React Depth 3d Viewer

El visor de fotos pseudo 3D para React es una herramienta que permite crear un efecto 3D en las fotos utilizando la librería pixi.js y la técnica de desplazamiento de bits a partir de una capa de profundidad.

Pixi.js es una librería de JavaScript ampliamente utilizada en el desarrollo de juegos y aplicaciones en 3D gracias a su facilidad de uso y su rendimiento optimizado. La técnica de desplazamiento de bits se utiliza para aplicar un filtro de desplazamiento en la textura de la foto, logrando un efecto 3D a partir de la información contenida en la capa de profundidad.

Para aplicar el filtro de desplazamiento en la textura, se utiliza la función filters.DisplacementFilter(depthMap, 0) de pixi.js. Esta función toma como parámetros el mapa de profundidad y un desplazamiento en el eje Z, y aplica el efecto de desplazamiento en la textura. Además, algunas implementaciones como la de Facebook también permiten la interpolación de las áreas no visibles de la textura al moverse en 3D, lo que aumenta la sensación de realismo en el visor de fotos pseudo 3D.

En resumen, el visor de fotos pseudo 3D para React es una herramienta que utiliza la librería pixi.js y la técnica de desplazamiento de bits para crear un efecto 3D en las fotos utilizando una capa de profundidad. Gracias a su facilidad de uso y su rendimiento optimizado, esta herramienta es una excelente opción para aquellos que deseen darle un toque de realismo a sus fotos.

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Restaurar y colorear foto antigua

He estado practicando con varios algoritmos para colorear imágenes en blanco y negro antiguas, buscando mejorar también en definición estas imágenes, para conseguir una restauración optima.

La técnica de colorización de imágenes antiguas puede ser un proceso bastante complejo que implica varios pasos y herramientas. Una posible forma de abordar este proceso sería la siguiente:

Para empezar, se debe seleccionar la imagen antigua que se quiere colorizar. Puede ser una fotografía en blanco y negro o una imagen en escala de grises. Es importante asegurarse de que la imagen esté en la mejor calidad posible, ya que una mala calidad puede afectar el resultado final.
Una vez seleccionada la imagen, se puede utilizar una herramienta de colorización automática, como un algoritmo de inteligencia artificial, para colorear la imagen de forma automática. Estos algoritmos suelen funcionar muy bien en imágenes simples y con pocos detalles, pero pueden tener dificultades en imágenes más complicadas o con muchos detalles.
Después de obtener una versión coloreada de la imagen, es probable que haya algunos artefactos o errores en la imagen, como colores poco realistas o manchas indeseadas. Para corregir estos errores, se puede utilizar un software de edición de imágenes como Photoshop para retocar manualmente la imagen y mejorar el resultado.
Una vez que se haya corregido la imagen y se esté satisfecho con el resultado, se puede mezclar el resultado obtenido con el algoritmo de colorización automática con otras técnicas de colorización, como las que se basan en mapas de colores o en redes neuronales. Esto puede ayudar a mejorar el resultado final y a hacerlo más realista y convincente.
Por último, se puede utilizar otro tipo de algoritmos de inteligencia artificial, como los que se utilizan para mejorar la resolución de imágenes, para aumentar la calidad y la nitidez de la imagen coloreada. Esto puede ayudar a hacer que la imagen sea más clara y detallada, lo que puede mejorar significativamente el resultado final.

En resumen, la colorización de imágenes antiguas puede ser un proceso complejo que implica la utilización de varias herramientas y técnicas, como algoritmos de inteligencia artificial, software de edición de imágenes y otras tecnologías de mejora de la resolución de imágenes. Con paciencia y habilidad, es posible obtener

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