Обновить
7
звездочёт@zvezdochiot

«любитель»

1
Подписчики
Отправить сообщение

Оставлю небольшой комментарий по пропорциям.

Использование параллактического смещения центра за счёт перспективы проекции, как производной для перехода от средних значений к исправленным - это хороший и сильно упростивший систему нахождения пропорций способ. Но! Все вычисления при этом: нахождение пересечения диагоналей, вектор смещения и его проекции на высоту и ширину по серединам, - приходится выполнять в координатах. Система получается громоздковата и плохочитаема. И только на последнем этапе можно перейти от координат к ширине и высоте.

Как альтернативу, предложу схему, использующую разложение общего перспективного искажения на две перпендикулярные составляющие. В простейшем случае рассматривается единичный квадрат, один из углов которого смещается либо строго вверх-вниз, либо строго вправо-влево. Такая схема позволяет производить вычисления сразу в длинах и в некотором смысле она проще:

w_min = min(w_top, w_bottom)

w_max = max(w_top, w_bottom)

w_avg = (w_min + w_max) / 2

w_d = w_max - w_min

h_min = min(h_left, h_right)

h_max = max(h_left, h_right)

h_avg = (h_min + h_max) / 2

h_d = h_max - h_min

w_max_n = sqrt(w_min * w_min + h_d * h_d)

h_max_n = sqrt(h_min * h_min + w_d * w_d)

w_d_max = w_max - w_max_n

h_d_max = h_max - h_max_n

w_d_p = h_d_max * w_avg / h_avg

h_d_p = w_d_max * h_avg / w_avg

w_p = w_avg + w_d_p

h_p = h_avg + h_d_p

p = w_p / h_p

Эта схема также является определённым упрощением, но её легко реализовать. Для случая, рассмотренного в данной статье, эта схема даст w_p = 519, h_p = 740.

Речь в статье не за "можно" или "не можно", а за сделанный непосредственно итерационный процесс в GIMP. Этот процесс сделан. В статье расписано, как он сделан. Можно или не можно его сделать в других редакторах - это проблемы или не проблемы этих самых других редакторов.

Поиск ничего не даёт. Если и была, то всё-равно что и нет, не отыскать.

Да кто же его знает. Теоретически это решение нелинейного уравнения методом Ньютона для изображений вида:

B = blur(I, r)

где B - имеющееся изображение, r - предполагаемый радиус размытия, blur - предполагаемый метод размытия, а I - искомое изображение.

Сразу видим два "ньюанса": r и blur - предполагаемые, а не известные.

А так по Ньютону в большинстве случаев решение сходится, но не всегда. Но дробные значения яркостей (как минимум float) потребуют прилично так памяти. И надо же не одно изображение в таком виде хранить: размытое (Bk), "серую разность" (Gk), предыдущую итерацию (Ik-1) и текущую итерацию (Ik).

???

Не понял, к чему "это".

По поводу фотошопа: Недавно наткнулся на исследовательскую работу, оформленную кодом: https://github.com/ImageProcessing-ElectronicPublications/imgavir . Имеется и "инструмент" (CLI). Хотелось бы иметь сравнение таки с фотошопом, но последнего никогда не имел, да и не планирую (ось "слегка" не та). Как бы провести сравнение?

Но! Всё "слегка" хуже, ежели неизвестен размер фильтра размытия (не удалось угадать), или размытие вовсе не Гауссово, а смаз, например.

Вы получите первую итерацию из списка. Первая итерация менее плоха, чем пятая?

То есть повод. Ну каждому своё. Я вот не стремлюсь быть "дурачком". Почему? Упомянутые нейросети не с неба упали, их написали не "дурачки". А начинали они с простых и очень понятных вещей, типа этой. Формулы же можете вывести из описания итерации сами, по сути это решение нелинейного уравнения методом Ньютона для изображений.

Это вообще не повод делать из себя "дурачка", который ничего не знает и не умеет. Или повод?

Не реставрировать совсем? Просто оригинал и реконструкция рядом?

В этом есть "небольшой" казус. Потому как картины требуют периодической реставрации, а реставрация подобным образом - это гораздо более детальное изучение и цифровое архивирование состояния картины на момент реставрации, чем более простая реконструкция.

Т.е. выбор вовсе не "реставрировать/не реставрировать", а как реставрировать. "А что взамен?"

Вы пишете, что в голову взбредёт. Поток сознания. Ни разу не по теме.

Использование "Медианы" радиусом 3 вместо первого "Гауссового размывания" на том же материале:

Обложка
Обложка
Текст.
Текст.

Вас под дулом пистолета заставляют писать сюда комментарии? Вы теперь решаете, какие кому оценки ставить и за что?

Статья про GIMP и решение определённой задачи в нём. Выше люди написали решение задачи другими средствами. К ним претензий нет. К вам есть.

И? Где решение данной или похожей задачи?

При чём тут DjVu? GIMP же!

Ежели есть какое решение задачи другими инструментами, выкладывайте ссылку.

Процитирую себя же: "На этом как бы всё. Но! Разговор был так же за иллюстрации. Поэтому продемонстрирую данную методу на участке зашумлённого скана обложки"

Ещё раз процитирую себя же: "Можно применять не только "Гауссово размывание", а любое размывание из "Фильтры"->"Размытие". Так же нет ограничение на то, что использовать для замены зон вне зон контуров."

И ещё раз процитирую себя же: "Использование "Медианного фильтра" радиусом 4 для замены областей вне зон контуров"

Что с иллюстрациями в тексте делать? Точнее, как чистить текст при наличии иллюстраций?

"Медианный фильтр" на обложке радиусом 3:

Медианный фильтр радиусом 3
Медианный фильтр радиусом 3

Как то не очень, мелкий текст "всмятку". И ни разу не решает проблему иллюстраций среди текста. Возможно стоит использовать медиану для замены областей, но не в чистом виде.

Использование "Медианного фильтра" радиусом 4 для замены областей вне зон контуров:

Замена областей медианой.
Замена областей медианой.

Но такая опция упоминается в конце статьи.

1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

"любитель"
Git
Linux
Bash
C