Мне интересна обработка изображений, в особенности работа с особыми точками. Ища информацию по детекторам углов, я не нашел достаточно большого обзора этих алгоритмов на русском языке. Поэтому я решил исправить ситуацию, написав эту статью. План статьи следующий:

• Введение
• Свойства особых точек
• Детекторы углов
  
  • Moravec
  • Harris
  • Shi-Tomasi
  • Förstner
  • SUSAN
  • Trajkovic
  • FAST
  • CSS
  • Детектор, основанный на глобальных и локальных свойствах кривизны
  • CPDA
• Выводы

Последнее время очень много выходит статей о проектах онлайн-обучения, которые стали новым этапом в образовании. Сейчас онлайн-курсы более популярны за рубежом. Среди всех ресурсов, предоставляющих возможность онлайн-обучения, можно выделить три самых популярных: Coursera, edX и Udacity. Эти три ресурса отличаются интерактивностью своих курсов и, что самое главное, дают возможность любому желающему пройти обучение абсолютно бесплатно.

Хотя многие уже прослушали ряд лекций и даже успешно завершили онлайн курсы, но мало кто знает, как все выглядит изнутри. Я расскажу о технологической стороне одной из этих нашумевших платформ.

Наша команда работает в компании Инновекс над проектом edX. Основные задачи нацелены на создание так называемых «blades» – модулей встраиваемых в платформу, как лезвия (blades) в бритвенный станок. Кроме того, часть задач связана с модификацией платформы.

Каждое «лезвие» представляет собой Rich UI приложение, состоящее из front-end части (javacript) и back-end части (python). Например, возьмем курс «Introduction to Solid State Chemistry». В материал курса встроена проверка химических реакций. Студенту, после прослушивания короткого (5-7 минут) видеоролика лекции, предлагают проверить свои знания. Вместо обычных вопросов и текстовых полей для ввода, студенту предлагают нечто особенное. Например — написать химическую реакцию определенного процесса. Эта химическая реакция проверяется на сервере автоматически, с использованием pyparsing и nltk. То есть, помимо front-end части для ввода химических реакций с использованием latex, а точнее MathJax, существует back-end часть, которая представляет собой питоновский модуль для проверки правильности ответа студента.

Я все же не хотел бы слишком углубляться в технические детали реализации «лезвий» по двум причинам. Во первых, код можно посмотреть на гитхабе, так как с 1 июля платформа edX стала open-source. Теперь каждый может ознакомиться с «лезвиями», заглянув в код по приведенным ссылкам, и кроме того, создать и запустить свой собственный виртуальный университет :) А во-вторых, мы не делаем чего-то экстраординарного в технических аспектах. Мы реализуем новые идеи для обучения, помогая делать его интересным, интерактивным и живым — по сути делаем качественную инженерную работу. Лучше я еще расскажу о «лезвиях» на конкретных примерах: как они устроены, на чем основаны. И вы сможете представить, насколько курсы состоящие из подобных модулей, могут быть интересными для студентов:

Перевод поста Piotr Wendykier "Extending Van Gogh's Starry Night with Inpainting"
Скачать перевод в виде документа Mathematica, который содержит весь код использованный в статье, можно здесь (архив, ~8 МБ).

Могут ли компьютеры научиться рисовать, как Ван Гог? Определенно да, до некоторой степени! Для этого, подобно художникам-копиистам, алгоритму сначало потребуется взять некоторое оригинальное произведение, а затем он сможет на их основе создать что-то сам. Насколько хорошо он сможет с этим справиться? Пожалуйста, судите сами.


Вторая премия на фотоконкурсе ZEISS

Всем привет. Сейчас мы с научным руководителем готовим к изданию монографию, где пытаемся простыми словами рассказать об основах цифровой обработки изображений. В данной статье раскрывается очень простая, но в тоже время очень эффективная методика повышения качества изображений – эквализация гистограмм.

На протяжении довольно долгого времени я и мои коллеги, участники Русскоязычной поддержки Wolfram Mathematica, занимались разработкой и коллекционированием полностью бесплатных и качественных ресурсов на русском языке, которые позволили бы любому желающему научиться программировать на языке Wolfram Language (Mathematica) самостоятельно.

Думаю, что пришла пора рассказать об этом на Хабрахабре, создав статью о разрабатываемой коллекции ресурсов, которая будет постоянно расширяться и пополняться, и будет служить, по сути, русскоязычным аналогом страницы "Where can I find examples of good Mathematica programming practice?" на сайте Mathematica at StackExchange.com.

Статья будет состоять из 3х частей:
Пальчиковые деревья (часть 1. Представление)
Пальчиковые деревья (часть 2. Операции)
Пальчиковые деревья (часть 3. Применение)

Пальчиковые Деревья как Последовательности

В первой части статьи мы рассмотрели пальчиковые деревья как перспективную структуру в качестве немутабельных последовательностей. И научились создавать пальчиковые деревья. Хочу заметить, научились создавать так, что стало принципиально невозможно построить неправильные деревья. Теперь наша задача научится работать с пальчиковыми деревьями как с последовательностями: научится присоединять к началу и концу последовательности, научится легко отделять от обоих концов последовательности, а также соединять несколько деревьев в одно.

Когда вы последний раз программировали на C++?

Может быть это ваша каждодневная работа, а мой последний (до вчерашнего дня) проект на С++ был в далеком 2000 году — дипломный проект на базе Visual Studio 4.2 (хорошая, кстати, система была), и с тех пор перешёл в веб-разработку — скриптовые языки.

То есть сейчас я — начинающий на C++, но это не помешало мне за пару часов развернуть инфраструктуру, сделать и собрать мультимедийное приложение на C++, которое визуализирует музыку с разными эффектами. И в этом мне помогли:

• открытый фреймворк для создания интерактивных приложений — openFrameworks
• бесплатное IDE Code::Blocks

А начиналось всё так — после очередного прослушивания музыки от одного композитора из Самары, я подумал — было бы интересно попробовать сделать визуализацию музыки, и обратился к Денису Перевалову (кто не первый год занимается созданием разнообразных интерактивных арт/перформанс систем) — он мне ответил, что это делается без проблем на базе openFrameworks и что в примерах к его книге (а он автор книги по openFrameworks), есть реализация такой задачи.

То есть мне нужно было всего лишь — установить фреймворк, доработать и собрать пример на С++… Об этом процессе — установке, настройки, и кратком описании openFrameworks и будет эта статья.

openFrameworks — это система с помощью которой можно запрограммировать интерактивное мультимедийное приложение, то есть арт, перформансы и т.п., она бесплатная, открытая и кроссплатформенная система (linux, mac, win), и так же есть версии для ARM (к примеру для RPi), и сборки для iPhone и Android.

Кстати на КДПВ — одна из инсталляций на базе openFrameworks (Семь Видеогидов. выставлено на ВДНХ в экспозиции Политехнического музея. Москва, 2014).

Доброго времени суток %username%. Не давно наткнулся на хороший туториал по созданию клона игры Flappy Bird используя LibGDX и этот туториал мне понравился своей простотой и детализацией.

Я отдаю себе отчет, что тема создания клонов данной игрушки изъела себя, но возможно кому-то пригодится еще один хороший туториал.

Туториал разбит на 12 дней, содержит множество картинок, полотен кода и исходный код разбит по дням. Кому интересно, добро пожаловать под кат.

Вышла недавно статья на Хабре о том, как можно самому создать на функциональном языке такие структуры как Очередь (первый зашёл, первый вышел) и Дек (напоминает двусторонний стек — первый зашёл, первый вышел с обоих концов). Посмотрел я на этот код и понял, что он жутко неэффективен — сложность порядка O(n). Быстро сообразить, как создать структуры с O(1) у меня не вышло, поэтому я открыл код библиотечной реализации. Но там была не лёгкая и понятная реализация, а <много кода>. Это было описание пальчиковых деревьев, необходимость и элегантность которых для этой структуры данных хорошо раскрывается текущей статьёй.

Пальчиковые деревья

В этой статье мы рассмотрим пальчиковые деревья. Это функциональные неизменяемые структуры данных общего назначения, разработанные в работе Гинце и Паттерсона. Пальчиковые деревья обеспечивают функциональную структуру данных Последовательность (sequence), которая обеспечивает амортизированной доступ постоянный во времени для добавления как в начало, так и в конец последовательности, а также логарифмическое время для конкатенации и для произвольного доступа. В дополнение к хорошему времени асимптотических исполнения, структура данных оказывается невероятно гибкой: в сочетании с моноидальными тегами на элементах, пальчиковые деревья могут быть использованы для реализации эффективных последовательностей с произвольным доступом, упорядоченных последовательностей, интервальных деревьев и очередей приоритетов.

Статья будет состоять из 3-х частей:

Пальчиковые деревья (Часть 1. Представление)
Пальчиковые деревья (часть 2. Операции)
Пальчиковые деревья (Часть 3. Применение)

Разрабатывая структуру данных

Основа и мотивация пальчиковых деревьев пришла от 2-3 деревьев. 2-3 деревья — это деревья, которые могут иметь две или три ветви в каждой внутренней вершине и которые имеют все свои листья на одном и том же уровне. В то время, как бинарное дерево одинаковой глубины d должны быть 2^d листьев, 2-3 деревья гораздо более гибкие, и могут быть использованы для хранения любого числа элементов (количество не должно быть степенью двойки).
Рассмотрим следующее 2-3 дерево:



Это дерево хранит четырнадцать элементов. Доступ к любому из них требует трех шагов, и если бы мы должны были добавить больше элементов, количество шагов для каждого из них будет расти логарифмически. Мы хотели бы использовать эти деревья для моделирования последовательности. Тем не менее, во многих применимых последовательностях очень часто и неоднократно обращаются к началу или к концу, и гораздо реже к середине. Для удовлетворения этого пожелания, мы можем изменить эту структуру данных так, чтобы приоритет доступа к началу и к концу был наивысшим в отличие от других особенностей.

В нашем случае, мы добавляем два пальца. Палец просто точка, в которой вы можете получить доступ части структуры данных, в императивных языках это было бы просто указателем. В нашем случае, однако, мы будем реструктуризовать всё дерево и сделаем родителей первых и последних детей двумя корнями нашего дерева. Визуально, рассматривая вопрос об изменении дерева выше, захватываем первый и последний узлы на предпоследнем слое, и тянем их вверх, позволяя остальной части дерева свисать:

Haxe — очень удобный и практичный язык, но маленькое сообщество и, как результат, небольшое количество библиотек заставляют меня немало времени тратить на подготовку «заголовочных файлов» для интеграции open source библиотек в haxe. Немного об этом языке и о путях преобразования исходного кода на разных языках мне бы и хотелось рассказать ниже.

Немного воды

Уже более полутора лет назад прошла новость о том, что «DARPA намерено совершить революцию в машинном обучении». Конечно, DARPA всего лишь выделила деньги на исследовательскую программу, связанную с вероятностным программированием. Само же вероятностное программирование существует и развивается без DARPA достаточно давно, причем исследования ведутся, как в ведущих университетах, таких как MIT, так и в крупных корпорациях, таких как Microsoft. И вовсе не зря DARPA, Microsoft, MIT и т.д. обращают пристальное внимание на эту область, ведь она по-настоящему перспективна для машинного обучения, а, может, и для искусственного интеллекта в целом. Говорят, что вероятностное программирование для машинного обучения будет играть ту же роль, что и высокоуровневые языки для обычного программирования. Мы бы привели другую параллель – с ролью Пролога, которую он сыграл для старого доброго ИИ. Вот только в Рунете по данной теме до сих пор можно найти лишь единичные ссылки, и то в основном содержащие лишь описания общих принципов. Возможно, это связано с тем, что потенциал вероятностного программирования еще только начал раскрываться и оно не стало основным трендом. Однако на что же способны или будут способны вероятностные языки?

Стало мне интересно поэкспериментировать с передачей звука по сети.
Выбрал для этого технологию Java.
В итоге написал три компоненты — передатчик для Java SE, приемник для Java SE и приемник для Android.

В Java SE для работы со звуком использовались классы из пакета javax.sound.sampled, в Android — классы android.media.AudioFormat, android.media.AudioManager и android.media.AudioTrack.
Для работы с сетью — стандартные Socket и ServerSocket.

С помощью этих компонент удалось успешно провести сеанс голосовой связи между Дальним Востоком России и Нидерландами.

И еще одно возможное применение — если установить виртуальную звуковую карту, например, Virtual Audio Cable, можно транслировать музыку на другие устройства, и, таким образом, слушать музыку одновременно в нескольких комнатах квартиры (при наличии соответствующего количества девайсов).

Меня поразило то, что так много людей в комментариях к предыдущей статье высказывают мнение о том, что кодогенерация — это неправильная техника. Давайте посмотрим на некоторые примеры того, как она используется сейчас.