Сегодня я расскажу о том, как удивительно устроены адаптивные баннеры в Google AdWords и что делать, если для рекламной кампании нарисовали только один баннер.


Реализация мультиформатного баннера, шаблон Leaderboard 1.

Мы обратили внимание, что проблема адаптивного баннера уже решена для медийных баннеров в AdWords, и детально исследовали эту технологию. Обнаружили много интересного, подробности — под катом.

Введение

Мировой рынок онлайн-рекламы находится на пороге «мобильной» революции — об этом говорят цифры исследования издания Wallblog. По его данным, доля расходов на mobile programmatic в Великобритании впервые превысила затраты на интернет-рекламу для персональных компьютеров.

5 млрд людей в мире имеют мобильные телефоны, и только 4,1 млрд людей имеют зубные щетки.

— как было озвучено на конференции MobileBeat-2016. Мы проанализировали исследования зарубежных коллег и собрали данные о развитии мобильного programmatic на Российском рынке.

Введение

Все большее число пользователей выходят в сеть с помощью различных устройств. При этом взаимодействие рекламодателя с потенциальным покупателем происходит с использованием множества рекламных каналов. Часто, устройство с которого человек потребляет контент и определяет этот канал взаимодействия. Пользователь может заинтересоваться телевизионной рекламой или наоборот — отвлечься во время её показа для общения в социальной сети на мобильном телефоне или персональном компьютере. Потенциальный покупатель на своем пути от первого контакта с брендом или товаром до момента покупки может сменить не одно устройство, и при этом не всегда оно будет персональным.

Аннотация

Эта статья написана в продолжении первой части статьи про работу с бинарными изображениями, в которой рассказывается как подсчитывать объекты. Однако от одного подсчета толку мало, часто хочется узнать некоторые геометрические параметры распознаваемых объектов. Кажется, что тут считать — узнал количество восьмерок — площадь равна 19, посчитал количество семерок — площадь равна 7 (см. картинку в Аннотации).
Делая так, мы будем вынуждены использовать дополнительный проход по изображению, желательно этого избегать — в пользу повышения эффективности реализации. Как и было запланировано, в этом топике рассказывается о подсчете геометрических характеристик объектов без дополнительного прохода.
А так же: фактор формы и розы Гвидо-Гранди и чем отличается квадрат от прямоугольника, а он от звезды.

Аннотация

Раз, два, три, четыре, пять. Будем в прятки мы играть. В статье рассказывается про алгоритм разметки (или подсчета) объектов на бинарном изображении и о том, как без дополнительного прохода вычисляются (в еще неопубликованной части 2) геометрические характеристики этих объектов. Алгоритмы подобного типа часто используются при распознавании образов на бинарном препарате и показывают свою вычислительную эффективность.
В завершении статьи, читателям предлагается интересная задачка, грамотное решение которой существует и необходимо, при практической реализации алгоритма. Приводится исходный код, но в отличии от предыдущих моих постов, он выполнен не на языке MatLab а в абсолютно свободной, не менее мощной среде SciLab.

Аннотация

Заливка изображений — часто нужная на практике задача, суть которой — заполнить некоторую область изображения, ограниченную контуром, заданным цветом. И казалось бы все просто, однако часто медленно и криво. В данной статье рассказывается об известных алгоритмах заливки на основе стека и приводится реализация на псевдокоде MatLab. Я постарался наполнить столь скучную тему интересными видео роликами, и описал процесс их получения, опять же с использованием MatLab. В этой статье мы будем заливать Карлсона который живет на крыше, так как хабралоготипа для этих целей в нормальном разрешении я не нашел. А так же несколько строк кода о том как читать и работать с картинками в MatLab.

Аннотация

В статье Детектор границ Канни, как я уже и писал в комментариях к ней, искажена и потеряна суть алгоритма в том месте, где происходит поиск градиента. Для этого там используется ядра Собеля, о которых Канни совсем ничего не говорил. Я написал поправку, которая позволят алгоритму выделения контуров работать быстрее. Так же эту статью можно считать продолжением записи О градиенте изображения.
В статье не рассматриваются вопросы с выбором оптимального шага дискретизации ядра смаза.

Аннотация

В данной статье рассказывается об уникальном фильтре, статья о котором появилась в 1990 году: Маслов А.М., Сергеев В.В. Идентификация линейной искажающей системы с использованием ранговой обработки сигналов // Компьютерная оптика. — М., 1990. — Вып.6. — С.97-102. Данный алгоритм получил название «Алгоритм ранговой обработки» и по факту является обобщением медианного фильтра.
Применение данного фильтра оправдано в двух случая — для подавления шума и для уменьшения смаза.

Рисунок 1 — исходное изображение, 2 — смазанное и зашумленное солью.

Аннотация

В статье рассказывается о вычислении градиента по изображению, с использованием разностных шаблонов. Предлагается очевидный и красивый способ оптимизировать последовательность: «Смаз -> Вычисление градиента». Статья является необходимой преамбулой к планируемой статье о быстрых и хитрых алгоритмах выделения контуров и углов.

Аннотация

В данной статье читателю предлагается опыт разработки алгоритма сжатия изображения, хранящегося в формате PNG. Сжатие осуществляется за счет квантования палитры с использованием классификатора К–внутригрупповых средних. Приводится исходный код алгоритма, написанный на языке Java. Указываются проблемы и дальнейшие пути улучшения алгоритма.