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事例 02 · Computer vision · 写真

J&S Photo Studio

五万枚の写真を選ぶのに、道具がなければ一枚ずつ見るしかない。だから自分でつくった。

役割
設計・開発・撮影
技術
Canvas API・ラプラシアン分散・React Native
状態
日常的に使用中
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J&S Photo Studio がブラウザ上で私の写真十二枚を採点している画面。各写真に 65〜100 の点数、上に件数とフィルター。
スクリーンショット:ブラウザ上で自分の写真十二枚を採点しているところ。

01つくった理由

一回の撮影で千枚を超える。選ぶ時間のほうが撮る時間より長く、その大半は、明らかに使えないものを外す作業だ。手ブレ、白飛び、目つぶり。機械が判断できることだ。

02つくり方

ラプラシアンの分散でシャープさを、平均輝度で露出を判定する。フロントエンドのみで、HTML 一枚、バックエンドはない。だから写真がブラウザの外に出ることはない。モバイル版はさらに先へ:アルバムを走査し、キャプションを下書きし、Instagram へ投稿する。

同じ J&S Photo Studio の画面の一部。件数(合計 12 枚)、フィルターのボタン、六枚の写真とそれぞれの点数:85、88、72、65、100、83。
同じスクリーンショットの一部:件数、フィルター、採点済みの写真六枚。

03学んだこと

最初の版はブラウザが開けないファイルを黙って飛ばし、入力枚数を解析済みとして報告していた。Chrome では HEIC のすべて、つまりライブラリの三分の一が、痕跡も残さず消えていた。選別ツールにとって最悪の壊れ方だ:その一枚は最初から候補に出てこない。

0
サーバーへ送られる写真
1
枚の HTML、インストール不要
50k
枚での実運用
リンク
ソース (非公開リポジトリ)