Pull to refresh

Comments 7

Есть ли в R что-либо достаточно мощное для обработки изображений? Насущная задача: нужно разбить большое изображение на много мелких перекрывающихся, после чего по определенному алгоритму их все пометить. При этом желательно чтобы мелкие изображения были не отдельным массивом данных, а чем-то вроде ссылок на основной — иначе требуемая память увеличивается в несколько сотен раз. В питоне это можно сделать с помощью openCV + numpy.
Я ни в коем случае не пытаюсь сказать что питон лучше, мне действительно хотелось бы узнать какими пакетами такую задачу можно решить в R.
По хорошему — надо танцевать от того, что именно за алгоритм обработки, есть допустим raster, он умеет большие картинки и
Если жадная обработка в память не лезет то может быть можно последовательно отрезать-обработать-сохранить, заодно можно легко распараллелить этот процесс.
Касательно не дублируя память — не знаю, в детали не влезал, на сколько я знаю OpenCV всегда делает копию. Кстати есть пакет videoplayR который по сути частичный биндинг OpenCV.
openCV делает копию, но это не страшно — копируется только само базовое изображение, а дальше передает уже массивы numpy которые уже можно разбить без копирования. Там для этого используется некоторый хак и недокументированные методы, так что все сложно.
Вот бы в 2016м на Хабре код картинками верстать…
А как у R с нейронными сетями? Я знаю про пакет H2O

Там есть что-нибудь уровня keras?

P.S. На тему MATLAB: Если во время интервью, выясняется, что компания использует MATLAB для Data Science — идти туда не надо.
Есть несколько, в частности, mxnet
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.