В этой статье рассмотрим простой алгоритм обработки и распознавания значений из массива фотографий с показаниями цифровых индикаторов.
Не будет машинного обучения, нейросетей, только стандартные библиотеки Python для работы с изображениями.
Вы, вероятно, слышали о Тейлор Свифт и очень креативном наборе изображений, созданных одним из её фанатов. Что могу сказать - это был лишь вопрос времени, когда кто-то это сделает. Как мы знаем - не бывает плохой рекламы, однако что если вас зовут не Тейлор Свифт, и никто не создает и не ищет ваши изображения в Google?
Хотя это действительно очень печально, по крайней мере вы можете создать свои собственные изображения. Правда если вы хотите использовать генеративные модели для создания последовательных историй с элементами сюжета, это не так просто, как вам могло показаться. Создать одного-двух персонажа с помощью Dall-e или Stable Diffusion довольно просто. Но что, если вы хотите создать целую историю с одними и теми же персонажами в разных обстановках и стилях? Исследователи генеративных моделей неустанно работают над тем, чтобы упростить для вас процесс создания собственного творческого искусства с вашим любимым актером, но пока что это не так просто.
Так что же мы можем сделать сейчас? Давайте посмотрим.
Недавно на Хабре была опубликована статья Разбираем самый маленький PNG в мире. Интересно, а какой самый маленький файл JPEG? В ответах на StackOverflow и Reddit можно встретить размеры 107, 119, 125, 134, 141, 160 байтов. Все они представляют серый прямоугольник 1 на 1. И кто прав? Все правы, просто такая разница объясняется различными режимами кодирования и степенью строгости соответствия стандарту. Описание всех нюансов разрослось до целой статьи cо всеми необходимыми подробностями для более-менее хорошего знакомства с самыми маленькими jpeg-ами. После краткой теории разберем 159-байтный файл на КДПВ, а затем рассмотрим способы его уменьшения.
Вашему внимания предлагается небольшой этюд, посвящённый отображению 10-битного цвета (1024 градаций по каждому каналу) на мониторе через OpenGL при помощи библиотеки GLFW. Под катом мы напишем пару небольших приложений, открывающих два окна, где рассмотрим тестовые изображения в восьмибитном и десятибитном режимах на оборудовании, поддерживающем такую опцию. Включение 10 бит в основном позволяет избавиться от эффектов «полосатости» (также используются термины «бандинг» или «постеризация»), возникающих на протяжённых градиентах со слабо меняющейся интенсивностью, когда вы начинаете видеть границы между отдельными градациями, но по какой-либо причине не хотите пользоваться дизерингом, подмешивая в изображение шум.
Дифференциальные уравнения и нейронные сети вместе? Не может быть или может... Neural ODE – подход в глубоком обучении, объединяющий идеи нейронных сетей и обыкновенных дифференциальных уравнений. Выглядит пугающе, давайте проверим!
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Дугин, я руководитель группы видеоаналитики компании MTS AI. В статье раскрою то, как мы создаём постеры для сериалов и подбираем материалы для обложек фильмов в онлайн-кинотеатре KION. О том, как мы решили эту задачу, я постараюсь рассказать максимально подробно и с техническими деталями. Забегая вперёд, упомяну, что для выбора одной-единственной обложки приходится обрабатывать сотни тысяч кадров фильмов и сериалов. Конечно же, не вручную. Интересно, как всё это реализовано? Тогда прошу под кат.
Всем привет! Буквально несколько дней назад была представлена новая модель семейства Yolo. Ее основная фишка заключается в том, что в отличие от своих старших братьев, она способна распознавать на изображении фактически любые объекты (которые интересуют человека) без предварительного обучения и делает все это в real-time режиме! Звучит неплохо, не так ли?
В этой статье мы попробуем разобраться, что же за магия скрывается внутри новой архитектуры.
Вам не обязательно придумывать промпты для генеративных нейросетей самостоятельно, если вы хотите получить картинку, соответствующую вашим требованиям. Существуют специализированные конструкторы, библиотеки с запросами, генераторы и даже маркетплейсы. С их помощью можно не только упростить использование «картиночных» нейросетей, но и сэкономить время на создание креативов для рекламных кампаний, которые вы можете запускать с помощью click.ru и других сервисов. Еще больше площадок для генерации промптов вы найдете в этой статье.
Некоторое время назад в нашей стране крупные сети магазинов стали вводить электронные чеки. В частности, магазины сети Rimi. Эти чеки покупатель получает по почте в виде PDF документа. У меня скопилось много таких чеков, и мне стало интересно посмотреть на разного рода статистику: например, на цены на различные товары в разное время, сколько чего было приобретено и т. п.
К сожалению, PDF документы, которые покупатели получают – это картинка. Получить интересующую меня информацию из них без оптического распознавания символов (OCR) невозможно. Однако, OCR, как оказалось, не на столько хорош, чтоб идеально справиться и точно всё распознать с первого раза. И это несмотря на то, что чеки достаточно хорошего качества: строки ровные, нет никаких артефактов в виде тёмных пятен, буквы достаточно одинаковые (правда присутствуют несколько разных шрифтов).
Прошлый год в Computer Vision запомнился тем, что появилось множество больших претрейненных сетей (Fondation Models). Самая известная - GPT4v (ChatGPT с обработкой изображений).
В статье я попробую простым языком объяснить что это такое (для тех кто пропустил), как меняет индустрию. Какие задачи стало проще решать. Какие продукты появились в последнее время и появятся в будущем.
И можно ли уже выгнать на мороз лишних "ресерчеров"?!
В настоящее время все более востребованными становятся данные радиолокационного наблюдения (РЛН) с космических аппаратов дистанционного зондирования Земли. Наблюдая повышенный интерес к этой предметной области с одной стороны и явный недостаток информационных материалов по теме обработки радиолокационных данных ДЗЗ с другой, решили написать статью, которая, надеемся, будет полезна для всех интересующихся темой ДЗЗ.
Громоподобный шаг научно-технического прогресса слышен издалека: сквозь года до нас доносится эхо шагов из будущего. Шрамы ран, полученных в предыдущие промышленные революции, априорные, переданные через учебники и опыт предков, болезненно сжимаются под воздействием этого эха. Как и всё великое, дела человечества пугающе красивы.
Наверное, поэтому все мы стали в той или иной мере, но скажем честно, опасаться ИИ заранее. А пока фантазировали, он зашёл не совсем оттуда, откуда его ждали.
(Наверно, это глупая идея. Но иногда даже самые глупые идеи приводят к неожиданным результатам.)
Текст шекспировской трагедии «Ромео и Джульетта» состоит примерно из 146 тысяч символов. Благодаря английскому алфавиту каждый символ можно описать одним байтом. Так что размер текстового файла в обычном Unicode составляет примерно 142 КБ.
В статье Adventures With Compression её автор JamesG размышляет о соревнованиях по сжатию текста и предлагает интересную мысль...
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.
Всем привет! На связи Павел Стариков Fullstack-разработчик digital-агентства. Представьте, вы потратили целый день на создание хороших фотографий для статьи на сайте. Выставили свет, поставили «на уши» множество людей, долго работали в «фотошопе». Фотографии получились отличные, вот только спустя год Яндекс внезапно присылает фильтр «малополезный контент», при этом другие статьи, которые своровали нашу картинку – на первых местах по SEO-высокочастотным запросам. Обидно, не правда ли?
Для предотвращения подобных ситуаций поисковые системы обращают внимания на текстовые мета-теги, которые можно записать в каждую фотографию. Основной формат изображений – JPEG имеет сразу несколько механизмов. Как Exif-данные, содержащие сведения об авторе, камере, дате изменения, так и менее известный стандарт IPTC, который хранит данные в двоичном формате.
Спустя полгода после выхода публикации 3D Gaussian Splatting лавина препринтов на его основе накрыла область 3D-реконструкции. Какие задачи теперь решаются проще, и как именно Gaussian Splatting помогает в приложениях реального времени?
Пример реализации метода быстрого марша(Fast Marching Method) для создания полей расстояний(Distance FIeld) и поиска кратчайшего пути.
Всем привет, не успели мы отойти от шока, что руки теперь не проблема, так оказывается еще пару недель назад вышел препроцессор для ControlNet который позволяет получать скелет не только людей, как было раньше, но и животных. Я вот только узнал об этом и спешу рассказать вам.
