Рубрика «обработка изображений» - 118

Пока Curiosity весь в делах и NASA не до того, чтобы оповещать нас о результатах исследований, а вопрос о цвете Марса в ходе нашего текущего проекта как нельзя актуален, мы с коллегами вернулись к старой избитой теме: какого цвета Марс.

В NASA ранее тоже задавались таким вопросом. Красивый пейзаж с залитыми Солнцем склонами марсианских стволовых гор, причудливыми базальтовыми дюнами, с экзотическими для Земли, но обычными для Марса фигурами выветривания, сделан в 2003 году членами команды разработчиков камеры THEMIS из Корнельского университета вместе с художником Доном Дэвисом, экспертом в области полноцветных визуализаций планетарных и космических объектов.

image

Дэвис начал с калибровки и сопоставления файлов многоспектральных снимков, сделанных THEMIS VIS в разных диапазонах. Используя в качестве ориентира полноцветные изображения с космического телескопа Хаббл и свой личный опыт в обсерватории Mt. Wilson и других, он вручную отрегулировал баланс цвета, чтобы он наиболее точно соответствовал такому Марсу, который бы мы увидели «своими глазами». Он также вручную немного сгладил и обработал изображение, чтобы минимизировать эффекты остаточного рассеянного света при фотографировании. (оригинал источника информации).

Но у нас же нет такой сложной системы для коррекции приходящих с Марса фото. А многочисленные попытки скорректировать фото с Марса автоматом через «автоматическую цветовую коррекцию» фотошопом нам кажется немного наивными. Очень сомнительно, что фотошоп настроен на приведение марсианских фотографий в земной вид.

Что же делать? Под катом много фото.
Читать полностью »

В 2011 году 75-летний юбилей термина «спам» знаменовался вводом капчи 200 миллионов раз ЕЖЕДНЕВНО!

Автоматический ввод капчи – теория и практика покорения Интернет

Все эти вводы — следствие борьбы администраторов сайтов со спам-ботами.

Автоматизация процесса распознавания капчи для множества людей, активно ведущих бизнес в Интернете, является насущной проблемой. Можно относиться к таким бизнесменам и специалистам как к «нехорошим и надоедливым спамерам». Однако остановить процесс спам-постинга, по крайней мере, в обозримом будущем возможным не представляется.

Ссылочный маркетинг здесь полноценно и уникально сочетает в себе решение задач продвижения, повышения репутации продвигаемого сайта в глазах поисковых систем. Происходит это по той простой причине, что каждая ссылка на сайт (в т.ч. и из спам-поста) повышает его позиции в выдачах Google, Яндекса и т.д. Следовательно, такой способ «убийства двух зайцев одним выстрелом» выгоден изначально. И значительная часть Интернет-бизнесменов должны не бороться со спам-постингом, а пытаться использовать его в своих целях.

Итак, актуальность решения задачи «обход капчи» сомнений не вызывает.

Читать полностью »

Один из читателей техноблога Gizmodo Метт Ван Гастел (Matt Van Gastel) прислал в редакцию сайта ответ на своё письмо, которое он отправлял в Apple по поводу характерных фиолетовых артефактов, появляющихся на фотографиях, полученных камерой его iPhone 5. Речь идёт о многочисленных жалобах пользователей, которые иллюстрируются следующим:

Apple: фиолетовые блики на снимках iPhone 5 — это нормально, держите камеру правильно

Читать полностью »

Один из читателей техноблога Gizmodo Метт Ван Гастел (Matt Van Gastel) прислал в редакцию сайта ответ на своё письмо, которое он отправлял в Apple по поводу характерных фиолетовых артефактов, появляющихся на фотографиях, полученных камерой его iPhone 5. Речь идёт о многочисленных жалобах пользователей, которые иллюстрируются следующим:

Техподдержка Apple: фиолетовые блики на снимках iPhone 5 — это нормально, держите камеру правильно

Читать полностью »

Здравствуйте, уважаемые читатели!

В данной статье хотелось бы рассказать о сравнительно новом операторе, применяемом в задаче классификации текстур. Данная задача очень близка к задаче поиска, распознавания и классификации образов.

Оператор LBP может быть использован для поиска объекта на изображении (например лица), а также проверки этого объекта на принадлежность некоторому классу (верификация, распознавание эмоций, пола по лицу). Заинтересовавшихся милости прошу под кат.
Читать полностью »

Представляю вашему вниманию заключительную статью из трилогии «Восстановление расфокусированных и смазанных изображений». Первые две вызвали заметный интерес — область, действительно, интересная. В этой части я рассмотрю семейство методов, которые дают лучшее качество, по сравнении со стандартным Винеровским фильтром — это методы, основанные на Total Variaton prior.
Также по традиции я выложил новую версию SmartDeblur (вместе с исходниками в open-source) в которой реализовал этот метод. Итоговое качество получилось на уровне коммерческих аналогов типа Topaz InFocus. Вот пример обработки реального изображения с очень большим размытием:

Восстановление расфокусированных и смазанных изображений. Повышаем качество
Читать полностью »

Алгоритм Particle Filter замечателен своей простотой и интуитивной понятностью. Предлагаю собственный вариант его использования в задаче стереоскопического зрения для сопоставления «одной и той же точки» на двух изображениях — с левой и правой камеры. Для реализации (исключительно в целях развлечения) использован Python с библиотеками numpy (матричные вычисления) и pygame (графика и обработка событий мышки). Сам алгоритм Particle Filter без изменений взят из курса Programming a Robotic Car на Udacity. Меня извиняет лишь то, что я честно прослушал весь курс и сделал все домашние работы, включая и реализацию этого алгоритма.

В задаче стереоскопического зрения нужно сопоставлять малые области (например, 8х8 пикселей) на левом и правом кадре. При идеальном расположении камер строго горизонтально, зная разность координаты по оси Х одинаковой области между левым и правым кадром, можно вычислить расстояние до объекта, который изображен в этой области. Понимаю, что звучит запутанно, но на самом деле это легко выводится простейшими геометрическими построениями по правилу подобных треугольников. Например, на видео с недостроенной колокольней, мы видим уходящий вдаль забор с одинаковыми ромбами. Ближний к нам ромб наиболее сильно смещен на правом кадре относительно левого, следующий — чуть меньше и т.д.

Стандартная схема решения такой задачи довольно тяжелая в вычислительном плане. Нужно откалибровать погрешности взаимного расположения камер так, чтобы гарантировать, что горизонтальная линия с координатой Y на левом кадре точно соответствует горизонтали с той же координатой на правом кадре. Затем сопоставить каждой точке (или области ) вдоль горизонтальной линии на левом кадре наилучшую точку на правом кадре (это решается, например, методом динамического программирования, имеющем квадратическую сложность). Тогда у нас будут вычислены смещения по Ох для каждой точки вдоль рассматриваемой горизонтали. И повторить процедуру для каждой горизонтальной линии. Немного сложновато, и уж совсем не похоже на то, как это работает в мозге (мы ведь знаем это, правда?)

Посмотрите, как алгорим Particle Filter решает эту же задачу. На мой взгляд, это очень похоже на биологическую модель, по крайней мере имитируются микро-движения глаза для фокусировки внимания на отдельных фрагментах изображения, и учитывается «предыстория» таких микро-движений.

Читать полностью »

Добрый вечер, дорогиее, добрый вечер, славный город Белгород.
Расскажу я вам сегодня сказку об одном дураке. А дурак он (я, то беж) потому, что не следовал одной простой истине:

Знаменитая программистская лень заключается в том, что вместо лишних телодвижений (своих ли, машинных ли) лучше подумать и найти решение поизящнее и попроще.

А речь в ней пойдет о том, как дурак пытался научить находить положение камеры в пространстве.

Читать полностью »

Во время спасательных и поисковых операций спастелям жизненно важно всегда чётко представлять, в какой части здания они находятся, каковы кратчайшие пути эвакуации, какие помещения уже обследованы и где в эту секунду работают их коллеги. Особенно остро эта задача стоит при пожаре и задымлении. В MIT создали индивидуальную систему автоматического построения карты помещения, которая позволяет спасателю всегда знать, где он находится.

Читать полностью »

Во время спасательных и поисковых операций спастелям жизненно важно всегда чётко представлять, в какой части здания они находятся, каковы кратчайшие пути эвакуации, какие помещения уже обследованы и где в эту секунду работают их коллеги. Особенно остро эта задача стоит при пожаре и задымлении. В MIT создали индивидуальную систему автоматического построения карты помещения, которая позволяет спасателю всегда знать, где он находится.

Читать полностью »


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