Добрый день. Приглашаю под кат программистов, интересующихся компьютерным зрением и обработкой изображений. Возможно, вы пропустили несложный но эффективный математический инструмент для низкоуровневого описания текстур и задания их признаков для алгоритмов машинного обучения.
Читать полностью »
Рубрика «обработка изображений» - 72
Обзор дескрипторов изображения Local Binary Patterns (LBP) и их вариаций
2016-04-04 в 20:36, admin, рубрики: descriptors, image recognition, LBP, local binary pattern, patterns, Алгоритмы, гистограммы, дескрипторы, машинное обучение, обработка изображений, паттерны, распознавание текстур, текстуры, узоры, метки: descriptors, дескрипторыНейронные сети научились окрашивать черно-белые фото
2016-04-04 в 8:56, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственный интеллект, Научно-популярное, нейронные сети, обработка изображений, транспорт будущегоОдним из наиболее интересных направлений для изучения в ИТ-сфере являются нейронные сети. Их возможности поражают. Не так давно корпорация Google демонстрировала психоделические изображения, созданные ИИ DeepDream на основе реальных фотографий. Некоторые из сгенерированных изображений просто пугают.
Одно из таких изображений (попробовать сделать собственное можно здесь)
Но нейронные сети могут работать и в более спокойном режиме. Например, делать цветными черно-белые снимки. Для того, чтобы научить систему это делать, исследователи обучают ее, демонстрируя большое количество различных фотографий. Нейронная сеть выбирает с цветных снимков те объекты, что схожи с объектами на черно-белых снимках, и разукрашивает последние. Сейчас такой проект разрабатывается исследователями из Калифорнийского университета в Беркли.
Читать полностью »
Подробный обзор Affinity Designer (Mac OS). Часть 2
2016-03-29 в 17:08, admin, рубрики: mac os x, macaffinity, osx, векторная графика, графика, графический дизайн, дизайн, иконки, иллюстрация, обзор, обработка изображений, Работа с иконками 
В этот раз расскажу о рабочих панелях. Если в общем, то все примерно такое же как в Иллюстраторе. Есть пара непонятных моментов, есть пара очень удобных штук, которых нет у больших конкурентов. Включить все или по отдельности можно в меню «View->Studio->...»
Делаем автономную фотобудку на raspberry pi
2016-03-21 в 11:11, admin, рубрики: DIY, diy или сделай сам, dslr, gphoto, linux, python, Raspberry Pi, котики, обработка изображений, разработка, Разработка под Linux 
В век «онлайна», печатная фотография стала больше походить на диковинку, как это было раньше с фотографией цифровой. В последнее время, различного рода фотобудки, стали набирать популярность, как интересный способ развлечь гостей и получить памятный сувенир в виде фотографии. Я фотограф, который увлекается программированием, и при этом сочетании, было бы странно не попробовать сделать себе фотобудку.
В отличии от коммерческих моделей фотобудок, которые есть в продаже, мне хотелось сделать действительно компактную и автономную систему. Чтоб я параллельно основной работе, мог за пару минут ее установить хоть в поле и не таскать с собой лишние десятки килограмм веса. И у меня это получилось.
Под катом будет рассказ о железе, raspberry pi и программировании всего этого под linuх и конечно же мой любимый python. Забегая вперед, скажу, что мне хотелось именно качественных фотографий, поэтому съемка ведется не на веб камеру, а на DSLR, поэтому статья должна получиться еще больше и интересней.
Обработка «видео 360», очистка изображения: алгоритм и его реализация на C#
2016-03-21 в 7:14, admin, рубрики: C#, Unreal Engine, wpf, Алгоритмы, видео 360, обработка видео, обработка изображений, панорамное видео, Работа с видеоВ последнее время, в связи с растущим трендом виртуальной реальности, все более актуальными становятся съемка/монтаж/обработка видео в формате «видео 360».
В данной статье я хочу рассказать об одном эксперименте по обработке «видео 360», который хорошо иллюстрирует некоторые особенности такого формата. Забегая вперед скажу, что эксперимент потребовал реализации несложного алгоритма и, конечно, без написания программы не обошлось.
Deep Reinforcement Learning (или за что купили DeepMind)
2016-03-21 в 6:47, admin, рубрики: deep learning, DeepMind, reinforcement learning, машинное обучение, обработка изображенийПродолжаю рассказывать про успехи DeepMind. Этот пост про их первое известное публике достижение — алгоритм, который обучается играть в игры Atari, не зная об играх ничего, кроме пикселей на экране.
Вот, собственно, главный артефакт (если вы это видео не видели, посмотрите обязательно, оно взрывает мозг)
Вот столько примерно известно публике, когда AI-компанию покупают за полмиллиарда долларов.
Читать полностью »
Облачные хранилища для тематических данных
2016-03-18 в 12:46, admin, рубрики: бэкап, Восстановление данных, обработка изображений, Программное обеспечение, резервное копирование, фотография, хранение данныхДо краев, до отказа наполнясь водой, и от тяжести книзу провиснув,
И набухнув дождем, друг на друга они набегают и давят друг друга.
И взрываются с треском они, как пузырь…
Аристофан, комедия «Облака»
Об одном забавном подходе к фильтрации унимодальных сигналов
2016-03-16 в 11:59, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Smart Engines Ltd., динамическое программирование, математика, обработка изображений, обработка сигналов, обработка сигналов и изображений, ПрограммированиеВ этой статье наши инженеры хотели бы поделиться с Хабром достаточно интересным инструментом, который можно эффективно применять для фильтрации зашумленных сигналов, пользуясь априорным знанием об унимодальности сигнала.
Задача оффлайновой фильтрации сигналов в случае, когда ожидаемая форма сигнала известна с точностью до нескольких неизвестных параметров, сводится к задаче аппроксимации. Например, если известно, что сигнал линейно растет на рассматриваемом промежутке, задача сведётся к линейной регрессии, а если можно предположить, что шум — нормален, то правильным методом будет МНК. Но однажды мы столкнулись с задачей оценки формы профиля рентгеновского микрозонда (пучка), про которую априори было достоверно известно только одно: профиль унимодален, а именно имеет ровно один максимум. Оказывается, и в этом случае можно наилучшим (в смысле, например, L2 метрики) образом приблизить экспериментальный сигнал функцией, принадлежащей известному множеству (множеству унимодальных функций). Причём — с приемлемой ассимптотикой вычислительной сложности.
===> 
===> 
Читать полностью »
Обзор книжного сканера Qidenus SMART book scan 3.0 в Одесском городском архиве
2016-03-14 в 9:30, admin, рубрики: Qidenus SMART book scan 3.0, service desk, архив, Блог компании МУК, документоборот, ит улучшает жизнь, ит-инфраструктура, Клиентская оптимизация, обработка изображений, Одесса, проект, сканер, электронный город, метки: Qidenus SMART book scan 3.0Мы считаем, что любая ИТ-инновация, будь то оборудование/решение или проект, нужна не сама по себе, и не только для того, чтобы удовлетворить заказчика, но для того, чтобы облегчить жизнь простым людям. Мы хотим рассказать именно о таком, с нашей точки зрения, общественно значимом проекте. Речь пойдет об установке «крутого» книжного сканера в городском архиве города Одессы.
Vision-based SLAM: стерео- и depth-SLAM
2016-03-11 в 10:16, admin, рубрики: computer vision, depth vision, Kinect, SLAM, stereo vision, Блог компании Singularis, обработка изображений, Разработка робототехникиПосле небольшого перерыва мы продолжаем серию статей-уроков по SLAM. В предыдущих выпусках мы подготовили программное окружение, а также поработали с монокулярным SLAM. Под катом – урок по использованию SLAM на основе стереокамеры и камеры глубины. Мы расскажем о настройке пакетов и оборудования и дадим советы по использованию двух ROS-пакетов: ставшего традиционным RTAB-Map и свежего вкусного ElasticFusion.
