Рубрика «обработка изображений» - 125

Большинство из нас связывает развитие информационных технологий с цифровой революцией. Появление микропроцессоров, конечно, вывело электронику на принципиально новый уровень. Уже гонки за обладание самым мощным суперкомьютером потеряли свой научный шарм — терафлопсы прямо зависят от количества денег и свободного места. Докупай серверов и увеличивай вычислительную емкость.

Еще со времен университета меня преследует мысль, которую мне хотелось бы закинуть на обсуждение хабрасообществу.

До цифровой эпохи развивалось направление аналоговых компьютеров.Читать полностью »

Опубликовано Кириллом Корняковым [лидер команды разработчиков] 24 июня 2012.

Привет!

image

Этой записью мы открываем блог компании Itseez (от англ. it sees — «оно видит!»). Компания основана адептами компьютерного зрения, проработавшими в этой области более 13 лет, среди которых есть участники проекта OpenCV с первого дня его существования. Наша стратегия связана с разработкой технологий и продуктов в области компьютерного зрения под девизом ”Vision that works!”. Наши клиенты — Willow Garage, NVidia, Intel, Microsoft, несколько менее известных компаний и стартапов. На сегодняшний день коллектив Itseez — это команда из 40 инженеров и исследователей, многие сотрудники активно участвуют в образовательной деятельности: преподают в университете, публикуются в журналах и выступают на конференциях, а также проводят школы по компьютерному зрению.

На страницах блога мы бы хотели рассказывать о том, что интересного происходит в реальном и кибер-пространстве вокруг нас, а также в мире компьютерного зрения. Мы надеемся, что публикуемые материалы будут интересны людям, близким к машинному обучению, робототехнике, вычислительной фотографии, технологиям интеллектуального видеонаблюдения и дополненной реальности, а также к смежным направлениям Науки и Техники. Важной особенностью Itseez является то, что многие наши разработки являются open-source, поэтому мы постараемся подкреплять свои слова примерами реального кода.

Поскольку это первая запись в нашем блоге, хотелось бы поделиться чем-то интересным, поэтому мы расскажем о ключевом проекте компании — о разработке библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV (о своем вкладе в ROS (Robot Operating System) и PCL (Point Cloud Library) мы пока умолчим). Подготовленный читатель, вероятно, удивится, задавшись вопросом: “Но ведь OpenCV разрабатывается Intel / Willow Garage!”, и будет прав, но лишь отчасти. Действительно, далеко не все знают, что большинство ведущих разработчиков OpenCV живут и трудятся в России, в городе Нижний Новгород, и являются сотрудниками компании Itseez. Поэтому, чтобы устранить недоразумения, первый пост мы решили посвятить изложению краткой истории OpenCV. Также, пользуясь случаем, в заключении мы поделимся некоторой инсайдерской информацией о будущем проекта.
Читать полностью »

Программа imagesnap (OSX) позволяет делать фотографии веб-камерой из командной строки. Например, она может автоматически фотографировать программиста после каждого коммита в репозиторий git, нужно всего лишь добавить следующий код в .git/hooks/post-commit.

#!/usr/bin/env ruby
file="~/.gitshots/#{Time.now.to_i}.jpg"
puts "Taking capture into #{file}!"
system "imagesnap -q -w 3 #{file}"
exit 0

Потом кадры собираются в видеоролик программой tlassemble.
Читать полностью »

Быстрое создание 3D изображений из обычных фотографий — технология из Японии

Сейчас каждый день появляется огромное количество новых технологий, включая сферу и аппаратного, и программного обеспечения. За всем уследить невозможно, уж слишком много всего. Но иногда появляются разработки, не обратить внимания на которые просто нельзя. Именно такую технологию на днях представили разработчики из Токийского Технологического Института. Японцы разработали достаточно быструю и эффективную технологию создания 3D изображений на ПК из обычных фотографий, полученных цифровой «мыльницей».

Читать полностью »

DoFВ отличии от человеческого глаза, компьютер рендерит всю сцену в фокусе. И камера, и глаз же имеют ограниченную глубину резкости вследствие конечного диаметра апертуры зрачка или объектива. Для достижения большего фотореализма рекомендуется использовать эффект глубины резкости в изображениях, получаемых на компьютере. Кроме того, управление глубиной резкости помогает раскрыть художественный замысел автора, выделив важный по смыслу объект.
До сих пор задача изображения реалистичной глубины резкости в компьютерной графике полностью не решена. Существует множество решений, обладающих плюсами и минусами, применимых в разных случаях. Мы рассмотрим самые популярные на сегодняшний момент.Читать полностью »

В статье Распознавание лиц человеческим мозгом: 19 фактов, о которых должны знать исследователи компьютерного зрения упоминался экспериментальный факт: в мозге примата имеются нейроны, селективно реагирующие на изображение морды лица (человека, обезьяны и т.п.), причем средняя задержка составляет около 120 мс. Из чего в комментарии я сделал дилетантский вывод о том, что зрительный образ обрабатывается прямым распространением сигнала, и количество слоёв нейронной сети — около 12.

Предлагаю новое экспериментальное подтверждение этого факта, опубликованное concretely нашим любимым Andrew Ng.
Читать полностью »

Krakako 'click & share' plugin

С помощью данного плагина Вы сможете в один клик поделиться изображением с друзьями/коллегами/клиентами.

Читать полностью »

Ровно 25 лет назад 15 июня 1987 специалистами фирмы CompuServe, которая сейчас является подразделением AOL, был создан формат растровых изображений GIF (Graphic Interchange Format) специально для передачи в глобальных компьютерных сетях.

Формат GIF характеризуется следующими свойствами:

  • Размер картинки — от 1х1 до 65535х65535 пикселов.
  • Число цветов палитры — от 2 до 256.
  • Каждый цвет палитры имеет глубину 24 бита/пиксел (выбор из 16 миллионов цветов).
  • Карта прозрачности — 1-битная (полупрозрачных цветов нет).
  • Число повторов анимации — от 1 до 65535, а также бесконечное.
  • Время показа одного кадра анимации — от 1/100 секунды до 655 секунд.
  • Число кадров анимации — неограниченно.
  • Число невидимых текстовых комментариев и размер каждого комментария — неограниченны.

Технически способность создания компактных цветных картинок в формате GIF основана на алгоритме сжатия данных, который в 1977 году разработали израильские специалисты по теории информации Яков Зив (Jacob Ziv) и Авраам Лемпель (Abraham Lempel); алгоритм получил наименование LZ (Lempel-Ziv) по первым именам фамилий его создателей. Позднее — в 1984 году — Терри Велч (Terry Welch), сотрудник фирмы Unisуs, улучшил реализацию алгоритма Зива-Лемпеля, и, таким образом, метод сжатия сейчас известен под названием LZW (Lempel-Ziv-Welch)
Читать полностью »

Японцы разработали виртуальных аватаров

Похоже на то, что многие любители анонимности и виртуальных превращений (включая зрелых мужчин, общающихся в чЯтиках в качестве 15-летних школьниц, причем без всякого на то злого умысла), вскоре получат еще один интересный инструмент. Не для работы, нет — для запутывания собеседников развлечений. Команда японских разработчиков создала специализированное ПО, позволяющее получить виртуального аватара, в точности повторяющего ваши движения и мимику.

Читать полностью »

Телеприставка Intel с распознаванием лиц

Компания Intel готовит к запуску собственный телевизионный сервис (приставка + подписка), ключевой функцией которого будет распознавание лиц зрителей, сидящих перед телевизором. Предполагается, что это позволит показывать таргетированную рекламу и давать более точные рекомендации по просмотру передач.

Система будет определять пол и возраст зрителя, так что мужчина никогда не увидит рекламу женских товаров, а детям вообще можно запретить просмотр рекламы на программном уровне.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js