Метка «обработка изображений»

Ура! Организаторы Google Summer of Code приняли проект OpenCV для участия в Google Summer of Code 2014! С 10 марта начался приём заявок от студентов-участников. Давайте разберёмся, что это такое – GSoC, что за проект OpenCV и при чём здесь Itseez. А для начала – мотивирующее видео с результатами прошлого лета.

Читать полностью »

Недавно передо мной встала задача обрезать около сотни огромных картинок из фотобанка под несколько десятков разных размеров. Эти готовые картинки потом будут использоваться клиентами CMS для оформления своих сайтов. Прикинув сколько времени займет этот процесс в Фотошопе, я пригорюнился — встретить следующий Новый год за обрезкой картинок не входит в мои планы.
Читать полностью »

В задачах машинного зрения и автоматизированной обработки изображений зачастую встречается задача бесшовного наложения изображений. Для наглядности, сразу приведу пример.

Применение преобразования Пуассона для бесшовного наложения изображений

Читать полностью »

Всем привет.
Сразу уточню заголовок: под нарезкой подразумевалось создание уменьшенных копий png и jpg файлов. То есть, то, что иногда требуется разработчикам/верстальщикам/дизайнерам. В моем конкретном случае — уменьшение картинкок для Retina дисплеев в два раза под обычные экраны.

Способ #0, канонический

То есть фотошопом или каким-нибудь другим редактором изображений при непосредственном участии пользователя. Последовательность действий такова: открываешь картинку в редакторе, уменьшаешь до 50 % (вставить нужное число), сохраняешь с требуемым именем. Если уменьшение изображения повесить макросом на хоткей, то время тратится только на переименование файла и первоначальную загрузку редактора. В итоге — секунд 30 на файл, недолго, но если файлов много, то потеря времени ощутима.
Могу поспорить, что многие, очень многие, так и делают или делали в течение какого-то периода своей карьеры. Я сам, зная о том, что все это можно легко автоматизировать, все равно рубил дрова тупым топором, успокаиваясь мыслью, что просто нет времени его наточить. И наконец это время пришло.

Маловажная информация

Катализатором, кстати, выступила эта ветка комментариев.

Способ #1: «Все уже сделали за нас»

Существуют вполне себе многофункциональные платные программы, а также инструмент в Photoshop начиная с v. 14.1 (спасибо designiac за ссылку). Они проворачивают свою магию прямо с psd файлом, избавляя от некоторых рутинных операций. Все это, конечно, круто, но во-первых, за деньги (все же пользуются лицензионным софтом!), а во-вторых, они все равно не сделают все за вас. Конечно, хотелось бы услышать мнение тех, кто пользовался подобными инструментами, может я не прав, и они действительно творят волшебство.
Читать полностью »

Fish on Wheels: самоходный аквариум с золотой рыбкой на основе Arduino + Beagleboard

На днях компания Studio Diip представила свой проект, который должен понравиться как любителям техники, так и любителям животных. Особенно золотых рыбок.

Дело в том, что эта компания создала самоходный аквариум, который управляется самой рыбкой. Правда, вряд ли рыбка осознанно двигает свое транспортное средство, но суть дела не меняется — аквариумом управляет его хвостатая владелица.

Читать полностью »

The Human Brain Project: откуда мы знаем, как устроен мозг?

На Хабрахабре в самом начале 2013 года после объявления о старте европейского мега-проекта по изучению человеческого мозга с бюджетом более миллиарда евро, рассчитанного на 10 лет, была опубликована соответствующая заметка. В конце же минувшего года проект был официально запущен, и выделены первые средства, но до сих пор не было написано ни единого слова о том, какой научный базис лежит в основе предстоящего титанического труда, сравнимого по значимости и масштабу с расшифровкой генома человека и пилотируемой миссией на Марс.

В конце поста Вы сможете так же задать вопросы человеку, непосредственно работающему в команде The Blue Brain Project, ответы на которые выйдут отдельным постом.

Читать полностью »

Не так уж и давно стало популярным использовать видеокарты для вычислений. В один прекрасный день, несколько лет назад и я взглянул на новую, тогда, технологию CUDA. В руках была хорошая карточка по тем временам GTX8800, да и задачки для распараллеливания тоже были.
Кто работал с GPU, знает про объединение запросов, конфликт банков и как с этим бороться, а если не работал, то можно найти несколько полезных статей по основам программирования на CUDA[1]. Карта GTX8800, в некотором смысле, была хороша тем, что была одной из первых и поддерживала только первые версии CUDA, поэтому на ней было четко заметно, когда есть конфликты банков или запросы в глобальную память не объединяются, потому что время в этом случае увеличивалось в разы. Все это помогало лучше понять все правила работы с картой и писать нормальный код.
В новые модели добавляют все больше и больше функциональности, что облегчает и ускорят разработку. Появились атомарные операции, кеш, динамический параллелизм и т.д.
В посте я расскажу про пространственно-временную фильтрацию изображений и реализацию для compute capability = 1.0, и как можно ускорить получившийся результат за счет новых возможностей.
Временная фильтрация может пригодиться при наблюдении за спутниками или в прочих ситуациях фильтрации, когда требуется точное подавление фона.
Пространственно временная обработка изображений на GPU
Читать полностью »

Мозг обрабатывает изображения за 13 миллисекунд

Нейробиологи из Массачусетского технологического института установили минимальное время, в течение которого человеку нужно показывать изображение, чтобы мозг сумел его обработать. Показатель равен 13 миллисекундам. Это значительно меньше, чем предполагалось. Раньше учёные оценивали время обработки информации примерно в 100 миллисекунд.

Во время эксперимента испытуемым предлагалось сигнализировать, если они увидят определённый тип картинки, такой как «пикник» или «улыбающаяся пара», при этом им демонстрировали серию из 6 или 12 изображений с промежутком 13-80 миллисекунд. На иллюстрации выше показан образец такой последовательности кадров.
Читать полностью »

Компания Сиджеко занимается поддержкой сайта организации Реконстрой, которая продаёт и доставляет кирпич, черепицу, архитектурный декор и многие другие строительные материалы в Центральном Черноземье.

В процессе работы над сайтом возникла идея конструктора кладки.

У немецкого концерна «Feldhaus Klinker» существуют модельные ряды кирпича «Vascu Mix» и «Sintra Mix», которые специально предназначены для смешивания в разных пропорциях и создания неповторимого рисунка кладки. К ним существует ряд замазок «Quick Mix», применяемых при замазывании швов кладки между кирпичами. Для демонстрации этого подхода мы решили сделать конструктор кирпичной кладки, аналогов которому в интернете я пока не видел (буду рад примерам).

Конструктор кирпичной кладки

Читать полностью »

image

Что такое ABBYY FineScanner

ABBYY FineScanner – программа для iOS-устройств, которая может фотографировать документы и обрабатывать снимки так, чтобы получившиеся электронные копии (по сути – сканы) были удобны для работы – чтения, печати или хранения/пересылки в удобочитаемом виде. О выходе первой версии мы писали здесь.

Фотографии документов, получаемые на мобильных устройствах, обладают различными искажениями по сравнению с изображениями, получаемыми из обычного сканнера. К таким искажениям относятся: цифровой шум, геометрические искажения, вызванные поворотом документа или наличием перспективы, неравномерность в освещенности, расфокусировка, смаз. Далее мы опишем алгоритм, который позволяет автоматически устранить геометрические искажения документа на изображении.

Весь процесс можно разделить на несколько основных этапов:

1) Уменьшение исходного изображения
2) Выбор наиболее информативного канала
3) Предобработка изображения, выделение контуров
4) Детектирование границ и определение углов документа
5) Проверка полученных гипотез
6) Уточнение координат углов документа

Рассмотрим каждый из этапов подробнее.
Читать полностью »