Обработка изображений *

И снова здравствуйте! После перерыва в месяц продолжаем экскурсию по форматам изображений и алгоритмам сжатия. Где мы остановились? Ах, да, восьмидесятые годы.

Международная команда ученых, включающая специалистов из Канады и Германии, смогла создать наиболее детальную трехмерную модель мозга, которая, вероятно, сможет помочь в изучении деятельности этого органа. Данная модель доступна (и совершенно бесплатно) для всех желающих. Собирали ее, что называется, по кусочкам, сканируя доли реального мозга человека толщиной всего в 20 микрон. Всего таких частей набралось 7400.

Ученые и технические работники сейчас активно работают над поиском оптимального решения для создания «бионического глаза», позволяющего вернуть зрение слепым людям. Проектов уже достаточно много, и среди них есть весьма многообещающие. В частности, один из вариантов, разработанный в Стэнфордском университете, уже прошел успешные испытания (пока только на животных, само собой).

Марсоход Curiosity продолжает делать свою работу независимо от того, пишут о нем на Хабре, или нет. Однако, эта работа настолько интересна, что не писать о ней просто невозможно. К примеру, сейчас NASA выложила в Сеть гигапиксельную панораму Марса, которую собрали из нескольких сотен (более 800) различных снимков.

Seam carving это алгоритм для изменения размера картинки, сохраняющий важный контент и удаляющий менее значимый. Он был описан в статье S. Avidan & A. Shamir. Он дает лучший результат, чем обычное растягивание изображения ввиду того, что не меняет пропорций значимых элементов изображения. Две фотографии ниже демонстрируют работу алгоритма – исходное изображение имеет размер 332x480, в то время как модифицированное seam carving'ом 272x400.


В данной статье я опишу работу алгоритма используя псевдокод и код Matlab. Оригинал статьи, написанный мной на английском доступен тут, исходный код на гитхабе.

Конкурс ImageNet состоялся в октябре 2012 года и был посвящен классификации объектов на фотографиях. В конкурсе требовалось распознавание образов в 1000 категорий.

Команда Хинтона использовала методы deep learning и сверточных нейронных сетей, а также инфраструктуру, созданную в Google под руководством Jeff Dean и Andrew Ng. В марте 2013 года Google инвестировал в стартап Хинтона, основанный при университете Торонто, тем самым получив все права на технологию. В течение шести месяцев был разработан сервис поиска по фотографиям photos.google.com.

Здравствуй, Хабрахабр. Сегодня мы будем раскрашивать.
Что здесь будет? Будет поиск цветного изображения со схожими цветами по черно-белому и метод переноса цвета с первого на второе.

Сразу стоит предупредить, что в посте содержится видео, на котором есть «клубничка» — оголяется целый континент (Антарктида) :) Ну, а если серьезно, то NASA в очередной раз порадовала как ученых, так и просто любителей географии/топографических систем. Новая карта поверхности Антарктики, Bedmap2, основана на Bedmap, первой такой карте от NASA, при этом новинка намного более детализирована.

Три месяца назад ко мне обратился хороший товарищ и коллега по работе с просьбой написать небольшую программу для проведения психологического тестирования. Я, до этого писавший исключительно для мелких нужд офисной автоматизации на vba, vb, vb.net, решил воспользоваться моментом и за время проекта подучить C#. К слову, проект простой, всего 5 психодиагностических методик. Позже оказалось, что мечта его — система распознавания бланков этих методик. Ситуация усложнилась. Стало понятно, что основное количество времени я потрачу на распознавание.

В этой статье я собираюсь описать разработку приложения для iphone, которое будет в реальном времени обрабатывать видео с камеры устройства. Для этого мы будем использовать GPUImage фреймворк, напишем собственный шейдер на OpenGL ES и попробуем разобраться в том, что представляют из себя фильтры для обработки изображений.

Корпорация Microsoft и компания GlacierWorks на днях объявили о запуске интерактивного сайта, посвященного горе Эверест. Сайт получил название "Everest: Rivers of Ice", и этот ресурс позволяет совершить виртуальное путешествие по горе не только в пространстве, но и во времени. Так, разработчики добавили историю изменений климатических условий/внешнего вида вершины в течение многих десятков лет. Плюс есть возможность просмотреть историю развития альпинистских маршрутов по Эвересту в течение 60 лет.

В 1896 году в генизе каирской синагоги обнаружили остатки рукописей: 320 тысяч измельченных фрагментов бумаги и пергамента. За прошедшие 117 лет удалось вручную соединить 4 тыс. из найденных фрагментов. На основе полученной информации написаны тысячи научных работ, но сейчас за дело взялись прикладные программисты.

16 мая 2013 года стартовал проект компьютерной обработки фрагментов. Специалисты из Тель-Авивского университета используют технологии распознавания образов, которые известны со времён конкурса DARPA по восстановлению документов после шредера. Все фрагменты сканируются, очищаются от фона и выравниваются, затем выделяются границы, программа ищет соответствие по форме кусочков, линиям на бумаге, точкам соприкосновения чернильного следа и т.д. Операторы проверяют корректность соединения фрагментов, а окончательная сборка осуществляется в графическом редакторе.

Вступление

Чтобы уравновесить кислотно-щелочной баланс после моей предыдущей, скорей всего неудачной, с точки зрения зрительских симпатий, публикации и чтобы принести ресурсу больше пользы, чем вреда – я публикую новый туториал. В отличие от всех предыдущих уроков он будет короче и будет напоминать по длине вот эту статью. Скажу даже более, он будет ей вторить, словно подпевая вполголоса. Надеюсь нам удастся спеться и вместе мы выдадим слаженный дует. Там речь шла о блендинге тайлов – здесь же речь пойдет о самих тайлах. О создании тайлящейся текстуры на базе любой фотографии. Это базовые знания, еще базовей чем это может быть только изучение интерфейса пакета Photoshop. В случае если мой тенор будет фальшивить — гоните его долой.

Итак, главный вопрос сегодняшней ночи – как сделать качественную тайл-текстуру за 5 минут? Хороший вопрос я думаю, и на него вполне можно потратить 5-10 минут вашего времени. Возможно после этого для ваших собственных прототипов вы будете использовать оригинальные тайлы, созданные вашими руками, не тратя времени на поиск художника или текстурщика, который смог бы вам помочь. Заманчиво?

Первым делом находим удовлетворяющую вас фотографию из тех, что не имеет копирайта (как правило на полях или по центру изображения). Внимательно следите за этим, потому что игровая индустрия богата курьезными ситуациями и эта далеко не последняя из могущих произойти с вами. Хотя. Что может быть веселее забыть в пред-релизной версии текстурной даты текстуру от игры Unreal Tournament? И такое случалось. Правда я не видел на лицах людей улыбок и не слышал их радостного смеха.

Приступим. 5 минут. Все по честному. Ваш процесс обучения займет немногим больше. Вы получите из фотографии слева — тайловую текстуру справа. Уже классически все это будет подано с соусом из юмора и маленькими мини-индустриальными-историями.

скрин финального результата

В этой статье я рассказываю о том, как я изобрел свой личный велосипед, рисующий градиент практически как в фотошопе. Сразу предупреждаю, алгоритм ужасно медленный и неоптимизированный. Оптимизацией и рассмотрением какого-нибудь популярного алгоритма градиента я собираюсь заняться во второй части статьи

Зачем?

Как-то захотелось мне реализовать программную отрисовку градиентов, максимально похожих на фотошоповские. Никакой конкретной цели у меня не было, так, интересная задачка на вечер. В качестве языка была выбрана Java. Важной идеей было то, что я хотел написать этот алгоритм именно своими силами, не подглядывая в чужие алгоритмы.

Я иногда путешествую по разным странам, и языковой барьер, довольно часто, становится серьезным препятствием для меня. И если в странах, где используются языки германской группы, я еще как то могу сориентироваться, то в таких странах как Китай, Израиль и арабские страны без сопровождающего, путешествие превращается в загадочный квест. Невозможно понять местное расписание автобусов/поездов/электричек, названия улиц в небольших городах очень редко есть на английском языке. А уж проблема с выбором, что бы поесть, из меню на непонятном языке вообще сродни ходьбы по минному полю.
Так как я разработчик под iOS, я подумал, а почему бы не написать такое приложение: наводишь камеру на вывеску/расписание/меню и тут же получаешь перевод на русский.

На что при загрузке сайта расходуется больше трафика? Чаще всего это картинки, и их суммарный «вес» частенько в несколько раз больше, чем у разметки, скриптов и стилей. В файлах изображений распространенных форматов растровые данные хранятся в сжатом виде, и это значительно лучше, чем несжатый BMP. А если хочется ещё лучше? Ведь в достаточно крупных проектах каждый байт на счету (например, в TradingView, чего уж там скромничать).

Существует множество утилит для пережатия графики, от узкоспециализированных до всемогущих комбайнов. На хабре уже есть замечательный обзор таких программ, и вопрос, чем можно пережать картинку, рассмотрен более, чем детально.

Но как работают такие программы, что можно улучшить и как сделать свою? Приглашаю на обзорную экскурсию по форматам изображений и алгоритмам сжатия растровых данных.

Вид Земли из космоса, который можно наблюдать на Google Earth или других подобных сервисах, получен сборкой изображений, снятых разными аппаратами и в разное время. В отличие от этого, NASA опубликовало «мгновенный снимок» земной поверхности — действительно огромную панораму, снятую спутником миссии Landsat Data Continuity Mission с высоты 705 км за 15 минут: длина панорамы составила более 9000 км, ширина — 185 км. В итоге все желающие могут наблюдать панораму разрешением 19 Гп, которая тянется от западной части России до Южной Африки. В NASA проект имеет кодовое наименование «The Long Swath» и там же резонно замечают, что подобное — вид Земли за ограниченный период времени — до этой поры могли наблюдать лишь астронавты и то не все.

Думаю многим фотографам приходилось чистить отснятые фотографии от пылинок на матрице. Не имея полного Photoshop-a или LightRoom-a быстро обработать большое количество фотографий крайне трудно.
Но у нас есть Gimp и желание написать к нему скрипт.
На Хабре уже было не мало статей про возможность написания скриптов в Gimp.
Вот самый подробные обзор самого языка Script-fu и возможности написания на нём расширений к Gimp
Вот тут статья про пакетную обработку.
По идее, прочитав 2 эти статьи, можно сделать что угодно. Но вот только при решении обозначенной в заголовке проблемы, я столкнулся с многими нюансам, на преодоление которых ушло не мало времени, и которые мало где описаны. Даже в англоязычных Tutorial-ах и Help-ах. О них и пойдёт речь.

Открывшийся недавно в режиме публичной альфы сайт Clippingmagic.com предназначен для решения всего одной задачи — удаления фона изображения, но зато делает он это весьма неплохо. В отличие от большинства подобных инструментов, он имеет удобный и простой интерфейс и при этом результат получается очень приличным. Пожалуй, лучше и аккуратнее можно сделать только в настоящем большом редакторе вроде Photoshop или Gimp, потратив при этом гораздо больше времени.



Алгоритм работы очень прост: загружаем картинку, выделяем зелёным объект, а красным — фон, затем несколькими штрихами исправляем оставшиеся огрехи. Весь процесс занимает буквально минуту-другую и не требует особой твёрдости руки. Изображение можно масштабировать, при этом размер кисти не меняется, позволяя обработать мелкие детали. Результат можно сохранить в формате PNG.

И не только идентифицировать, но и выводить большое количество информации о конкретном человеке. Данное приложение было разработано не для того, чтобы ходить по улицам и узнавать, как кого зовут. Разработчик предусматривал использование MedRef, в первую очередь, для медицинских работников. К примеру, при взгляде на пациента через Google Glasses врач сразу получает имя/фамилию человека, плюс историю его болезни, плюс много чего еще.