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サチュレーション効果>をかけて彩度を上げてから<グデーション効果>を加えてみました。原画の像がぼやけて見えるのは、背景と対象(像)の色合いが近いからです。こういう場合は、<サチュレーション効果>で彩度を上げ、色合いの差を明白にしてから様々な効果をかけてみとよいでしょう。

 <jpg>について・・・デジタル画像がPC画面でどのように再生されるか?ということです。画面は格子状に形成されてます。上の画像であれば、横240、縦320の升目からできてます。すべての升目の数は240×320=76800個(およそ80キロバイト)ということになります。 では、一つ一つの升目の色は、光の三原色によってすべて(2000万色)の色を指定してます。 <○□、○□、○□>のように、はじめの二列は赤の彩度と明度、真ん中の二列は緑の彩度と明度、後の二列は青の彩度と明度をそれぞれ16段階(0,1,2,3、・・・・8,9、a,b,c,d,e,f)に指定します。つまり、一つの○または□は16通りに決めることができるわけです。したがって、16の6乗通り(2000万)の色を指定できることになります。

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      画像を載せながら語る 女性ヌード・エロティシズの世界

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               鉛筆で描く 美しいヌード を紹介してます   

女性ヌードを前にして、モデルと創作者とのコミュニケーションから成り立つ空気感などを紹介してます。 モデルの感性に任せたポーズを中心に描いてます。

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 web上では、現在すでに250億枚以上の画像が存在するといわれてます。世界人口が60億人だとすれば、一人当たり平均4枚所有してるということになるのかもしれません。グーグルではそれらの画像をすべて読み込み識別しようとする試みが始まっているとも伝えられます。上の画像が平均的画像サイズであるとすれば、単純計算でいけば、2000万の78600乗という途方もない数の画像を識別可能ということになります。明度だけ、彩度だけというように識別要素を絞っても、web上に存在するすべての画像は十分識別可能なわけです。

文字列による類似・重複などはすでに識別されているようですが、画像による識別も時間の問題なのでしょうか、すでに始まっているのでしょうか。

                

 

 

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