Рубрика «обработка изображений» - 94

Введение

Данную статью я решил написать после прочтения статьи «Массивно-параллельная стабилизация изображения», в которой описывается алгоритм для стабилизации изображения с поворотных камер. Дело в том, что в свое время мной был реализован алгоритм для стабилизации изображения со стационарных камер, который используется в IP-видеосервере MagicBox и некоторых других продуктах компании Синезис, в которой я работаю по настоящее время. Алгоритм получился достаточно удачным по своим скоростным характеристикам. В частности, в нем очень эффективно реализован алгоритм поиска смещения текущего изображения относительно фона. Эта эффективность позволила задействовать основные его элементы (конечно с некоторыми модификациями) для сопровождения объектов, а также для проверки их на неподвижность.

Алгоритм стабилизации включает в себя следующие основные элементы: обнаружение смещения для текущего кадра, компенсация данного смещения и периодическое обновление фона, относительно которого происходит стабилизация. Ниже я подробно распишу каждый из них.
Цифровая стабилизация изображения со стационарных камер — корреляционный подход
Рис. 1 Стабилизация изображения иногда очень полезна.

Читать полностью »

Аспирант из Беркли восстановил внешний вид растения, жившего 375 миллионов лет назад

Если ввести в поисковик запрос «динозавр», то в результатах поисковой выдачи, в картинках, будут тысячи и тысячи картинок с динозаврами. Здесь и фантазия художника, и реконструкции внешнего вида различных древних животных от серьезных ученых.

А вот по древним растениям ситуация иная — в большинстве случаев мы увидим фотографии окаменевших остатков растений, их следы в современных осадочных горных породах. Один из аспирантов Беркли, Джефф Бенка, решил попробовать реконструировать внешний вид растения, жившего в девоне, это около 400 миллионов лет назад.

Читать полностью »

Доброго времени суток уважаемые читатели. На просторах интернета мне повстречался один миниатюрный и очень интересный Bash скрипт. С помощью ImageMagick он потрясающим образом обрабатывает фотографии белой учебной доски, очищая «содержимое» от всего лишнего:

#!/bin/bash
convert $1 -morphology Convolve DoG:15,100,0 -negate -normalize -blur 0x1 -channel RBG -level 60%,91%,0.1 $2

До:

image

После:

image
Читать полностью »

34 ученых из Allen Institute for Brain Science в Сиэтле завершили создание первой всеобъемлющей карты мозга млекопитающих, о чем они объявили 2 апреля в журнале Nature Neuroscience. Карта детально отображает взаимосвязи между клетками мозга мыши – нейроны, которых у нее около 71 миллиона.

Ученые получили новые снимки работы нейронов мозга
Читать полностью »

Речь сегодня пойдёт о генерации изображений с картой расстояний (Signed Distance Field). Данный вид изображений примечателен тем, что фактически позволяет получить «векторную» графику на видеоускорителе, причём даром. Одной из первых данный метод растеризации предложила компания Valve в игре Team Fortress 2 для масштабируемых декалей в 2007 году, но до сих пор он не пользуется особой популярностью, хотя позволяет рендерить прекрасного качества шрифты, используя текстуру всего 256х256 точек. Данный метод прекрасно подходит для современных экранов высокой чёткости и позволяет серьёзно сэкономить на текстурах в играх, он не требователен к железу и прекрасно работает на смартфонах.

Signed Distance Field или как сделать из растра вектор

Хитрость заключается в создании такой специально подготовленной карты расстояний, что при использовании простейшего шейдера получается идеальная векторная картинка. Более того, с помощью шейдеров можно получить эффекты тени, свечения, объёма и т. п.

Как же создавать такие изображения? Очень просто, ImageMagick позволяет сделать это одной командой:

convert in.png -filter Jinc -resize 400% -threshold 30% ( +clone -negate -morphology Distance Euclidean -level 50%,-50% ) -morphology Distance Euclidean -compose Plus -composite -level 45%,55% -resize 25% out.png

На этом можно было бы поставить точку, но так полноценного топика не получится. Что ж, под катом — описание быстрого алгоритма расчёта SDF, пример на C++ и немного шейдеров для OpenGL.
Читать полностью »

Библиотека компьютерного зрения CCV 0.6 с новым классификатором изображений

Для свободной кроссплатформенной библиотеке компьютерного зрения CCV разработан новый классификатор изображений, обученный в свёрточной нейроной сети. Впервые классификатор такого уровня и модели (детектор лиц, детектор автомобилей, детектор пешеходов) выпущены под свободной лицензией.
Читать полностью »

После первой нашей публикации минуло немало времени и произошло несколько важных событий. Теперь мы будем писать чаще, а пока подведем некоторые итоги прошедших месяцев.

Во-первых, мы закрыли посевной раунд с участием TMT Invsetments и iDealMachine.
TMT — инвестиционная компания со штаб-квартирой в Лондоне, вложившаяся в том числе в ShareThis и приобретенный Yahoo Astrid. Акции TMT торгуются на Лондонской бирже, в команде — сооснователи холдинга РБК: Герман Каплун, Артем Инютин и Александр Моргульчик.
iDealMachine — венчурный фонд и стартап-акселератор, инвестировавший в нас на предпосевной стадии и давший дорогу в мир предпринимательства. В портфеле iDM несколько отличных проектов, например Miiix — платформа для взаимодействия поставщиков и интернет-магазинов (победитель премии «Стартап года»), Prixel — репродукция живописи на 3D-принтере, Smart Museum – интерактивный гид по музееям и xTurion – мобильные роботы для мониторинга.

Во-вторых, в обществах слепых началось тестирование первой версии нашего устройства. Oriense-1 позволяет безопасно перемещаться, предупреждая о препятствиях и подсказывая пути обхода. Помимо голосовых сообщений, для передачи информации используется «аудио 3D-карта» — пространственные звуковые маркеры, которыми помечаются препятствия и другие важные объекты сцены. Это позволяет оперативно воспринимать пространство на слух. Аналогичный принцип используется в аудио-играх для незрячих (Audio Quake, Shades of Doom), да и в целом незрячие ориентируются именно так, «слыша» препятствия. Все препятствия при этом услышать невозможно, и тут то и должно приходить на помощь наше устройство. Сенсорная замена вообще достаточно распространенный подход в устройствах помощи незрячим, самая известная подобная система, vOICe, преобразует изображение с камеры в звуковой образ: высота пикселя передается тоном, а яркость – громкостью. Для восприятия такого образа требуется длительное обучение, а использование предполагает крепкие нервы – послушайте ролик.

Читать полностью »

Шведский музей предлагает посетителям «раздеть» цифровую копию египетской мумии

Технологии развиваются сейчас настолько быстро, что, порой, мы даже не замечаем, как изменяется та либо иная область нашей жизни. К примеру, музеи. Раньше вы приходили, к примеру, в археологический музей, и просто смотрели на экспонаты, ощущая дух времени, если можно так выразиться. Но потрогать, к сожалению, ничего было нельзя, не говоря уже о том, чтобы вынуть какую-нибудь мумию из саркофага, и хорошенечко ее повертеть, рассматривая с разных сторон.

Но благодаря технологиям теперь это возможно. И шведский музей «Средиземноморских и ближневосточных древностей» позволяет любому посетителю вынуть мумию из саркофага, и рассмотреть все детали. Правда, мумия — не реальная, это цифровая копия существующей в реальности египетской мумии.

Читать полностью »

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 »

НАСА объявило конкурс компьютерных алгоритмов

На сайте TopCoder размещён новый конкурс NASA Asteroid Grand Challenge Series. Задача конкурса — помочь в решении проблемы астероидов, которые могут врезаться в Землю и уничтожить человеческую расу. Конкретно, от программистов требуется разработать новые алгоритмы распознавания астероидов на изображениях с земных телескопов.
Читать полностью »


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