Рубрика «image processing» - 2

image

В интернете достаточно статей и проектов для ресайза изображений. Почему же нужна еще одна? В этой статье я расскажу почему нас не удовлетворили текущие решения и пришлось пилить собственное.
Читать полностью »

Детектирование и отслеживание множественных объектов в видеопотоке на FPGA - 1
В этой статье я хочу рассказать о реализации системы обнаружения и отслеживания множественных объектов в видеопотоке. Данная статья базируется на двух предыдущих: Детектирование движения в видеопотоке на FPGA и Фильтрация изображения методом математической морфологии на FPGA. Захват и первичная обработка изображения осуществляется при помощи методов, описанных в первой статье, а фильтрация изображения описана во второй.

Следуя целям, поставленным в первой статье, я решил реализовать алгоритм отрисовки рамки вокруг обнаруженного объекта. В процессе выполнения этой задачи, я столкнулся с вопросом: а вокруг какого именно объекта надо рисовать рамку? Объектов, попавших в кадр после фильтрации, может оказаться множество: одни из них маленькие, а другие большие. Если рисовать одну рамку вокруг всех объектов, попавших в кадр, то это делается не сложно, но результат работы такой системы вряд ли кому будет интересен.
Читать полностью »

Вращение изображения на FPGA - 1

Пол года назад я наткнулся в сети вот на это видео.

Первой мыслью было то, что это очень круто и у меня такое никогда не получится повторить. Шло время, читались статьи, изучались методы и я искал примеры реализации подобного, но к моему огорчению, в сети ничего конкретного не находилось. Наткнувшись однажды на вычисления тригонометрических функций с использованием алгоритмов CORDIC, я решил попробовать создать свою собственную вращалку изображения на ПЛИС.
Читать полностью »

Изменение размера изображения с учётом содержимого (Content Aware Image Resize), жидкое растяжение (liquid resizing), ретаргетинг (retargeting) или вырезание шва (seam carving) относятся к методу изменения размера изображения, где можно вставлять или удалять швы, или наименее важные пути, для уменьшения или наращивания изображения. Об этой идее я узнал из ролика на YouTube, от Shai Avidan и Ariel Shamir.

В этой статье будет рассмотрена простая пробная реализация идеи изменения размера изображения с учётом содержимого, естественно на языке Rust :)

Для подопытной картинки, я поискал по запросу1 "sample image", и нашел её2:

Изменение размера изображения с учётом содержимого - 1
Читать полностью »

Вы все, наверное, уже видели сверх-реалистичных кошечек, которых можно рисовать вот тут:
https://affinelayer.com/pixsrv/
image

Давайте разбираться, что же там внутре.

Читать полностью »

Ускорение операций в 2.5 раза по сравнению с Pillow и в 10 по сравнению с ImageMagick

Pillow-SIMD - 1

Pillow-SIMD — это «форк-последователь» библиотеки работы с изображениями Pillow (которая сама является форком библиотеки PIL, ныне покойной). «Последователь» означает, что проект не становится самостоятельным, а будет обновляться вместе с Pillow и иметь ту же нумерацию версий, только с суффиксом. Я надеюсь более-менее оперативно выпускать версии Pillow-SIMD сразу после выхода версий Pillow.

Почему SIMD

Есть несколько способов улучшения производительности обработки изображений (да и всех остальных вещей, наверное, тоже).

  1. Можно использовать более хорошие алгоритмы, которые дают такой же результат.
  2. Можно сделать более быструю реализацию существующего алгоритма.
  3. Можно подключить больше вычислительных ресурсов для решения той же задачи: дополнительные ядра CPU, GPU.

Читать полностью »

По работе я занимаюсь разработкой алгоритмов обработки изображений и в частности алгоритмами автоматического слежения за объектами на видео для специального применения. Недавно понадобилось сделать модель алгоритма, управляемую с удаленного компьютера для отладки логики работы в сложной системе. Раньше такая задача не стояла, т.к. все алгоритмы реализовывались в итоге на FPGA. Давно работаю с OpenCV и, потерев руки, подошел к написанию программы. Но энтузиазм быстро погас, когда столкнулся непосредственно с передачей видео по сети.

Задача заключалась в следующем:

1. Написать программу сервер, которая загружает видео из файла, сжимает в JPEG и передает по протоколу TCP программе клиенту.
2. Написать программу клиент, которая принимает видео по TCP, декодирует и отображает.
Читать полностью »

Постановка задачи компьютерного зрения - 1
Последние лет восемь я активно занимаюсь задачами, связанными с распознаванием образов, компьютерным зрением, машинным обучением. Получилось накопить достаточно большой багаж опыта и проектов (что-то своё, что-то в ранге штатного программиста, что-то под заказ). К тому же, с тех пор, как я написал пару статей на Хабре, со мной часто связываются читатели, просят помочь с их задачей, посоветовать что-то. Так что достаточно часто натыкаюсь на совершенно непредсказуемые применения CV алгоритмов.
Но, чёрт подери, в 90% случаев я вижу одну и ту же системную ошибку. Раз за разом. За последние лет 5 я её объяснял уже десяткам людей. Да что там, периодически и сам её совершаю…

В 99% задач компьютерного зрения то представление о задаче, которое вы сформулировали у себя в голове, а тем более тот путь решения, который вы наметили, не имеет с реальностью ничего общего. Всегда будут возникать ситуации, про которые вы даже не могли подумать. Единственный способ сформулировать задачу — набрать базу примеров и работать с ней, учитывая как идеальные, так и самые плохие ситуации. Чем шире база-тем точнее поставлена задача. Без базы говорить о задаче нельзя.

Тривиальная мысль. Но все ошибаются. Абсолютно все. В статье я приведу несколько примеров таких ситуаций. Когда задача поставлена плохо, когда хорошо. И какие подводные камни вас ждут в формировании ТЗ для систем компьютерного зрения.
Читать полностью »

Если вы когда-нибудь сталкивались с задачей ресайза картинок в браузере, то вы наверное знаете, что это очень просто. В любом современном браузере есть такой элемент, как канва. На него можно нанести изображение, задав желаемые размеры. Пять строчек кода и картинка готова:

function resize(img, w, h) {
  var canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = w;
  canvas.height = h;
  canvas.getContext('2d').drawImage(img, 0, 0, w, h);
  return canvas;
}

Потом с помощью этой же канвы картинку можно сохранить в JPEG и, например, отправить на сервер. В чем же тут подвох? А дело в качестве получившегося изображения. Если вы поставите рядом такую канву и обычный элемент <img>, в который загружена эта же картинка (исходник, 4 Мб), то вы увидите разницу.

imgЧитать полностью »

Pillow 2.7 — Существенное улучшение качества и производительности - 1 Первого января 2015 года по расписанию вышла новая версия библиотеки для работы с изображениями Pillow 2.7. Так как многие изменения в ней были сделаны командой Uploadcare, мы рады представить вам расширенную версию заметок о релизе этой версии.

Для начала вспомним, с чего все началось. Pillow — дружественный форк (как называют его авторы) популярной библиотеки PIL, Python Imaging Library. Последняя версия PIL 1.1.7 вышла в 2009 году и в основном содержала исправления ошибок. Изначально Pillow задумывался как проект только по приведению в порядок сборки PIL, и разработчики рекомендовали отправлять все баги, не связанные со сборкой, в оригинальный PIL. Но время шло, PIL стремительно устаревала, багов не уменьшалось, тут еще Python 3 маячил на горизонте. Поэтому с версией Pillow 2.0 все изменилось. «Pillow 2.0.0 добавляет поддержку Python 3 и включает много багфиксов со всего интернета» гласит описание проекта на PyPI. И с тех пор понеслось. Каждые три месяца выходили версии с огромных количеством багфиксов и другими улучшениями от различных разработчиков. Самое значительное нововведение за это время было, пожалуй, поддержка форматов WebP и JPEG2000. Теперь пришло время следующего большого шага.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js