Рубрика «обработка изображений» - 39

в 7:34, , рубрики: google benchmark library, jpeg, TIFF, Блог компании Intel, высокая производительность, обработка изображений, Программирование

Ищем быструю универсальную библиотеку для работы с графическими файлами, разбираемся с Google benchmark - 1

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 »

в 18:17, , рубрики: diy или сделай сам, djvu, PDF, scan tailor, Лайфхаки для гиков, обработка изображений, обработка фотографий, оцифровка бумажных книг, сканирование, Управление медиа, Фототехника, цифровое книгопечатание, электронная книга

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.
image
Читать полностью »

в 7:29, , рубрики: deblur, debluring, image processing, opencv, Wiener, Алгоритмы, Винер, восстановление изображений, обработка изображений, расфокусировака, фильтр Винера

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.

Читать полностью »

в 6:57, , рубрики: CUDA, fast resizer, fast web resize, gpgpu, gpu, JPEG codec, jpeg decoder, Nvidia, resize, tesla, V100, Быстрый ресайз на видеокарте, декодер джипег, джипег, Облачные вычисления, обработка изображений, параллельное программирование, Софт

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.

Быстрый ресайз джипегов на видеокарте - 1
Читать полностью »

в 9:00, , рубрики: Алгоритмы, обработка изображений, оптика, пинхол, физика

Исследователи компьютерного зрения обнаружили имеющийся у нас в распоряжении скрытый мир визуальных сигналов, где есть незаметные движения, выдающие то, что было сказано, и расплывчатые изображения того, что находится за углом

Новая наука заглядывания за угол - 1

Специалист по компьютерному зрению Антонио Торральба, отдыхая на побережье Испании в 2012 году, заметил на стене своей комнаты в отеле случайные тени, которые, казалось, ничто не отбрасывало. В итоге Торральба понял, что изменившие цвет пятна на стене были не тенями, а тусклыми, перевёрнутыми изображениями патио, находившегося снаружи. Окно работало как пинхол – простейший вид камеры, в которой лучи света проходят через небольшое отверстие и формируют с другой стороны перевёрнутое изображение. На залитой солнцем стене это изображение едва можно было различить. Но Торральба осознал, что наш мир заполнен визуальной информацией, которую не воспринимают наши глаза.

«Эти изображения скрыты от нас, — сказал он, — но они постоянно нас окружают».
Читать полностью »

в 7:05, , рубрики: computer vision, deephd, Блог компании Яндекс, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, яндекс

Когда люди ищут в интернете картинку или видео, они часто прибавляют к запросу фразу «в хорошем качестве». Под качеством обычно имеется в виду разрешение — пользователи хотят, чтобы изображение было большим и при этом хорошо выглядело на экране современного компьютера, смартфона или телевизора. Но что делать, если источника в хорошем качестве просто не существует?

Сегодня мы расскажем читателям Хабра о том, как с помощью нейронных сетей нам удается повышать разрешение видео в режиме реального времени. Вы также узнаете, чем отличается теоретический подход к решению этой задачи от практического. Если вам не интересны технические детали, то можно смело пролистать пост – в конце вас ждут примеры нашей работы.

Как Яндекс применил компьютерное зрение для повышения качества видеотрансляций. Технология DeepHD - 1

В интернете много видеоконтента в низком качестве и разрешении. Это могут быть фильмы, снятые десятки лет назад, или трансляции тв-каналов, которые по разным причинам проводятся не в лучшем качестве. Когда пользователи растягивают такое видео на весь экран, то изображение становится мутным и нечётким. Идеальным решением для старых фильмов было бы найти оригинал плёнки, отсканировать на современном оборудовании и отреставрировать вручную, но это не всегда возможно. С трансляциями всё ещё сложнее – их нужно обрабатывать в прямом эфире. В связи с этим наиболее приемлемый для нас вариант работы — увеличивать разрешение и вычищать артефакты, используя технологии компьютерного зрения.

Читать полностью »

в 13:52, , рубрики: python, python opencv, машинное обучение, обработка изображений

В нашем приложении есть фича, как у сына маминой подруги vivino — определение вина по фотографии. Под капотом — использование сторонних сервисов, Tineye — для определения наиболее подходящей этикетки, Google Vision — для чтения текста на ней. Последнее нужно для того, чтобы уточнить правильный продукт, т.к. поиск изображения не учитывает важность некоторых регионов, как правило — это текстовая информация — год и тип вина.
Однако, точность у обоих сервисов заметно снижается из-за того, что этикетка искажена цилиндрической поверхностью.
Особенно это заметно у Google Vision — любой текст за пределами центральной части этикетки практически не читается, хотя человек с легкостью его распознает. В этой статье я опишу, как обратить искажение и увеличить точность распознавания продуктов.
Губозакаточная машинка для этикеток — разворачиваем цилиндрическое искажение программно - 1
Читать полностью »

в 10:38, , рубрики: numpy, аккреционный диск, астрономия, геодезическое уравнение, геометрия Шварцшильда, горизонт событий, кольце Эйнштейна, красное смещение, математика, метод Рунге — Кутты, Научно-популярное, обработка изображений, псевдо-риманова оптика, сепаратриса, символы Кристоффеля, синее смещение, физика, формула Бине, фотонная сфера, черная дыра

«Это легко. Берём метрику Шварцшильда, ищем символы Кристоффеля, вычисляем их производную, записываем геодезическое уравнение, меняем некоторые декартовы координаты (чтобы не страдать), получаем большое многострочное ОДУ — и решаем его. Примерно так».

Как нарисовать чёрную дыру. Геодезическая трассировка лучей в искривлённом пространстве-времени - 1

Теперь ясно, что чёрные дыры меня засосали. Они бесконечно увлекательны. В прошлый раз я разбирался с визуализацией геометрии Шварцшильда. Меня поглотила проблема точного представления, как кривизна такого пространства-времени влияет на внешний вид неба (поскольку фотоны из удалённых источников движутся вдоль геодезических линий, изогнутых чёрной дырой) для создания интерактивного моделирования. Вот результат (работает в браузере). Хитрость в максимально возможном предрасчёте отклонения световых лучей. Всё работает более-менее нормально, но конечно, такая симуляция далека от идеала, потому что в реальности там не производится никакой трассировки (для неспециалистов: восстановление назад во времени местонахождения световых лучей, падающих в камеру).

Мой новый проект исправляет этот недостаток, отказавшись от эффективности/интерактивности самым простым образом: это рейтрейсер чисто на CPU. Трассировка выполняется максимально точно и максимально долго. Рендеринг изображения вверху занял 15 5 минут (спасибо, RK4) на моём ноутбуке.
Читать полностью »

в 18:23, , рубрики: adversary examples, GoogleAI, искусственный интеллект, конкурс атак, машинное обучение, нейросети, обработка изображений

Распознавание изображений с помощью нейросетей становится лучше, но до сих пор исследователи не побороли некоторые его фундаментальные недостатки. Там, где человек четко и ясно видит, например, велосипед, даже передовой натренированный ИИ может увидеть птицу.

Часто причина в так называемых «вредных данных» (или «соревновательных элементах», или «вредоносных экземплярах» или еще куче вариантов, поскольку «adversary examples» так и не получили общепринятого перевода). Это данные, которые обманывают классификатор нейросети, подсовывая ему признаки других классов — информацию не важную и не видную для для человеческого восприятия, но необходимую для машинного зрения.

Исследователи из Google опубликовали в 2015 году исследование, где проиллюстрировали проблему таким примером.

Google объявляет конкурс атак на алгоритмы машинного зрения - 1

На изображение панды наложили «вредный» градиент. Человек на полученной картинке, естественно, продолжает видеть панду, а нейросеть распознает ее как гиббона, поскольку в те участки изображения, по которым нейросеть научилось определять панд, специально намешали признаки другого класса.

В сферах, где машинное зрение должно быть предельно точным, а ошибка, взлом и действия злоумышленников могут иметь тяжелые последствия, вредные данные — серьезная помеха развитию. Прогресс в борьбе идет медленно, и компания GoogleAI (подразделение Google занимающееся исследованием ИИ) решила привлечь силы сообщества и устроить соревнование.
Читать полностью »

в 10:36, , рубрики: big data, computer vision, data mining, dataset, deep learning, python, segmentation, машинное обучение, обработка изображений, разметка изображений, фрилансеры

Создаем свой датасет с пришельцами - 1

Сегментацией людей с помощью нейронных сетей уже никого не удивишь. Есть много приложений, таких как Sticky Ai, Teleport Live, Instagram, которые позволяют выполнять такую сложную задачу на мобильном телефоне в реалтайме.

Итак, предположим планета Земля столкнулась с внеземными цивилизациями. И от пришельцев из звездной системы Альфа Центавра поступает запрос на разработку нового продукта. Им очень понравилось приложение Sticky Ai, которое позволяет вырезать людей и делать стикеры, поэтому они хотят портировать приложение на свой межгалактический рынок.

Читать полностью »

1...1020...383940...5060...130
Рейтинг@Mail.ru
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js