Comments 34
А можно в качестве примера какой-нибудь сайтик, где картинка не будет похожа на очернобеленую и инвертированную?
давайте ссылку — сниму скриншот и выложу
Какой кавай :)
Дайте я в качестве альтернативы предложу что-нибудь из другой сферы. К примеру kremlin.ru/
Дайте я в качестве альтернативы предложу что-нибудь из другой сферы. К примеру kremlin.ru/
или что вы имеете ввиду? чёрно-белость картинки суть есть результат работы функции, определяющую силу восприятия данного сегмента относительно соседних, попадающих в зону острого воспритятия.
Т.е. тут учитывается и освещённость и цвет пикселов. Моделирование соответствует 11' монитору с разрешением 1350 на 768 и расстоянием до глаз около 60 сантиметров при нормальном зрении. Т.е. моему ноутбуку.
Т.е. тут учитывается и освещённость и цвет пикселов. Моделирование соответствует 11' монитору с разрешением 1350 на 768 и расстоянием до глаз около 60 сантиметров при нормальном зрении. Т.е. моему ноутбуку.
как и ожидалось, ничего интересного:
Сильно сомневаюсь в правильности результата, хотя бы потому, что ИИ еще нет… (:
Точнее: не учитывается смысловая нагрузка.
Маркеры лиц и текста определяются — habrahabr.ru/blogs/java/60782/ А для остального — а зачем там ии, если можно обойтись ручным расставлением маркеров?
Задача модели не заменить ай-трекинг, а дать инструмент для анализа композиционных решений того же сайта:
Или решить не менее интересную задачу: есть ряд однородных элементов на картинке (слов в тексте, как, например, облако тегов), нужно выделить те, которые наиболее заметны глазу и те, что постоянно будут ускользать из области внимания
Задача модели не заменить ай-трекинг, а дать инструмент для анализа композиционных решений того же сайта:
Или решить не менее интересную задачу: есть ряд однородных элементов на картинке (слов в тексте, как, например, облако тегов), нужно выделить те, которые наиболее заметны глазу и те, что постоянно будут ускользать из области внимания
насчет завала в левы угол — у меня так раз было при недостаточной точности используемого типа переменных при вычислениях. Поменял float на double и заработало. Вдруг поможет :)
Зачем это нужно? Особенно то что на 2й картинке. Дико не удобно смотреть, мешает.
Тема интересная, но результат, если честно, не впечатлил.
ymik.habrahabr.ru/blog/57403/#habracut — тут отработка старой модели, без маркеров внимания
На сколько результаты полученные Вашим алгоритмом соответствуют реальным тепловым картам?
Когда можно ждать появление онлайн сервиса?
по типу загрузил картинку получил карту
по типу загрузил картинку получил карту
через месяц, думаю: надо ещё оптимизацией нормализацией заняться. А то работает долго.
интересно было бы как скрипт проработает вот эти ссылки
market.yandex.ru,http://torg.mail.ru/, abc.ru/, www.price.ru/
market.yandex.ru,http://torg.mail.ru/, abc.ru/, www.price.ru/
лучше дал ссылку )
а вообще жду уже вместе с вами )
а вообще жду уже вместе с вами )
Есть примерно такой сервис.
www.feng-gui.com/
www.feng-gui.com/
да. Именно. Что-то типа этого я и делаю. Только алгоритмы другие.
А что за алгоритм применен в этом сервисе?
вы не знаете?
вы не знаете?
На том же сайте, смотрите ниже раздел «How does it work?»
www.feng-gui.com/faq.htm
www.feng-gui.com/faq.htm
действительно,
спасибо
Хотелось бы слышать мнение специалиста про этот алгоритм
спасибо
Хотелось бы слышать мнение специалиста про этот алгоритм
Тут должен «ymik» подсказать.
Потому что судя по ресурсу алгоритмы тут схожие.
Потому что судя по ресурсу алгоритмы тут схожие.
Там другой алгоритм. Он анализирует неоднородности в поле зрения и исходя из этого строит тепловую карту и уже по ней строит диаграмму.
У меня же алгоритм смотрит структуру картинки и конечным результатом является векторная карта вероятностных распределений взгляда из каждой значимой точки, а не тепловая карта.
Отличия алгоритма в том, что мой позволяет определить самое незаметное место на картинке :)
У меня же алгоритм смотрит структуру картинки и конечным результатом является векторная карта вероятностных распределений взгляда из каждой значимой точки, а не тепловая карта.
Отличия алгоритма в том, что мой позволяет определить самое незаметное место на картинке :)
Sign up to leave a comment.
Нормализация картинки под восприятие