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機械学習による深度推定で2Dの写真からオリジナルのランダムドットステレオグラム(RDS)を作成する

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最高のランダムドットステレオグラム(RDS)を求めて、試行錯誤を続けてきた。

とうとう機械学習を使う日が来た。これで理想のランダムドットステレオグラム(RDS)を手に入れられるはず。

最近、機械学習がブームということで、機械学習の調べ物をしていてこの記事に辿り着いてしまった不運な方のためにランダムドットステレオグラム(RDS)とは何かを説明しておく。

What is RDS?

1212_1.png

ランダムドットステレオグラム(RDS)とは、目の焦点を画面から遠ざけたり、近づけたりすることで立体視ができるパターンのことである。みんな一度は見たことはず。
上図はうまいこと目の焦点をずらすと Hello, World! の文字が浮かび上がるはずです。
PCから見てもらったほうがわかりやすいです。ちなみに私はスマホでも見えます:v:

このランダムドットステレオグラム(RDS)をオリジナルの2D写真から生成したい。

深度推定

ランダムドットステレオグラム(RDS)作成のために深度マップというものが必要である。
どうやら機械学習の技術を用いると2D写真から深度を推定できるようだ。
これで最高のランダムドットステレオグラム(RDS)を作れるぞ。

Tensorflow

深度推定について調べていたら同じような試みをしている方のブログを見つけた。こちらはランダムドットではなく通常のステレオグラムでやっているようだ。

せっかくなので深度推定の部分については、こちらの方法を参考にさせてもらいます。ありがとうございます。

深度推定してみた

こちらの画像の深度を推定してみた。
SAYA160312500I9A3721_TP_V4のコピー.jpg

結果がこちら。
1220_1.png

どうやらうまくいったようである(?!)。

RDSにする

やってみた。
122020.png

ぜんぜん意味がわからない。失敗だ。

おわり

おそらく深度マップに濃淡がそれほどなかったから失敗したと思われる。
難しい…

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