• Лягушка Кермит: «Но это не мое дело»
• Сварливый кот
• Эпик фейл
• Хороший парень Грег

Обнаружение движущихся объектов широко используется в самых разных приложениях, от видеонаблюдения до мониторинга дорожного движения. Это важнейшая задача в постоянно развивающейся области компьютерного зрения. Библиотека OpenCV с открытым исходным кодом, известная своим полным набором инструментов для компьютерного зрения, предоставляет надежные решения для обнаружения движущихся объектов. В этой статье рассмотрим комбинацию обнаружения контуров и вычитания фона, которые можно использовать для обнаружения движущихся объектов с помощью OpenCV.

Kornia это open source библиотека для решения задач компьютерного зрения. Она использует PyTorch в качестве основного бэкенда и состоит из набора дифференцируемых процедур и модулей. Создатели библиотеки вдохновлялись OpenCV, и поэтому Kornia является его аналогом, но при этом в некоторых моментах превосходит. Главным преимуществом Kornia по сравнению с тем же OpenCV, scikit-image или с Albumentations является возможность обрабатывать изображения батчами, а не по одному изображению и возможность обрабатывать данные на GPU.

Привет, Хабр! Сегодня мы расскажем про один из способов повышения качества склейки панорамы. Существует широко используемый подход склейки панорамы плоских объектов, но поскольку данный подход не лишен недостатков, мы предлагаем свое улучшение.

Встретив 2019 год и немного отдохнув от разработки новых фич для Smart IDReader, мы вспомнили, что давно ничего не писали об отечественных процессорах. Поэтому мы решили срочно исправиться и показать еще одну распознающую систему на Эльбрусе.

В качестве распознающей системы была рассмотрена система распознавания объектов живописи “в неконтролируемых условиях методом с обучением по одному примеру” [1]. Эта система строит описание изображения на основе особых точек и их дескрипторов, по которому выполняет поиск в индексированной базе картин. Мы проанализировали производительность данной системы и выделили наиболее времязатратную низкоуровневую часть алгоритма, который затем оптимизировали с помощью инструментов платформы Эльбрус.

DVD – как много в этой аббревиатуре! Уверен, что вы наверняка помните такое явление, как ларьки и палатки с дисками, исчезнувшие только к началу 2010-х годов (по крайней мере так было в столице). В один из таких ларьков в конце 2009-го заглянул десятилетний я, внимание которого тут же привлекла коробка с надписью «3D Studio Max 2010»... Аниматором я, увы, так и не стал, однако интерес к области визуальных эффектов сохранился надолго.

В поисках обучающих материалов с англо-русским словарём наперевес в один прекрасный день я забрёл на Videocopilot. В одном из уроков автор с помощью неведомой волшебной софтины под названием Boujou показал, как отследить движение камеры в отснятом материале для его дальнейшего совмещения с трёхмерной графикой, что в подростковом мозгу произвело эффект разорвавшейся бомбы. Много позже, курсе на втором-третьем, меня всё чаще посещала навязчивая мысль – а как это вообще работает?

В данной статье мне бы хотелось рассмотреть математический аппарат, при-меняемый в данном классе задач, а также сдобрить её щепоткой практики. Приятного чтения!

Всем привет! Сегодня мы хотели бы поделиться с вами нашим опытом анализа лидарных облаков. В заметке расскажем: 

• какими инструментами и библиотеками можно пользоваться для анализа и обработки лидарных данных;

• рассмотрим практический пример анализа лидарных облаков, полученных с лидарного комплекса, установленного на автомобиле;

• попробуем применить стандартные библиотеки и техники для анализа и визуализации данных.

Педагогика интересовала меня очень давно и, много лет, я, будучи студентом, воспитанный, но в то же время изведенный и задерганный существующей организацией обучения думал о том, как бы её улучшить. В последнее время мне все чаще предоставляется случай проверить какие-нибудь из идей на практике. В частности, этой весной мне в политехе (СПБПУ) предоставилась возможность прочитать курс “Обработка сигналов”. Его организация, в особенности организация отчетности — первый эксперимент, результаты которого мне кажутся сколько-нибудь удачными, и в этой статье я хочу про организацию этого курса рассказать.

Рассказываем, зачем обрабатывать данные перед загрузкой в модель, как провести предобработку и какие инструменты использовать.