Рубрика «сегментация» - 2

в 12:28, , рубрики: 3d-modeling, DICOM Viewer, inobitec, segmentation, volume render, Блог компании Inobitec, визуализация данных, воксельный рендер, инобитек, медицина, Программирование, Работа с 3D-графикой, сегментация

Сегментация томографических данных - 1

Зачем это нужно

Для чего выполняется томографическое исследование? В большинстве случаев ради медицинской диагностики, иногда — в научных целях. Цель медицинской диагностики — выявить патологию, либо получить о ней дополнительную информацию, либо же убедиться, что её нет. Каким образом это достигается? В большинстве случаев путем последовательного ручного анализа срезов, сгенерированных томографом. Зачастую этого вполне достаточно. Но в некоторых случаях получить достаточно информации только на основе анализа плоских срезов невозможно или картина получается неполной: например, при поиске патологий сосудов или анализе некоторых переломов. Также, иногда необходима информация о взаимном расположении различных органов: особенно это актуально при планировании предстоящих операций. Получить такую информацию только на основе плоских срезов, в большинстве случаев, затруднительно. Тогда приходит на помощь трехмерная реконструкция томографических данных.
Читать полностью »

в 14:12, , рубрики: getloyal, mobio, Аналитика мобильных приложений, Блог компании Mobio, вертикали, мобильный маркетинг, мобильный ретаргетинг, Монетизация мобильных приложений, продуктовый маркетинг, ремаркетинг, сегментация, сегменты пользователей

В этой статье мы расскажем, как сегментировать пользователей для travel, food delivery, e-commerce, F2P-гейминг, subscription service вертикалей.

Как сегментировать пользователей для разных вертикалей - 1

Привлечение новых пользователей в мобильное приложение (User Acquisition) уступает новому сильному тренду мобильного маркетинга: ретаргетингу.

Тенденции User Acquisition не столь радужны и оптимистичны: количество рекламодателей растет при относительно не растущем мобильном рекламном рынке. Цены на привлечение нового пользователя растут вдвое. Кроме этого, информационное поле потребителя перегружено, и завоевать внимание рекламой становится все сложнее. Да и пользовательская база многих приложений и игр давно перевалила за миллионы, что означает, привлечение новых пользователей становится просто проблематичным.Читать полностью »

в 10:39, , рубрики: level set method, Matlab, Алгоритмы, компьютерная графика, математика, машинное зрение, метод фиксации уровня, обработка изображений, сегментация, фильтрация

Сегментация изображений является задачей разбиения цифрового изображения на одну или несколько областей, представляющих интерес. Это фундаментальная проблема в области компьютерного зрения, которая решается многими различными способами, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками.

В этой статье я кратко рассмотрю понятие метода фиксации уровня и неявно заданных динамических поверхностей (level set method). Также рассмотрю роль этого метода в бинарной сегментации с введением и определением математических конструкций, таких как SDT (Signed Distance Transforms), маркированной карты расстояний.

Бинарная сегментация изображений методом фиксации уровня (Level set method) - 1 Слева — исходное изображение, справа — сегментированное
Читать полностью »

в 8:33, , рубрики: c++, opencv, обработка изображений, сегментация

Это статья рассчитана на новичков, которые только начинают осваивать методы обработки изображений. Сама я часто сталкиваюсь с отсутствием легких примеров, особенно на русском языке, поэтому надеюсь данный материал окажется полезным.

Как-то встала передо мной следующая задача. У меня было много фотографий болгарских перцев и необходимо было отделить растение от фона. На примере этой задачи я покажу один из самых примитивных способов как это можно сделать при помощи openCV 2.4.

Суть задачи: закрасить белым все что не является растением.

Цветовая сегментация для чайников - 1
Исходная фотография (слева) и то что должно получиться (справа).
Читать полностью »

в 16:40, , рубрики: computer vision, fortran, анизотропная диффузия, выделение границ, математика, машинное зрение, обработка изображений, сглаживание, сегментация, сохранения границ, фильтр Перона и Малика, фильтры изображений

Фильтр анизотропной диффузии Перона и Малика — это сглаживающий цифровые изображения фильтр, ключевая особенность которого состоит в том, что при сглаживании он сохраняет и «усиливает» границы областей на изображении.

В статье я кратко рассмотрю зачем нужен этот фильтр, теорию по нему и как его реализовать алгоритмически, приведу код на языке Fortran и примеры сглаженных изображений.

Сглаживание изображений фильтром анизотропной диффузии Перона и Малика - 1
Крайнее левое изображение — оригинальное, справа от оригинального — фильтрованные с различными параметрами.
Читать полностью »

в 10:16, , рубрики: ocr, Алгоритмы, Блог компании Smart Engines, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, Программирование, распознавание, распознавание паспорта, рекуррентные сети, свёрточные сети, сегментация

Сегментация строки на символы является одним из важнейших этапов в процессе оптического распознавания символов (OCR), в частности, при оптическом распознавании изображений документов. Сегментацией строки называется декомпозиция изображения, содержащего последовательность символов, на фрагменты, содержащие отдельные символы.

Важность сегментации обусловлена тем обстоятельством, что в основе большинства современных систем оптического распознавания текста лежат классификаторы (в том числе — нейросетевые) отдельных символов, а не слов или фрагментов текста. В таких системах ошибки неправильного проставления разрезов между символами как правило являются причиной львиной доли ошибок конечного распознавания.

Поиск границ символов усложняется из-за артефактов печати и оцифровки (сканирования) документа, приводящим к “рассыпанию” и “склеиванию” символов. В случае использования стационарных или мобильных малоразмерных видеокамер спектр артефактов оцифровки существенно пополняется: возможны дефокусировка и смазывание, проективные искажения, деформирование и изгибы документа. При съемке камерой в естественных сценах на изображениях часто возникают паразитные перепады яркости (тени, отражения), а также цветовые искажения и цифровой шум в результате низкой освещенности. На рисунке ниже показаны примеры сложных случаев при сегментации полей паспорта РФ.

Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 1Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 2
Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 3Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 4
Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 5Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей - 6

В этой статье мы расскажем о методе сегментации символов текстовых строк документов, разработанном нами в Smart Engines, основанный на обучении сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Основным рассматриваемым в работе документом является паспорт РФ.
Читать полностью »

в 15:05, , рубрики: Алгоритмы, алгоритмы сегментации, методы, обработка изображений, сегментация, метки: ,

В статье описано исследование методов сегментации изображений на различных примерах. Целью исследования является обнаружение достоинств и недостатков некоторых известных методов.

Методы, которые будут рассмотрены в данной статье:

  1. Метод выращивания регионов;
  2. Метод водораздела;
  3. Метод нормальных разрезов.

Исследование методов сегментации на модельных изображениях

Исследование методов сегментации первоначально проводилось моделях изображений. В качестве моделей использовались девять видов изображений.

image

Читать полностью »

в 10:20, , рубрики: алгоритм, Алгоритмы, визуализация данных, Занимательные задачки, математика, сегментация, тайский язык

В этой статье я расскажу и покажу свой способ сегментации строк на слова. Если вам не интересна жизнь сибиряка в тропиках, можете смело пропускать вступление.

image
Читать полностью »

в 11:35, , рубрики: gtd, ui/ux, интернет-магазин, интернет-маркетинг, интернет-торговля, сегментация, Управление e-commerce

Это — четвертая статья в серии «11 шагов к хорошему интернет-магазину». Вот — предыдущая (там же — ссылка на остальные).

Для оффлайновой торговли сегментация предложения — давно уже тривиальный ход. Один и тот же холдинг владеет «Пятерочкой» и «Каруселью», Пятерочка позиционируется как доступный магазин для экономных людей, а Карусель — как более модный магазин для более обеспеченных. Соответственно, для Карусели важнее комфортная парковка и просторные торговые залы, а для Пятерочки — шаговая доступность жилых кварталов. Товары при этом и в Пятерочке, и в Карусели примерно одни и те же, а цены — разумеется, разные.

Если это хорошо работает для магазинов вне онлайна, отчего не попробовать тот же подход в интернете? Вот типичный интернет-магазин для аудитории, в которую я не попадаю совершенно:

Читать полностью »

в 15:07, , рубрики: growth hacking, Блог компании YAGLA, интернет-маркетинг, контекстная реклама, Медиа, сегментация, трафик, целевая аудитория

Сегментация целевой аудитории для контекстной рекламы: пошаговый пример - 1
Источник изображения

Представьте, что вы ищете в Яндексе-Гугле чехол для телефона, а вам показывают рекламу сотового поликарбоната. Промах с аудиторией в контексте — деньги на ветер.

Чтобы не «отапливать космос» своими бюджетами, смотрите простую схему выявления потребностей и сегментации целевой аудитории в контекстной рекламе.
При подготовке новых РК она позволит создавать объявления с высокой конверсией, в действующих кампаниях — расширить охват и снизить стоимость клика.
Читать полностью »

123
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js