラックを複製する。(2)
(2)のトラックに対してLow-Pass Filter( 200[Hz], -12[dB/Octave] )を適用する。
(1)と(2)を合成。(3)
(3)のトラックに対してHPF( 30[Hz], -36[dB/Octave] )を適用する。
(3)のトラックに対してコンプレッサー( 閾値-6[dB], ノイズ フロア-60[dB], レシオ6:1, アタック タイム0.10[秒], リリース タイム1[秒], ゲイン調整無し, ピークに基く圧縮有り )を適用する。
(3)のトラックに対して増幅( 最大値-0.01[dB] )を適用する。
(3)のトラックに対して導入部分にフェードインを適用する。
最後にこれを320[kbps]の.ac3形式のファイルとして書き出す。

"Audacity" の公式ウェブサイトのURL:
http://web.audacityteam.org/

そしてffmpegにて連番の静止画像群と音声ファイルを結合して再エンコードして完成です。
ffmpeg -f image2 -framerate 60 -i ./NRSharpenedFramesFolder/%06d.png -i ./AudioFolder/audioEdited.ac3 -r 60 -vcodec libx264 -crf 16 ./OutputVideoFolder/videoEnhanced.mp4




ところで、XnConvertのノイズ除去フィルターでは輪郭の周辺のモスキート ノイズなどのノイズ以外のノイズは除去しませんので、他の種類のノイズを除去したい場合には別のソフトウェアで処理する必要がございます。

例えば、ディジタル圧縮のブロック状ノイズならば " waifu2x " のNoise Reductionが効きます。
find ./FramesFolder -name "*.png" |sort > ./data/frame.txt
th waifu2x.lua -model_dir models/my_model -m noise -noise_level 3  -resume 1 -l data/frame.txt -o ./NRFramesFolder/%06d.png


ブログ記事: 最高峰の学習型画像拡大ソフトウェアを使ってみました。
http://crater.blog.so-net.ne.jp/2015-11-26



他には、動画ファイルのまま、 " ffmpeg " のウェーヴレット変換によるノイズ低減処理もございます。
以下にffmpegでアンシャープ マスクによる鮮鋭化とウェーヴレット変換によるノイズ低減処理を行うコマンドを例示致します。
ffmpeg -r 60 -i ./InputVideoFolder/InputVideoFile.MTS -vf "unsharp=luma_msize_x=5:luma_msize_y=5:luma_amount=1.0,vaguedenoiser=threshold=3:method=2:nsteps=6:percent=50:planes=15" -vcodec libx264 -crf 16 ./OutputVideoFolder/OutputVideo.mp4

" vaguedenoiser " がウェーヴレット変換によるノイズ低減フィルターです。
" threshold " の値が大きい程沢山のノイズを除去しますが、同時に細部がぼやけてしまいます。
" percent " の値がノイズ低減処理を反映させる割合で、値が小さい程効果が弱くなります。
詳しくはffmpegの公式ドキュメントを御覧下さい。

"ffmpeg" の公式ドキュメントの "vaguedenoiser" フィルターに関する項目のURL:
https://ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html#vaguedenoiser

ついでにffmpegによる強力な手振れ補正処理を行う方法も記載致します。
2016年9月21日現在に於いてはUbuntu 16.04 LTSでffmpegで高性能な手振れ補正を行うには " vid.stab " を使用する必要がございますが、その為にはffmpegを自身でビルドする必要がございます。
注意事項と致しまして、使用したい機能がある場合は自身でそれを追加し、有効化する必要がございます。

まず、 " vid.stab " をインストール致します。
cd ~/
git clone https://github.com/georgmartius/vid.stab.git
cd ~/vid.stab/
cmake .
make
sudo make install


次に、 " libx264 " をインストール致します。
cd ~/
git clone git://git.videolan.org/x264.git
cd ~/x264/
./configure --enable-static --enable-shared
make
sudo make install
sudo ldconfig


続いて、 " libx265 " もインストール致します。
cd ~/
git clone https://github.com/videolan/x265.git
cd ~/x265/
cmake ./source
make
sudo make install
sudo ldconfig


" ffmpeg " に必要なライブラリーを纏めてインストール致します。
sudo apt-get install ffmpeg


ライブラリーだけ残して " ffmpeg " のみを削除致します。
sudo apt-get purge ffmpeg


" ffmpeg " のコンパイルに必要な " YASM " をインストール致します。
sudo apt-get install YASM


" ffmpeg " のコンパイルとインストールを行います。
cd ~/
git clone https://github.com/FFmpeg/FFmpeg.git
cd ~/FFmpeg/
./configure --enable-gpl --enable-libvidstab --enable-libx264 --enable-libx265
make
sudo make install


実行ファイル " ffmpeg " を " /usr/bin/ffmpeg " へ複製致します。
sudo cp ~/FFmpeg/ffmpeg /usr/bin/ffmpeg


" libvidstab.so.1.1 " を " /usr/lib/x86_64-linux-gnu " へ複製致します。
sudo cp ~/vid.stab/libvidstab.so.1.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu


必要なパスが通っている事を確認し、通っていない場合は適宜、環境変数にパスを設定しておきます。

手振れ補正の為に動画の手振れの量を解析致します。
ffmpeg -i ./InputVideoFolder/InputVideoFile.MTS -vf vidstabdetect=shakiness=4:stepsize=4:accuracy=15:mincontrast=0.1 -f null -

解析結果が " transforms.trf " というファイルに記録されます。
" shakiness " は値が大きい程激しくて速い揺れに対応します。
" mincontrast " は揺れ検出で使用する最小のコントラスト値です。画像の中でこの値より大きなコントラストを持った領域を使用して揺れの検出を行います。この値より小さなコントラストの領域は無視されます。

手振れ補正とクロッピングを実行してエンコードするコマンドの例です。
ffmpeg -r 60 -i ./InputVideoFolder/InputVideoFile.MTS -vf "vidstabtransform=smoothing=10:crop='keep',crop=1920:720:0:180,pad=1920:1080:0:180,unsharp" -vcodec libx264 -crf 16 ./OutputVideoFolder/OutputVideo.mp4

" smoothing " は値が大きい程、長周期の揺れを補正します。
具体的には、 (数値 ^ 2 + 1) 枚のフレームを揺れの波形をローパス フィルタリングする際に使用します。
この例では、 " crop " で画像の高さを1080[pixel]から720[pixel]に切り取って、 " pad " で上下に黒帯を付けております。
これにより大抵の手振れは補正可能な筈です。


また、ffmpegで書き出した連続番号画像ファイル群に対して、 " ImageMagick " という無料の画像処理ソフトウェアを使用する事も出来ます。
選択的ノイズ除去の後、鮮鋭化の処理を行うコマンドの例を示します。
find ./FramesFolder/ -type f -printf '%f\n' | while read imputFilename; \
do \
convert ./FramesFolder/$imputFilename -selective-blur 0.5x0.4+4% -unsharp 0x1.5 ./NRUSMFramesFolder/$imputFilename; \
done

引数の " -selective-blur " の構文は " radiusxsigma{+threshold} " です。
" threshold " で設定した閾値以下のコントラストを持つ領域だけを暈します。

処理した後は前述の方法で連番画像から映像に戻して音声ファイルと結合させます。

"ImageMagick" の公式ウェブサイトのコマンドライン オプションのドキュメントの "selective-blur" の項目のURL:
http://www.imagemagick.org/script/command-line-options.php#selective-blur



更にこちらは " Fiji " という画像処理ソフトウェアを使用したノイズ除去の方法です。
" Fiji " は " ImageJ " の便利なプラグイン全部入りのパッケージです。
" ImageJ " は医学、生理学、生物学などの分野の研究者達が使用する事が多いオープンソースで無料でJava VM上で動作する画像処理ソフトウェアです。

Java仮想マシンが動作する環境にしてある事が前提です。
まずは公式ウェブサイトより " Fiji " をダウンロードします。

"Fiji" の公式ウェブサイトのURL:
http://fiji.sc/

" Fiji " を起動してアップデートを済ませて再起動させます。
" Plugins " メニューから " Macros " - " Startup Macros... " を選択します。
ポップアップした " StartupMacros.fiji.ijm " ウィンドウで " File " メニューから " New " を選択します。
以下のマクロをコピー&ペーストします。
inputDirectory = "/home/UserName/Frames";
outputDirectory = "/home/UserName/Frames";
fileList = getFileList( inputDirectory );
for( i = 0; i < fileList.length; i++ )
{
 open( inputDirectory + "/" + fileList[i] );
 run( "Anisotropic Diffusion 2D", "number=10 smoothings=1 keep=10 a1=0.50 a2=0.90 dt=20 edge=5 show_filter show_time" );
 saveAs( "PNG", outputDirectory + "/" + fileList[i] );
 close();
 selectWindow( fileList[i] );
 close();
}

ファイル パスは適宜変更致します。

" Language " メニューから " IJ 1 Macro " を選択します。
" Run " ボタンを押すと、指定したディレクトリーにある連番画像の全部を1枚づつ読み込んでは " Anisotropic Diffusion " (異方性拡散)処理が実行されます。
この処理は優秀で、被写体の輪郭や必要な細部の絵柄を比較的元通りに残したまま、ザラついたノイズだけを暈す事が出来ます。

処理が終わると直ぐに画像はPNG ファイル形式で保存され、開かれていた画像ファイルは閉じられて、次の画像が読み込まれます。

UbuntuなどのLinux ディストリビューションのOS環境ではこれらの様にオープンソースであったり、無料であったりする(勿論、金銭の寄付が可能であればするべきです)ソフトウェアにより動画の画質改善処理が行えます。

以上、文字ばかりで申し訳ございませんでしたが、私の覚え書き的な記事でした。

無劣化で動画を分割出来る "Avidemux" 。 [ソフトウェア]

PCのOSが " Ubuntu 14.04 LTS " の環境で、動画記録形式として " AVCHD " 規格で動画圧縮規格が " MPEG4 AVC/H.264 " 、拡張子が " .MTS " の動画ファイルを無劣化で分割が出来るソフトウェアというと、ほぼ一択で " Avidemux " を使用する事になると思います。

" Avidemux " の " SourceForge " のページのURL:
http://avidemux.sourceforge.net/

私はSONYの " DSC-RX100 " というコンパクト ディジタル カメラを長い間使用しておりまして、1920 x 1080 (60p)の解像度で動画撮影したファイルをビット レートが28[Mbps]の上記規格のファイルとして記録しております。

そのファイルを不要場面のカットの為に一般的な動画編集ソフトウェアで分割してしまうと非可逆形式で再圧縮してしまう為、映像の品質が劣化してしまいます。
動画ファイルを無劣化でカットする為に、私が以前使用していたWindows 7の環境では " TSSniper " という無料のソフトウェアを使用しておりましたが、Ubuntu 14.04 LTSの環境ではこのソフトウェアはそのままでは動作しない為、 " Avidemux " という無料でオープンソースのソフトウェアを使わせて頂いております。

Avidemuxというソフトウェアは非常に優れたオープンソース ソフトウェアで、無劣化での分割の他、映像と音声の分離等も出来ますし、多くのファイル形式、圧縮形式に対応しております。

しかしながら、Ubuntuの公式リポジトリーで配布しているヴァージョンは動作に問題があり、ウィンドウに映像が正常に表示出来なかったりしました。

そこで、 " Launchpad " に登録されているPPA (Personal Package Archive)の1つである " Thanh Tung Nguyen " さんの " rebuntu16 " というPPAを自分の環境に追加し、Ubuntu 14.04 LTSでビルド済みの " Avidemux " をインストール致しました。
インストールしたのは " avidemux2.6-qt4 " です。

" Thanh Tung Nguyen " さんのPPAのURL:
https://launchpad.net/~rebuntu16

これで長らく快適に動画編集していたのですが、私の環境に於いて、最近のアップデートで動画ファイルを開く時にエラーが出て開けなくなってしまいました。更に新しいアップデートではアップデート中にエラーが出てアップデート不能になってしまいました。
そこで一旦このソフトウェアを " 端末 " から " sudo apt-get purge avidemux2.6-qt4 " として削除した後、 " sudo apt-get autoclean " 、 " sudo apt-get clean " 、 " sudo apt-get -f install " 、 " sudo apt-get autoremove " を実行しました。
私が何か不適切なパッケージ名を入力したりしたのかもしれませんが、再インストール時に依存関係の問題や競合が発生してしまいました。

その後、 " apt-get " の代わりにより高機能なパッケージ管理機能のフロントエンドである " aptitude " を " sudo apt-get install aptitude " としてインストールしてこれを用いてAvidemuxをインストール致しました。
" sudo aptitude install avidemux2.6-qt4 " を実行したところ、正常にインストールする事が出来ました。

インストールされたヴァージョンは " Avidemux 2.6.12 (Qt4) " です。

インストールされた " avidemux2.6-qt4 " を実行したところ、正常に動画ファイルを開く事が出来ました。

ところで、映像にフィルター処理等を施した場合等は再圧縮せざるを得ませんので、この様な場合には私はオープンソースで無料の優れた映像編集ソフトウェアである " OpenShot Video Editor " を使用しております。

"OpenShot Video Editor" の公式ウェブサイトのURL:
http://www.openshot.org/


初心者の方向けに、 " PPA " については次のページが参考になります。

"All About" の記事 "UbuntuのPPAて何?" のURL:
http://allabout.co.jp/gm/gc/438675/

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