Сейчас очень популярны курсы по созданию автопилотов для машин. Вот эта нано-степень от Udacity — самый наверное известный вариант.
Много людей по нему учатся и выкладывают свои решения. Я тоже не смог пройти мимо и увлекся.
Разница в том, что курс предполагает разработку алгоритма на основе предоставляемых данных, а я делал все для своего робота.
Читать полностью »
Если вы не знаете, что такое цветовая температура, начните отсюда.
Работая над инструментом «Цветовая температура» для PhotoDemon, я целый вечер пытался определить простой и понятный алгоритм преобразования между значениями температуры (в Кельвинах) и RGB. Я думал, что такой алгоритм будет просто найти, ведь во многих фоторедакторах есть инструменты для коррекции цветовой температуры, а в каждой современной камере, включая смартфоны, есть регулировка баланса белого на основе условий освещения.
Читать полностью »
Тема сегодняшнего разговора — чему же научился Python за все годы своего существования в работе с изображениями. И действительно, кроме старичков родом из 1990 года ImageMagick и GraphicsMagick, есть современные эффективные библиотеки. Например, Pillow и более производительная Pillow-SIMD. Их активный разработчик Александр Карпинский (homm) на MoscowPython сравнил разные библиотеки для работы с изображениями на Python, представил бенчмарки и рассказал о неочевидных особенностях, которых всегда хватает. В этой статье расшифровка доклада, который поможет вам выбрать библиотеку под свое приложение, и сделать так, чтобы она работало максимально эффективно.
О спикере: Александр Карпинский работает в компании Uploadcare и занимается сервисом быстрой модификации изображений на лету. Участвует в разработке Pillow — популярной библиотеки для работы с изображениями на Python, развивает собственный форк этой библиотеки — Pillow-SIMD, который использует современные инструкции процессоров для наибольшей производительности.
Читать полностью »
В процессе медицинской диагностики может возникнуть необходимость исследовать сосуды пациента. Такое исследование называется ангиографией. С появлением томографов в дополнение к классической ангиографии появились методы МРТ и КТ ангиографии, которые в отличие от традиционной ангиографии, дающей только плоскую картинку в одной проекции, позволяют получить полное трехмерное представление сосудов. Для проведения таких исследований пациенту в кровь вводится контраст — специальное вещество, делающее сосуды на снимках более яркими. В зависимости от предполагаемого диагноза, врач или оценивает общую картину, или пытается найти конкретные участки сосудов, в которых возникли проблемы. Если участок сосуда сужен и пропускает меньше крови, чем должен, то это место называется стенозом.
Одна из задач врача — найти стенозы и оценить, насколько они опасны. Задача же разработчика, как обычно, облегчить работу конечного пользователя. Для этого необходимо построить полную 3D модель стенок сосуда и провести их первичный анализ. Это является большой и интересной задачей, однако, в её основе лежит более простая и известная проблема — построение центральной линии сосуда.
Читать полностью »
Отчёт стартапа, занимающегося приложением для улучшения фотосъёмки с iPhone
iPhone XS против iPhone X – изменения в камере на уровне железа
В последней версии нашего приложения мы сделали новую функцию, выводящую подробную информацию о том, на что способна камера вашего телефона. Пользователи, получившие раньше других доступ к iPhone XS, поделились с нами этой информацией, что позволило нам подробно описать спецификации железа.
Проведя анализ, мы можем выдать более подробный обзор того, что нового можно увидеть в камере iPhone XS, и больше подробностей о её технических возможностях, чем Apple пожелала раскрыть на презентации.
Это именно спецификации железа – притом, что Apple в основном концентрировалась на таких программных улучшениях, как Smart HDR и новый портретный режим.
Читать полностью »
Привет, в этой статье я расскажу про библиотеку ignite, с помощью которой можно легко обучать и тестировать нейронные сети, используя фреймворк PyTorch.
С помощью ignite можно писать циклы для обучения сети буквально в несколько строк, добавлять из коробки расчет стандартных метрик, сохранять модель и т.д. Ну, а для тех кто переехал с TF на PyTorch, можно сказать, что библиотека ignite — Keras для PyTorch.
В статье будет детально разобран пример обучения нейронной сети для задачи классификации, используя ignite
В наше время, когда нейронные сети бороздят просторы Big Data, а искусственный интеллект раздумывает, выгодно ли ему получать зарплату за свою работу в Bitcoin, доставшаяся мне задача поиска самой быстрой открытой кросс-платформенной библиотеки для загрузки, сохранения и перекодирования графических файлов выглядела настоящим анахронизмом. Но на самом деле эта задача актуальна как никогда – для всех технологий компьютерного зрения и машинного обучения гигабайты картинок надо обязательно загрузить, а иногда и сохранить промежуточные данные в виде изображений. Так что сделать это самым быстрым способом очень желательно. В этой статье мы найдем искомую библиотеку, а, главное, разберемся с очень полезным продуктом, сильно упрощающим подобные и многие другие задачи — Google Benchmark.
Читать полностью »
Любите ли вы книги так, как люблю их я…
Детство и юность, проведенная в маленьком городе, где в районной библиотеке из энциклопедий был лишь «Большой энциклопедический словарь» приучила к бережному, практически благоговейному отношению к любой технической книге. Я понимаю, почему люди пережившие блокаду все время держали дома запас продуктов. Первое время, получив доступ к более или менее скоростному интернету все время хотелось скачивать новые книги и сохранять их на жестком диске, сохранять, сохранять :). Потом появился twirpx и я понял, что книги, как и знания, должны участвовать в постоянном круговороте, иначе они мертвы. Стоило один раз отсканировать монографию своего научного руководителя и услышать десятки отзывов скачавших, как лавину уже было не остановить. Я заметил, что сегодня поделившись редкой книгой, завтра я увижу две, а то и три не менее редких, которыми поделились другие.
Читать полностью »
В продолжении статьи про восстановление расфокусированных и смазанных изображений хочу поделиться своими результатами восстановления реальных изображений с помощью фильтра Винера. В качестве библиотеки обработки изображений использовалась OpenCV 3.4. Фотокамера – Nikon D320, объектив Nikon DX AF-S NIKKOR 18-105mm, расфокусировка осуществлялась вручную, съёмка осуществлялась без штатива.
В приложениях по работе с изображениями довольно часто встречается задача ресайза джипегов (картинок, сжатых по алгоритму JPEG). В этом случае сразу сделать ресайз нельзя и нужно сначала декодировать исходные данные. Ничего сложного и нового в этом нет, но если это нужно делать много миллионов раз в сутки, то особую важность приобретает оптимизация производительности такого решения, которое должно быть очень быстрым.
