Обработка изображений *

Я далеко не профессиональный фотограф, но снимать люблю, и периодически мой архив из нескольких десятков тысяч фотографий самого разного качества пополняется фотками с зеркалки, «мыльницы» и трех телефонов, а также видеозаписями с телефонов и видеокамеры. Какой я только софт не перепробовал для поддержания архива фото и видео в порядке! Adobe Lightroom, Apple iPhoto, Google Picasa…

В итоге ни один из них не решал задачу хорошо, и пришлось писать свой. Я подумал, что мой опыт может кому-то пригодиться, из чего и родилась эта статья.

Если вы не только фотограф, но и немножко программист, то создать подобную систему у себя вы сможете за полчаса.

Наконец собрался написать вторую часть как и обещал в первой. В этой части хочется рассказать о клиентской стороне проекта.

Что используется:

Как говорил раньше проект полностью написан на Python (со вставками Cython'а). Вся информация о изображениях, пользователях, статистики — хранится в БД MySQL.

Для поиска (основного) и фильтра используется Sphinx-сервер. Клиент написанный для twisted txsphinx.

Для «лайков», кол-во просмотров изображения и кол-во скачиваний используется Redis. Так-же в Redis-е хранится топ-изображений (главная страница) и «похожие изображения» (страница самого изображения). Для twisted клиент txredis, найденный на просторах и немного доработанный под себя (пока не в паблике).

Веб: TwistedWeb с шаблонизатором Jinja2, рисуется все Bootsrap'ом и Jquery. Конец цепочки это Nginx.

Компания NVIDIA все время старается создать новое решение, которое позволит то, чего нельзя было добиться с предыдущими поколениями графической платформы. На этот раз, похоже, NVIDIA превзошла сама себя. В настоящее время ведется работа над новым типом мобильных GPU, которые помогут сделать графическую составляющую игр (и не только) для мобильных устройств если не совершенной, то близкой к этому.

По статистике, только 15% потерявшихся собак возвращаются домой благодаря тому, что их хозяева не поленились имплантировать собаке чип RFID с контактной информацией или нанести эту информацию на ошейник. Остальных животных если и удаётся опознать, то только по фотографии или словесному описанию. Компания Finding rover из Сан-Франциско создала бесплатное мобильное приложение, которое использует технологию распознавания лиц, чтобы увеличить шансы найти пропавшего питомца.

Сейчас в космосе достаточно много космических аппаратов, которые занимаются изучением внеземного пространства. Некоторые из этих аппаратов чрезвычайно сложны, другие — попроще. Но и те, и другие делают весьма крупный вклад в науку. Частенько на Хабре публикуется информация о достижениях космических исследований, и некоторые из таких достижений можно отобразить не в виде графиков и таблиц, а просто показать фотографию.

Американский художник Хэл Ласко (Hal Lasko) работает в смешанном стиле пуантилизма и 8-битного искусства. Несмотря на свой почтенный 97-летний возраст, дедуля (так его называют родственники) ещё крепко держит в руке мышку.

Наверное все, кто хоть чуть-чуть работал с фотошопом — видели эффект outer glow для слоя, и пробовали с ним играться. В фотошопе есть 2 техники этого самого outer glow. Soft и precise. Soft мне был не так интересен, а вот глядя на precise — я задумался.

Выглядит он вот так:

Это однопиксельная линия. А градиент грубо говоря — отражает расстояние до ближайшего пикселя изображения. Это самое расстояние — могло бы быть очень вкусным для построения разнообразных эффектов. Это и всякие контуры, и собственные градиенты, и
Основная проблема такого glow — это сложность вычисления для больших размеров. Если у нас glow на 100 пикселей, то нам надо для каждого пикселя изображения проверить 100*100 соседних пикселей. И для изображения например 800*600 это будет всего 4 800 000 000 проверок.

Однако фотошоп этим не страдает, и прекрасно строит точный glow даже больших (до 250) размеров. Значит решение есть. И мне любопытно было его найти. Нагуглить быстрый алгоритм такого glow у меня не получилось. Большинство алгоритмов использует blur чтобы построить glow, но мы то с вами знаем, что однопиксельная линия не даст нам такого эффекта, как на картинке, она просто сблюрится.

Поэтому я погнал велосипедить.

Много веков, с самого времени изобретения денег, идет противостояние эмитентов валют и фальшивомонетчиков. Первые используют все более изощренные способы защиты, а вторые находят способы их подделывать. Современные банкноты имеют настолько сложные защитные признаки, что проверка их невозможна без специальных технических средств. Кроме того, зачастую требуется обеспечить проверку подлинности вообще без участия человека, например, в платежных терминалах, или в банках при автоматизированной обработке больших объемов наличности.

Рассмотрим подробно, как защищены современные валюты, как происходит проверка подлинности (валидация) и что за аппаратура для этого применяется.

В комментариях к посту Clipping Magic... я посетовала на невозможность качественно отделить объект от фона в Гимпе. Я с мая искала рабочий способ замены фона, чтобы не мучиться с фотошопом в убунту, которая давно уже является у меня единственной осью на десктопе. Прочитав сотни уроков (в том числе уроков по ручному созданию подобных масок в фотошопе, т.к. маски в гимпе почти не отличаются), я так и не нашла способа, который был бы таким же быстрым и качественным, как Refine Edges в CS5-6. А вчера в каталоге плагинов на официальном сайте Гимпа был выложен плагин, который наконец-то справился с задачей.
Итак, встречайте:

Я работаю в области, которую headhunter относит одновременно и к строительству, и к производству. Речь идет об инженерных изысканиях, будь то геология, геодезия, экология. Наша глобальная задача – изучение территории для создания проекта. Работая в этой отрасли, мы сталкиваемся со словом «секретно» через шаг. Координаты – секретно, приемник – секретно, через забор перелезть – секретно, фотографировать в торговом центре – тоже секретно…

На Хабре уже не раз и не два публиковались новости о том, что фотограф или частная компания/организация выложили в Сеть гигапиксельную панораму Москвы/Лондона/Марса. На сей раз в Сеть выложили еще одну подобную панораму, панораму Праги, которая бьет многие рекорды по детализации и разрешению.

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.