Search
Write a publication
Pull to refresh
24
0
Владислав Данилов @VolinNilov

Robotics and CV Engineer. Kalashnikov ISTU

Send message

#4 Нейронные сети для начинающих. Sudoku Solver. Судоку. Часть 1

Reading time11 min
Views14K

Предыстория: одним зимним вечером, а скорее ночью, мне пришла в голову интересная идея. Почему бы не попробовать автоматизировать с помощью компьютерного зрения решение одной классической головоломки с числами, а если быть точнее — судоку. Дело в том, что мой дедушка — большой любитель разных кроссвордов, судоку и т. д. Зная это, я подумал, что было бы неплохо попробовать как-нибудь автоматизировать эту задачу. Конечно, до задачи автоматизации решения кроссвордов мне ещё далеко, но вот с задачей решения судоку, у которого есть чёткий алгоритм, можно поэкспериментировать.

Спойлер: я столкнулся с парой проблем как в своём понимании этой игры, так и в понимании меня компьютером (тут должно было быть смешно), но всё получилось. С результатом моего труда я вам и предлагаю ознакомиться!
Читать дальше →

#3 Нейронные сети для начинающих. Работа с изображениями в OpenCV. Алгоритм Canny Edge Detector

Reading time11 min
Views20K


Здесь должна быть шутка
image

Сегодня я хочу представить вам третью статью из серии «Нейронные сети для начинающих». Мы научимся обрабатывать изображения и сохранять результаты в отдельные файлы. Вот небольшой список задач, которые будут разобраны ниже:

  1. Преобразование изображения в оттенки серого.
  2. Уменьшение размерности изображения (в пикселях) в 4 раза.
  3. Нахождение и выделение (рамкой) самого тёмного объекта на изображении.
Читать дальше →

#2 Нейронные сети для начинающих. NumPy. MatplotLib. Операции с изображениями в OpenCV

Reading time16 min
Views26K

Это вторая статья из серии введения в «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как обработка графических данных, визуализация данных, а также на практике решим пару простых задач. Предыдущая статья — #1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера
Маленький совет из будущего: «В данной статье будут затронуты некоторые понятия, о которых я писал раньше, так что для полного понимания темы, советую прочитать и предыдущую статью»
На самом деле, на хабре было множество публикаций по этой теме, но все они говорят о разных вещах. Давайте разберёмся и соберём всё в одну кучку, для полноценного понимания картины мира.
Читать дальше →

#1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера

Reading time11 min
Views92K

На хабре было множество публикаций по данной теме, но все они говорят о разных вещах. Решил собрать всё в одну кучку и рассказать людям.

Это первая статья серии введения в нейронные сети, «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как нейронные сети, что они вообще из себя представляют и как с ними «подружиться», на практике решая простые задачи.
Читать дальше →

Кондитерская программиста. Bon Appetit

Reading time14 min
Views20K

Всем привет, в этой статье пойдёт речь о любопытных экспериментах с С++ и 3D графикой. Будем открывать свою собственную кондитерскую-программиста. Bon Appetit!

Открыть дверь в мир кондитерской

L-системы и что они себе позволяют

Reading time3 min
Views9K

Вперёд за кроликом, всё ниже и ниже…

Давайте начнём с азов, если брать определение из всем известной и всеми любимой Википедии, то L-система (или же система Линденмайера) — это параллельная система переписывания и вид формальной грамматики. Если говорить простым языком, то L-система состоит из алфавита символов, которые могут быть использованы для создания строк, набора порождающих правил, которые задают правила подстановки вместо каждого символа, начальной строки ( “аксиомы” ), с которой начинается построение, и механизм перевода образованной строки в геометрические структуры. Самым простым примером L-системы может служить задача построения дерева.

Вводные данные:

Строка (далее Аксиома): A B

Переменные (которые мы можем задействовать в построении дерева): A B C

Правило (правило по которому каждая переменная на последующие строке меняется):

Читать далее

Information

Rating
Does not participate
Works in
Registered
Activity

Specialization

Embedded Software Engineer, ML (CV) Developer
Middle
From 2,300 $
Git
Python
C
Programming microcontrollers
Embedded system
C++
Machine learning
Deep Learning
Neural networks
Computer vision