Мы разработали, собрали и интегрировали в операционные процессы складов Ozon устройства для измерения габаритов и веса товаров. Об этом мы писали ранее. Но к идее создания своего решения пришли не сразу.

Мы разработали, собрали и интегрировали в операционные процессы складов Ozon устройства для измерения габаритов и веса товаров. Об этом мы писали ранее. Но к идее создания своего решения пришли не сразу.
Стоит признать, мы таки живем в эпоху киберпанка. Он не похож (пока) на мрачные миры Ридли Скотта и братьев Вачовски, но вполне отвечает меткому определению: high tech, low lifeЧитать полностью »
Владельцы жилья оставляют на сайте Airbnb уникальные предложения аренды по всему миру. На Airbnb есть сотни миллионов сопутствующих фотографий. Фотографии содержат важную информацию о стиле и дизайне, которую сложно передать словами или списком. Поэтому несколько команд сотрудников Airbnb сегодня используют компьютерное зрение (computer vision), чтобы извлекать сведения об удобствах из нашего богатого массива данных, чтобы помогать гостям в удобном поиске предложений, соответствующих их предпочтениям.
В предыдущих постах WIDeText: A Multimodal Deep Learning Framework, Categorizing Listing Photos at Airbnb и Amenity Detection and Beyond — New Frontiers of Computer Vision at Airbnb мы рассказали о том, как используем компьютерное зрение для категоризации помещений и выявления удобств, чтобы сопоставлять фотографии предложений с таксономией дискретных концепций. В этом посте мы расскажем о том, как Airbnb использует эстетику и эмбеддинги изображений для оптимизации различных поверхностей продукта, включая содержимое рекламных объявлений, презентации и рекомендаций позиций.Читать полностью »
Эта статья - первая в цикле статей, в котором мы разберемся с тем, как qr-код устроен, и напишем простенький Qr-детектор и дешифровщик, а также свой собственный генератор qr-кодов.
Использовать мы будем python вместе с opencv и numpy. Учитывая, что opencv - кросс-язычная библиотека, а также то, что работа с изображением/текстурой в разных решениях выглядят примерно одинаково, то я думаю, что вы без труда сможете перевести алгоритм, который будет здесь написан, на любой нужный вам язык
В первую очередь мы будем рассматривать полноразмерный qr-код, Micro-qr возможно будет рассмотрен после завершения работы над полноразмерным qr
В данной статье хочу рассмотреть банальный и несложный проект, а именно подсчет количества поднятых пальцев.
Все исходники можно найти на моем Github.
Код будем рассматривать с самого начала, но лучше всего ознакомиться с моими предыдущими статьями.
Подготавливаем среду и устанавливаем следующие библиотеки:
pip install mediapipe
pip install opencv-python
pip install math
Создаем файл HandTrackingModule.py
с привычным для моих читателей классом handDetector
:
Читать полностью »
На прошлом уроке мы познакомились с медианной фильтрацией, кастомными фильтрами и выделением контуров. Напомню, что выделенный контур можно использовать для поиска области интересов на изображении и для нахождения различных фич. В частности, вот что можно далее сделать с контуром:
Выявить различные геометрические примитивы (прямые, окружности).
Превратить в цепочки точек и уже их отдельно анализировать.
Описать как граф и применять к нему алгоритмы на графах.
Продолжим изучать методы предобработки. Например, изображением можно сделать контрастным:
Читать полностью »
"Наш путь извилист, но перспективы светлые" Мао Цзедун
Здравствуйте, уважаемыее. Меня зовут Вадим Писаревский, я являлся лидером OpenCV (Open Source Computer Vision Library) на протяжении примерно 20 лет, и продолжаю участие в этом замечательном проекте. В этой статье я рад представить вашему вниманию результат другого своего проекта, над которым в фоне работаю уже много лет, а последние пару лет как минимум половину своего рабочего времени.
Закройте глаза и представьте себя в цехах большого завода. Пусть это будет производство вакцин в ампулах. А вы, как и еще 70 человек, заняты тем, что целыми днями просматриваете ампулы, чтобы отобрать дефектные. И так весь день… Сколько ампул с малейшими отклонениями от нормы вы бы не заметили? Задачу усложняет то, что дефектом считается не только неправильная запайка, но и едва заметная точка на дне ампулы. Можете ли вы быть на 100% уверены, что не пропустили ни одного дефекта? А ведь вас еще будут выборочно перепроверять.
Устают глаза, притупляется внимание.
Никто не любит капчу. Угадай слово по плохой картинке, собери пазл, отличи светофор от гидранта, сложи два числа и так далее. Формы бывают разные, но суть всегда одна: мы тратим своё время и нервы.
Чуть больше года назад моя команда взялась за модернизацию старой капчи Яндекса. Обычно в таких задачах стремятся повысить качество и полноту отсева ботов, оставив человеку шанс прорваться через капчу. Но мы зашли с другой стороны: решили сделать капчу более дружелюбной к людям, не ухудшив при этом защиту от ботов. Казалось бы, наивный подход. Но у нас получилось.
Всем привет! Меня зовут Влад Виноградов, я руководитель отдела компьютерного зрения в компании EORA.AI. Мы занимаемся глубоким обучением уже более трех лет и за это время реализовали множество проектов для российских и международных клиентов в которые входила исследовательская часть и обучение моделей. В последнее время мы фокусируемся на решении задач поиска похожих изображений и на текущий момент создали системы поиска по логотипам, чертежам, мебели, одежде и другим товарам.
Эта публикация предназначена для Machine Learning инженеров и написана по мотивам моего выступления Читать полностью »