Обработка изображений *

Участник проекта Google Books Бенджамин Стаффин (Benjamin Staffin) опубликовал на своей странице в Google+ сообщение о том, что он разработал действующую модель эффективного сканера для сверхбыстрого сканирования, которая не требует участия человека и крайне бережно относится к страницам книги.

Наверняка каждый сталкивался с историями – «Здравствуйте, мне надо проехать в компанию, которая у вас на территории находится», получая в ответ, что «пропуск не заказан», «нельзя» или и вовсе глухие ворота высотой метра 4. Притом сам въезд как правило охраняется очень разным контингентом – от не совсем трезвого дяди Васи со стаей собак до реальных профи на важных объектах.

Задач, решаемых IT-средствами, тут три:

• На большую часть объектов, где въезд контролирует человек, можно зайти, использовав социнжиниринг, денежную купюру или, наоборот (реже), не войти из-за ряда причин, связанных с человеческим фактором. Нужно делать так, чтобы те, кому нужно въехать, всегда могли это сделать, а те кому не нужно — не могли.
• При этом издевательство с пропусками лучше пропустить. В идеале – ещё и пропустить стадию выхода из машины вообще. Ваш контакт отправил информацию о том, что вам можно — и ворота открываются автоматически.
• Служба безопасности должна чётко контролировать перемещения, иметь возможность выяснить, чья вот это машина стоит на территории и видеть перемещения людей по объекту за любой срок.

В топике – про эволюцию от верёвочки на входе до современных систем распознавания номеров.

Группа исследователей из американского университета Браун и Берлинского технического университета опубликовали свои результаты, связанные с проблемой компьютерного распознавания эскизов — таких, какие показаны на картинке ниже. При этом в качестве результата приведен не только длинный и скучный документ, а и готовые образцы ПО, которые можно скачать и попробовать.

В этой статье я покажу несколько способов создания псевдоголографических изображений. «Псевдо» потому, что изображение на самом деле плоское, но грамотно спроектированное освещение и фон создают иллюзию объемности.

Все чаще и чаще нам на глаза попадается использование хромакея в самых неожиданных местах. Долго свербила мысль попробовать реализовать что-то свое.

Каждый месяц на Яндексе поиском по картинкам пользуется больше 20 миллионов человек. И если кто-то из них ищет фотографии [Мэрилин Монро], это не значит, что им нужно найти лишь самые знаменитые снимки актрисы. В такой ситуации результаты, в которых большая часть найденных изображений будет копиями одних и тех же картинок, вряд ли устроят пользователей. Им придётся пролистать большое количество страниц, чтобы увидеть разные фотографии Монро. Для того чтобы облегчать людям подобные задачи, нам нужно сортировать картинки в результатах поиска так, чтобы они не повторялись. И мы научились «раскладывать их по полочкам».



Когда в 2002 году в Яндексе появился поиск по картинкам, технологий, позволяющих компьютерам непосредственно «видеть», какие объекты есть на изображении, не было вообще.

В последнее время появляется все больше устройств с экранами, плотность пикселей которых очень высока: компания Apple выпустила MacBook с Retina, Google анонсировал Nexus 10 с разрешением 2560x1600 пикселей. Вместе с современными технологиями приходят новые проблемы для разработчиков сайтов. Например, на новых экранах растровые изображения смотрятся не очень хорошо, их необходимо оптимизировать под Retina. В этой подборке представлены некоторые инструменты, помогающие в этом.

Picturefill (демо), автор Scott Jehl

Делает изображения адаптивными и независимыми от разрешения экрана.

Команда инженеров, занимающаяся проектом Kinect, занята созданием новой и эффектной возможности под кодовым наименованием Kinect Fusion, пришедшей из лабораторий Microsoft Research в реальную разработку, которая вскоре будет включена в SDK и которая позволит выполнять моделирование трёхмерных объектов, просто поместив объект в поле видимости устройства.

Фактически речь идёт о следующем: владелец Kinect, желая получить виртуальную копию чего-либо, начиная от простых объектов вроде мяча и заканчивая объектами со сложной формой, должен поместить этот объект перед Kinect, который выполнит его сканирование и разместит в 3D-пространстве. При этом ничего не помешает выполнить сканирование сразу всех окружающих приставку объектов вроде комнаты; при этом если сенсоры Kinect «ошибутся», то моделируемый предмет можно будет повертеть перед приставкой, и модель будет уточнена.

Вчера мы рассказали о том, что объявляем конкурс на создание демонстрационного приложения на основе OpenCV для слежения за несколькими объектами, где в качестве приза будет поездка вместе с нашей командой на Шри-Ланку, а также предложение о работе в нашей компании.

Очень здорово, что конкурс был воспринят позитивно и нам активно стали писать всеми различными способами, чтобы уточнить те или иные вопросы. Многие из них были достаточно однотипными, поэтому нам бы хотелось ответить на них в виде отдельного небольшого топика.

Чипмейкер Imagination Technologies сегодня объявил о покупке американского разработчика микропроцессоров MIPS Technologies!

Теперь долгое время сотрудничавшие компании Imagination и ARM Holdings могут стать злейшими кокурентами.
Ещё можно вспомнить что ~15% акций компании Imagination Technologies владеет компания Intel, и ещё ~9% акций Imagination владеет такой технологический гигант как Apple — обе компании активно использующие технологии GPU PowerVR — графические процессоры разработанные Imagination.

Многие помнят как Линус Торвальдс показал неприличный жест в адрес NVIDIA после того, как оказалось, что компания спустя рукава относится к поддержке своих видеокарт в Linux.

Как бы то ни было, но в сегодняшнем официальном пресс-релизе NVIDIA неожиданно выяснилось, что новые драйверы для видеокарты GeForce R310 "удваивают производительность и значительно сокращают время загрузки игр на компьютерах с операционной системой Linux."

Даг Ломбарди (Doug Lombardi), вице-президент по маркетингу в Valve:

«В новой версии драйверов NVIDIA смогла повысить общую игровую производительность в ОС Linux. NVIDIA, бесспорно, заняла ведущую позицию, разработав драйверы R310 вместе с нами и другими студиями, чтобы предоставить лучшее решение под Linux для геймеров».

Не так давно я рассказывал, как у нас в Topface устроено хранение и раздача пользовательских картинок на Topface Developer Day (презентация на speakerdeck). Картинки мы нарезаем на лету в nginx с помощью image_filter.

Люди в основном продолговатые в вертикальном направлении и фотографии себя для сервиса знакомств делают соответствующие, дизайнеры хотят квадратики, а nginx вырезает людям не совсем то, что интересует людей (лицо я имею в виду). На примере longcat получается примерно следующее:

^{Каждый квадрат размером 40х40 метров состоит из 100 элементов, 10 по горизонтали, 10 по вертикали. Общая длина — около 8 км}

Благодаря спутниковой фотосъёмке Земли у учёных появился новый инструмент для научных изысканий. В последние годы постоянно пополняется список научных открытий, сделанных с помощью Google Earth. Один из ведущих специалистов по так называемой «домашней археологии» — Амелия Спаравинья (Amelia Carolina Sparavigna) из Туринского политехнического института. С помощью open source программ она осуществляет автоматическую обработку тысяч изображений из отдалённых уголков Земли, куда ещё никогда не доходили научные экспедиции. Обычно это пустыни, труднодоступные горные районы или вообще территории с запрещённым доступом.

Авторы: Анатолий Бакшеев, Кирилл Корняков(kirillkornyakov), Андрей Морозов(aod314), Вадим Писаревский, Олег Скляров(olegsklyarov), Евгений Таланин, Александр Шишков(AlexanderShishkov).



Привет, Хабр!

Мы рады сообщить, что 2 ноября увидела свет новая версия OpenCV, свободной библиотеки компьютерного зрения. Этот пост написан разработчиками библиотеки, работающими в компании Itseez. Мы перечислим основные нововведения с момента выхода предыдущей версии, стоит отметить, что их достаточно много: новые алгоритмы, ускорение существующих, поддержка новых платформ, обновление процесса разработки, интеграции и тестирования, а так же обновлённая документация. За время подготовки релиза было закрыто более 210 задач на трекере (hackathon, release candidate, release): патчи, исправления ошибок, расширение существующей функциональности.

Но обо всём по порядку.

Pinch — интересная система, разработанная исследовательской группой из Токийского технологического университета. Японцы создали универсальный интерфейс, позволяющий показывать единое изображение на дисплеях разных устройств, составляющих единую систему.

При этом на каждом из устройств должно быть установлено соответствующее приложение, клиент. Программа-клиент работает с «железом» устройства, а точнее, с акселерометром, для того, чтобы определить положение устройства в пространстве. Для синхронизации изображений используется беспроводный модуль связи Wi-Fi.

По словам разработчиков, Pinch может использоваться, к примеру, для совместной игры пользователей мобильных устройств. Вот видео с демонстрацией работы такой системы.

Трекинг лица

Решение, позволяющее распознавать лицо человека и отслеживать положение губ, бровей, глаз в режиме реального времени. Компания SeeingMachines предоставляет API для сторонних разработчиков. Компания Ray-Ban довольно давно разместила на сайте flash-приложение, позволяющее примерить очки в реальном времени.

Пару дней назад была новость о том, что Астрономы Европейской южной обсерватории сшили мозаику центра нашей галактики (Млечного Пути) с разрешением 108199x81503 в ИК диапазоне (в ИК меньше рассеяние света на межзвездном газе и пыли — звезд видно намного больше).

К сожалению, результат они выложили лишь в виде онлайн-смотрелки и .psb-файла, размером 24Гб который можно открыть только фотошопом, при этом сам фотошоп отказывался экспортировать его в любой другой формат кроме опять же psb, tiff(само собой неудачно, там размер файла не может превышать 2/4Гб) и RAW. А хотелось что-нибудь, из чего было бы удобно вырезать интересный кусочек на wallpaper…

Забегая вперед, сразу покажу результаты:

1920x1200 2560x1600 2880x1800

Активные модели внешнего вида (Active Appearance Models, AAM) — это статистические модели изображений, которые путем разного рода деформаций могут быть подогнаны под реальное изображение. Данный тип моделей в двумерном варианте был предложен Тимом Кутесом и Крисом Тейлором в 1998 году [1]. Первоначально активные модели внешнего вида применялись оценки параметров изображений лиц, но затем они стали активно применяться и в других областях, в частности, в медицине при анализе рентгеновских снимков и изображений, полученных с помощью магнито-резонансной томографии.




В данной статье рассматривается краткое описание того, как функционируют активные модели внешнего вида и связанного с этим математического аппарата, а также приводится пример их реализации.

Привет всем. Я хотел бы рассказать о принципах, лежащих в основе распознавания объектов с использованием OpenCV. Благо какое-то время мне довелось поработать в лаборатории компьютерного зрения ВМК МГУ, и я немного вник в премудрости этой ветви computer science. Задача, которую я буду рассматривать здесь, предлагалась на Microsoft Computer Vision School Moscow 2011 на семинарах Виктора Ерухимова, одного из разработчиков программного комплекса OpenCV. Почти в таком же виде рассматриваемый код можно найти в демках OpenCV 2.4.

На картинке изображенна турецкая снайперская винтовка с очень подходящим названием — JNG. В статье, как вы уже догадались — речь пойдёт о графическом формате JNG, а отнюдь не об оружии. На хабре уже мелькали темы, касающиеся этого формата, однако их было не много, а некоторые, к сожалению, впоследствии были удалены авторами. Не смотря на то, что JNG не особо популярный формат и базируется на формате MNG, который, судя по всему, можно считать мёртворождённым, у JNG есть одно очень хорошее свойство – это высокая степень сжатия графики с потерями плюс начиие альфа канала.
По сути JNG представляет из себя подвид формата MNG (однако со своим маркером в заголовке, позволяющим отличать оба этих формата). Цветовые данные сохраняются в JPEG формате, а вот альфа может хранится в одном из двух вариантов – либо тоже сжатая при помощи JPEG, как картинка в оттенках серого, либо используя такое же как в PNG — сжатие без потерь.
Где может пригодится JNG? Для меня он больше всего подошёл для хранения текстурных атласов в мобильных играх. Небольшой пример – исходный набор графики от игры весил 57 мегабайт, после замены всех png на jng – набор графики стал весить 15 мегабайт. Неплохой выигрыш для мобильной игры. Поиск других областей, где можно применить jng оставлю на усмотрение читателя, я же опишу чем смотреть, чем создавать а также как грузить (с примерами кода на C/C++) картинки в формате JNG, а также немного теории об его устройстве.