Полтора месяца назад я рассказывал о том, как Бен Краснов (Ben Krasnow) собрал самодельный рентгеновский сканер. Бен не прекратил свои эксперименты с рентгеном и теперь представляет полноценный компьютерный томограф (авторское описание).
Пример работы томографа показан ниже. Сможете угадать, что (или кто) это?
Читать полностью »
Среди краудсорсинговых научных программ Интернета пополнение. Добро пожаловать на четвертую планету. NASA предлагает всем желающим принять участие в изучении уникальных для Марса сезонных явлений, подобных которым нет на Земле.
Зачастую при поиске движущихся объектов на видео будь то методом вычитания фона, временной разности, оптического потока, в итоге мы получаем множество точек, которые после действия вышеупомянутых алгоритмов помечены как изменившие свое положение относительно предыдущего кадра и относящиеся к переднему плану.
.jpg "Простейшая кластеризация изображени методом к средних (k means)")
После такой обработки встает вопрос о сегментации объектов методом кластерного анализа, о котором пойдет речь ниже и собственно его реализация на C++.
Читать полностью »
Добрый день, эта статья написана для подведения промежуточных итогов моей работы по оцифровке большого количества разных семейных фотографий. Работа не закончена и до конца еще далеко, но многие выводы уже можно сделать и поделиться ими со всеми, кому интересна тема.
Первый шаг — создание каталога в Excel. Сейчас в нем 3 вкладки: Альбомы, Пленки, Слайды. Собираюсь в будущем расширить также на киноматериалы, но оцифровка 8-мм кинопленок — отдельная большая тема.
| № | Титул | Прибл. N страниц |
Прибл.N фото | Период от | До | Описание | Внешн.вид | Примечание |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Студенческий альбом И.М… 3 курс 1975 — Семейный по прибл. 1984 г. | 35 | 120 | 1975 | 1985 | Много ненаклеенных фоток в конце | Бежевый.Альбом.Ленинград Leningrad.Изобр-е Авроры | 4 экрана отсканировано |
| 9 | Вставка листов старого альбома 20-40х годов. Родственники и родители Е. Л., фото К.C, И. | 20 | 1922 | 1950 | Вставки белых листов. Наклеенные вырезанные цветки из нем. открыток. Омск, Бийск, военные фото, самая старая 22 год, 27 год Омск. Многие вырваны/оторваны, лежат рядом. надписи на обратной стороне | Сиреневый картон. Альбом.Надпись «Альбом» курсивом. Звезда с Кремлем и цветами. | 2009-01-10 Отскан. ок. 30 экранов в 400 dpi. Осталось ок. трети. |
Альбомы. Перечисляются фотоальбомы, пакеты с фотографиями и отдельные кадры в рамке или иногда без нее. На данный момент 57 штук. Самая старая фотография отмечена на задней стороне карандашом «1922 год». В документе Excel удобно делать фон ячейки «Внешний вид» таким же, как и цвет обложки альбома — потом быстрее находить, просто в Хабре не удалось раскрасить фон в теге td.
Месяц назад я писал об определении моим роботом-грузчиком собственного положения. (Жаль, ту статью я запостил в неудачное время в ночь на субботу, так что её мало кто увидел.) Как я отметил, показания колёсных датчиков позволяют роботу определять своё положение достаточно точно — медленно накапливающаяся ошибка корректируется, как только робот сканирует баркод на любой из полок склада. С другой стороны, накапливающуюся ошибку направления корректировать было нечем.
Я обсудил свои затруднения с девушкой-гуманитарием, и спросил, какие ей известны способы ориентации в пространстве. По её словам, в Лондонском музее науки она застала экспозицию, посвящённую ориентации муравьёв по виду вертикально вверх над головой. Посетителям предлагалось взять зеркало и идти по комнате, разглядывая в это зеркало узоры на потолке и ориентируясь лишь по ним. (Карта потолка прилагалась.)
Я решил проверить: что видит на потолке склада мой робот?
Читать полностью »
Безусловно одним из разочарований 2012 года оказалась камера Lytro. Отличный концепт получился не такой уж удобный в жизни. Многие владельцы этой уникальной камеры жалуются, что получить эффектные фотографии достаточно сложно. Если вы не знаете в чем заключается фишка этой камеры, можете глянуть эти два обзора. Если коротко, вы можете выбирать на фотографии нужную резкость для определенных участков. Благодаря стараниям ребят из The Chaos Collective теперь фотографии в стиле Lytro может сделать любой желающий!
Для перфекционистов фотографии.
Обычно большая фотография позволяет видеть больше деталей.
Но в этом примере — наоборот: меньшая фотография кажется более четкой?
Не подтасовывал результат: для уменьшения большей из этих двух фотографий был использовано метод Bicubic Shaper — тот, что рекомендуется в Фотошопе именно для уменьшения изображений.
Значит, при подготовке меньшего размера фотографии был использован много более эффективный алгоритм?
В связи с неожиданным успехом совершенно ненаучной публикации о создании фонов за достаточно краткий отрезок времени, и вследствие неожиданного интереса хабрчан к изобразительному искусству я решил продолжить небольшие, но я надеюсь, увлекательные истории посвященные тому, как можно сделать что-либо просто, и тому из чего это простое состоит.
Сказанное выше означает, что данный материал, как и большинство материалов, которые я планирую публиковать далее, будут, интересны как начинающим, так и вовсе незнакомым с графикой людям, как база на будущее. Довольно развязная манера излагать теорию, неуместные шутки и истории из жизни художников помогут сделать эту публикацию полезной и для тех, кто просто хочет отдохнуть, попутно впитывая новую информацию.
У тех матерых спецов, которые рано или поздно всенепременно явятся сюда, чтобы линчевать меня (хотя бы за подобную манеру изложения и отношение к предмету), — я заранее прошу прощения. Каюсь, грешен, но ничего с собой поделать не могу, и графоманию эту намерен и дальше продвигать в массы.
Партия реверансов сделана, тылы прикрыты, паноптикум можно считать открытым.
Уверен, что голая теория вам нужна не более чем собаке пятая лапа. Признаюсь также, что все разы, когда я сталкивался с голой теорией, заканчивались крепким сном. Когда-то давно, когда я только начинал изучать первый пакет трехмерного моделирования, купив пару толстенных книг и проигнорировав при этом известное положение о том, что важен совсем не размер, со мной начали приключаться удивительные вещи. На первых же страницах. Я засыпал. Позорно. В тех позах, в которых меня застигала чертова книга. Везде. Даже в метро.
Я не хочу того же для вас. Хочу, чтобы история была интересной, а посему – долой нудную теорию, долой правила, лекторский тон и никому не нужный апломб. Никаких графиков, таблиц и сравнений. Только эмоции и веселье, по возможности, наподобие этой работы. Один из артов которые я изготовил во время компании в поддержку финансирования разработки игры Wasteland 2.
Что же останется в статье, если убрать особливо техническую информацию, — спросите вы?
Читать полностью »
Статья прежде всего для тех, кто занимается обработкой фотографий и кому это очень хорошо знакомо.
Я регулярно встречался и встречаюсь с обработкой фотографий для интернет-магазинов. Задача часто звучит так:
Это значит много фотографий с именами в виде артикулов во множестве папок. Имена и иерархию необходимо сохранить! Она бывает настолько большой, что дизайнер смотрит на это часто с ужасом. Ведь он то знает, что не сущесттвует в распространенной графической программе паттерна работы с такими каталогами. Я постараюсь подробно расписать все нюансы решения данной задачи.
В этой статье я хотел бы разобрать различные способы преобразования изображений с помощью Python. Для примеров я решил взять несколько наиболее известных. В статье не будет ничего сложного, она ориентированна в основном на новичков.
Картинка для испытаний:
import random
from PIL import Image, ImageDraw #Подключим необходимые библиотеки.
mode = int(input('mode:')) #Считываем номер преобразования.
image = Image.open("temp.jpg") #Открываем изображение.
draw = ImageDraw.Draw(image) #Создаем инструмент для рисования.
width = image.size[0] #Определяем ширину.
height = image.size[1] #Определяем высоту.
pix = image.load() #Выгружаем значения пикселей.
Для получения этого преобразования необходимо «усреднить» каждый пиксел.
if (mode == 0):
for i in range(width):
for j in range(height):
a = pix[i, j][0]
b = pix[i, j][1]
c = pix[i, j][2]
S = (a + b + c) // 3
draw.point((i, j), (S, S, S))
