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3DCG ツール、Blenderと "ManuelbastioniLAB 1.6.1" で人物モデル作成。 [ソフトウェア]

長い歴史を持つ、優秀なオープン ソースの3DCG ツールである " Blender " のアドオンに、 " ManuelbastioniLAB " というものがある事を私は昨日知りました。

この無料で利用可能なアドオンは3DCGのど素人でも、各種パラメーターのスライダーを動かすだけで、簡単に多種多様な人物モデルを作成できるという優れものだそうで。
これの最新版である " ManuelbastioniLAB version 1.6.1 " では更に機能に磨きが掛かり、加えて髪まで付属しているとの事。

早速Ubuntu PCで試してみました。
因みにBlenderとManuelbastioniLABはマルチプラットフォーム対応で、Linux, Mac, Windowsの各OSに対応しています。

まず、Blender公式ウェブサイトから " Blender 2.79 " をダウンロード致しました。

"Blender" の公式ウェブサイトのURL:
https://blender.jp/

続いてManuelbastioniLABの公式ウェブサイトから " ManuelbastioniLAB version 1.6.1 " をダウンロード致しました。

"ManuelbastioniLAB" の公式ウェブサイトのURL:
http://www.manuelbastioni.com/manuellab.php

ダウンロードしたBlenderを起動して " User Preferences " タブから " Add-ons " タブを選択し、 " Install Add-on from File... " で、 " ManuelbastioniLAB version 1.6.1 " の圧縮ファイルを選択するとアドオンが追加されます。
幾つかの初期設定をして、直ぐにモデル作成を始める事ができました。
具体的なモデルの作成の仕方につきましては、詳しく解り易く解説して下さっている他所様のウェブサイトを御覧下さいませ。

結果だけ載せます。
Blender_SS_(2018_01_22)_1_edited_1 3DCG ソフトウェアである "Blender" のスクリーンショット画像。 編集画面に女性の上半身の3DGC画像が表示されている。

Human_Blender_1上半身の3DGC画像が表示されている。
実際は手足の先、爪の先まで作られております。
色々パラメーターを弄りましたが、目の周りなどにリアリティーを出す事はできませんでした。
付属している髪型も、まあそこそこ、といったところ。

" Wikihuman " くらいフォトリアリスティックな人物モデルが作成できたらもっと素晴らしいのですが。

"Wikihuman" のウェブサイトのURL:
http://www.wikihuman.org/index.php/work-in-progress/

インターネット検索で調べてみたところ、フォトリアリスティックと言えるような3D人物モデルは何と10,000円以上の値段で販売されていたりするようです。

一方、ManuelbastioniLABで作成できるモデルの顔などはリアリティーは余り高くはありませんが、無料で使わせて頂けて、これほど簡単にモデルが作成できるのですから素晴らしいものです。
このモデルを元にBlenderで更に作り込んで行く事もできる訳です。

何より、作成したモデルには自動的にInverse Kinematicsに対応したリグが組み込まれ、自在に高度なポージングができ、しかも髪型や衣服のモデルをそれにフィットさせる機能が搭載されているのが凄いところです。

レンダリングもCyclesというパストレーサーに対応していますし、ファイルを書き出して他のゲーム エンジンにインポートする事もできるそうです。

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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/

プログラム生成画像 [ソフトウェア]

私は先日、乱数を元にして大量の斑模様の画像を作り出し、ニューラル ネットワークに学習させようとしておりました。しかしながら、画像の生成等にどうにも時間が掛り過ぎてしまう事、ストレージを消費し過ぎる事、ランダムな模様の中にも思想的に象徴的な図形がある程度出てしまう事等から、実験を断念する事に致しました。

進化型画像生成ソフトウェアの "Evolvotron" で作った画像。 [ソフトウェア]

先日、人工ニューラル ネットワークで多数の画像を学習して素晴らしい画質で画像を拡大したりノイズ低減したり出来るプログラムである " waifu2x " について記事を書きました。

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

その中で、学習用の画像データ セットは全て私が " Evolvotron " というアプリケーション ソフトウェアを用いて自動生成したものを使用したと述べました。

この、 " Evolvotron " というソフトウェアは、プログラムが自動的に生成した多数の模様の中から自分の好みのものを選ぶと、他の画像について新たにそれに近いパラメーターを持つ画像に変異(Mutate)させます。
これを繰り返して行くと数世代後には、より自分好みの絵柄が得られるという訳です。

"Evolvotron" の公式ウェブサイトのURL:
http://www.bottlenose.net/share/evolvotron/

" waifu2x " 及び " Evolvotron " については先日の記事をご覧いただくとして、今回はそのEvolvotronに生成させた画像を掲載させて頂きます。

生成画像の大きさは、2048 x 2048[pixels]です。

CG_Art_Original_1
https://c1.staticflickr.com/1/713/23307011139_f803570cce_o.png
CG_Art_Original_2
https://c1.staticflickr.com/1/732/23674973725_a74673a73d_o.png
CG_Art_Original_3
https://c2.staticflickr.com/6/5719/23379300570_d4c8782812_o.png
CG_Art_Original_4
https://c1.staticflickr.com/1/586/23307009709_0bed7066d1_o.png
CG_Art_Original_5
https://c1.staticflickr.com/1/584/23379299660_40c3e1d48d_o.png
CG_Art_Original_6
https://c2.staticflickr.com/6/5771/23046805494_786f2b1a31_o.png
CG_Art_Original_7
https://c1.staticflickr.com/1/735/23648880226_d302a2deeb_o.png
CG_Art_Original_8
https://c2.staticflickr.com/6/5801/23307007729_395b075366_o.png
CG_Art_Original_9
https://c1.staticflickr.com/1/645/23592502051_f86dc96b36_o.png
CG_Art_Original_10
https://c1.staticflickr.com/1/645/23674970235_511eefe8de_o.png
CG_Art_Original_11
https://c2.staticflickr.com/6/5787/23379297560_42c9498709_o.png
CG_Art_Original_12
https://c2.staticflickr.com/6/5658/23379297200_413fddb645_o.png
CG_Art_Original_13
https://c1.staticflickr.com/1/759/23566407422_43fbed9cd6_o.png
CG_Art_Original_14
https://c2.staticflickr.com/6/5823/23592499481_1ebce00337_o.png
CG_Art_Original_15
https://c1.staticflickr.com/1/746/23648876656_3989c857c3_o.png
CG_Art_Original_16
https://c2.staticflickr.com/6/5809/23047900293_ee24dfb075_o.png
CG_Art_Original_17
https://c1.staticflickr.com/1/573/23046801174_69b83d0227_o.png
CG_Art_Original_18
https://c1.staticflickr.com/1/699/23674966985_5e188c8932_o.png
CG_Art_Original_19
https://c2.staticflickr.com/6/5674/23379294000_b62d3a3355_o.png


そして、生成した画像を " XnConvert " というソフトウェアで一括処理で " エンボス(強) " 加工すると、以下の様になります。
CG_Art_Emboss_1
https://c2.staticflickr.com/6/5623/23592517401_f4c4089953_o.png
CG_Art_Emboss_2
https://c2.staticflickr.com/6/5831/23566423182_a75a91bc8b_o.png
CG_Art_Emboss_3
https://c2.staticflickr.com/6/5654/23566422222_b2d9b9971a_o.png
CG_Art_Emboss_4
https://c1.staticflickr.com/1/772/23047915023_3d39592779_o.png
CG_Art_Emboss_5
https://c1.staticflickr.com/1/645/23648886906_4a42f3dac7_o.png
CG_Art_Emboss_6
https://c1.staticflickr.com/1/779/23307014069_b665ff8982_o.png
CG_Art_Emboss_7
https://c2.staticflickr.com/6/5652/23566414492_5802be1d21_o.png
CG_Art_Emboss_8
https://c2.staticflickr.com/6/5779/23566413232_e3e1c729a2_o.png

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