В настоящий момент я работаю над проектом по детекции дефектов дорожно‑транспортной инфраструктуры. Находимся на самом начальном этапе, подбираем модели для детекции.
Рубрика «pyqt6»
Как мы сделали простой офлайн‑разметчик для YOLO и COCO с семантической и panoptic‑сегментацией
2026-10-09 в 10:01, admin, рубрики: COCO, panoptic segmentation, pyqt6, yolo, Компьютерное зрение, разметка данных, сегментация
ChameleonLab: Как мы портировали стеганографический инструмент на macOS. Грабли, решения и планы на Android
2025-08-22 в 10:04, admin, рубрики: lbs, MacOS, matplotlib, numpy, pillow, pyqt6, криптография, Стеганография, стегоанализПривет!
В наших прошлой и позапрошлой статьях мы рассказывали о создании нашего инструмента для стеганографии и стеганоанализа ChameleonLab. Мы получили массу ценных отзывов, и один из самых частых запросов был: «А когда версия для macOS?». Что ж, по вашим многочисленным просьбам, мы сделали это — ChameleonLab теперь доступен для macOS!
Этот путь оказался не просто «взять и пересобрать». Нам пришлось столкнуться с рядом специфичных для macOS проблем, начиная от сборки .appЧитать полностью »
Часть 2: ChameleonLab — не просто утилита, а учебная лаборатория
2025-08-20 в 0:31, admin, рубрики: lsb, matplotlib, numpy, pyqt6, криптография, Стеганография, стегоанализПривет!
Честно говоря, публикуя первую статьюЧитать полностью »
Хамелеон в цифровых джунглях: Пишем десктопное приложение для стеганографии на Python и PyQt6
2025-08-19 в 13:17, admin, рубрики: chi-squared attack, lsb, matplotlib, numpy, pillow, pyqt6, криптография, Стеганография, стегоанализПривет!
Сегодня я хочу поделиться историей создания одного из моих проектов — десктопного приложения для стеганографии, которое я назвал "ChameleonLab". Это не просто очередной скрипт для LSB-метода, а полноценный инструмент с графическим интерфейсом, поддержкой разных типов файлов, шифрованием и, что самое интересное, встроенными утилитами для стегоанализа.
Идея заключалась в том, чтобы создать удобную «лабораторию», где можно не только спрятать данные, но и исследовать, насколько незаметно это получилось. Мы пройдем путь от базового алгоритма до интеграции с Matplotlib и анализа аномалий в Office-документах.