#image_processing — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #image_processing, aggregated by home.social.
-
Как математическая модель победила нейросеть: ректификация документов, сложенных втрое
Сегодня практически любую задачу компьютерного зрения пытаются решить нейронной сетью. Геометрическая ректификация документов — не исключение: современные модели умеют распрямлять даже скомканные листы бумаги. Реальность устроена иначе : никто не комкает деловые документы перед распознаванием, гораздо чаще их просто складывают пополам или втрое для удобства хранения или транспортировки. Поэтому большие нейросетевые модели на самом деле представляют скорее лишь научный интерес, а для практических целей куда полезнее придумать простой, но эффективный и быстрый алгоритм. В
https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/1060224/
#ocr #computer_vision #распознавание_документов #алгоритмы #математическое_моделирование #smart_engines #image_processing
-
Как я сделал Smart Select для Krita: локальное AI-выделение объектов по лассо
Я недавно начал пользоваться Krita, и после Фотошопа основной болью для меня было отсутствие удобного инструмента для умного выделения объектов выделения объектов. Мне захотелось попробовать сделать плагин, который будет реализовывать такую функцию, используя локальную модель. Идея простая: 1. Пользователь обводит объект лассо. 2. Нажимает кнопку Select object with AI . 3. Плагин локально строит мягкую alpha-маску. 4. Krita получает обычное выделение, с которым дальше можно работать штатными инструментами. Назвать плагин я решил Krita Smart Select . Репозиторий: https://github.com/BMFreed/krita-smart-select Релизы: https://github.com/BMFreed/krita-smart-select/releases
https://habr.com/ru/articles/1045846/
#krita #python #c++ #qt #opensource #computervision #machinelearning #image_processing #pytorch
-
Ускоряем в 10+ раз вычисление расстояния Хаусдорфа на упорядоченных контурах
История о том, как реальная performance-проблема привела к простой exact-оптимизации Hausdorff distance на упорядоченных контурах. как ускорить Hausdorff distance
https://habr.com/ru/articles/1042704/
#Hausdorff_distance #расстояние_Хаусдорфа #оптимизации #performance #обработка_изображений #image_processing #geometry #c++ #контуры #computer_vision
-
Динамический ресайзинг изображений (Image Previewer)
В данной статье рассматривается создание сервиса для динамического изменения размеров изображений с функциями проксирования и кэширования, а также приводится вариант его применения.
https://habr.com/ru/articles/1028140/
#ресайзинг #ресайз_картинок #image_preview #image_processing #image_resize #lru #кэширование #проксирование #cdn
-
Автоматизированное определение величины зерна стали по ASTM E112, ISO 643 и ГОСТ 5639 с использованием OpenCV
Оценка величины зерна является одной из базовых задач количественной металлографии, поскольку размер зерна напрямую связан с комплексом механических свойств металла: прочностью, пластичностью, ударной вязкостью, склонностью к хрупкому разрушению и стабильностью свойств после термической обработки. В промышленной практике для определения величины зерна широко применяются стандарты ASTM E112 , ISO 643 и ГОСТ 5639 . Несмотря на наличие формализованных методик, в реальной лабораторной практике анализ по-прежнему часто выполняется с опорой на визуальное сравнение микроструктуры с эталонными шкалами. Такой подход удобен и быстр, однако имеет ряд известных ограничений: высокая зависимость от квалификации эксперта, межоператорный разброс, чувствительность к качеству травления и освещения, а также трудности воспроизводимого документирования результата. В данной статье рассматривается практическая реализация системы автоматизированного анализа зеренной структуры стали на Python с использованием OpenCV . Цель разработки состояла не в замене стандартизованных методов их упрощённой цифровой имитацией, а в создании воспроизводимого инструмента, который позволяет приблизить лабораторный анализ к количественной обработке изображений и обеспечить прослеживаемость результата.
https://habr.com/ru/articles/1012280/
#компьютерное_зрение #обработка_изображений #сегментация_изображений #image_processing #OpenCV #Python_OpenCV #металлография #анализ_микроструктуры #морфологические_операции #выделение_границ
-
Оптимизация функций компьютерного зрения (библиотека OpenCV) для RISC-V
OpenCV — популярная библиотека, включающая множество алгоритмов компьютерного зрения и функций для них. Оптимизация их под RISC-V — большая и интересная задача, которой в рамках Зимней школы RISC-V
-
Дзен и публикация картинок
Привет Хабр! Сегодня я хотел бы поговорить с тобой о проблеме публикации картинок. Зачем вообще об этом говорить? Ежедневно миллионы людей публикуют миллионы, или даже, миллиарды изображений, что тут можно обсуждать? Наверняка, для веб-разработчика, тем более, опытного - это вообще никакая не проблема. Эх, как бы не так.
https://habr.com/ru/articles/891696/
#jamstack #webразработка #images #image_processing #environment #cit #ims #html #cdn
-
Автомодерация изображений: как исправлять нарушения, сохраняя количество и качество контента
Привет! Меня зовут Владимир Морозов, я старший дата-сайентист в отделе автоматической модерации Авито . Раньше мы блокировали объявления, которые нарушают правила публикации, а теперь исправляем — с помощью ML-системы. Так мы сохраняем количество контента, сокращаем стоимость модерации и улучшаем пользовательский опыт. В статье подробно расскажу обо всех этапах внедрения новой ML-механики: от идеи и исследования подходов до оптимизации нейронок и вывода в продакшен.
https://habr.com/ru/companies/avito/articles/882572/
#machine_learning #computer_vision #inpainting #ai #data_science #ml #python #moderation #image_processing #blur
-
Writing Dithering Algorithm in Racket
https://amanvir.com/blog/writing-my-own-dithering-algorithm-in-racket
#programming #lisp #algorithm #image_processing -
Writing Dithering Algorithm in Racket
https://amanvir.com/blog/writing-my-own-dithering-algorithm-in-racket
#programming #lisp #algorithm #image_processing -
Всем про LLM. Как рассказать про трансформеры одинаково хорошо и индустриалам, и исследователям
Привет, Хабр. Меня зовут Вика, я работаю в AIRI, преподаю в Школе Анализа Данных и Сколтехе и вместе со своими коллегами занимаюсь обработкой естественного языка, изображений и видео, а также иными задачами, где могли бы пригодиться трансформерные модели. Трансформерные архитектуры — очень мощное орудие, которые может быть применено почти во всех сферах DL, и интереснейший концепт, в котором много потенциала для исследования. А, главное, их очень легко применить к технологиям, которые способны изменить нашу жизнь здесь и сейчас. На словах всё красиво. Но три года назад мы заметили, что и магистры, и работники индустрии, связанной с AI, часто просят «объяснить, как же все‑таки работают трансформеры, потому что из научной статьи ничего не понятно». Так происходит из‑за того, что многое, что в статьях считается очевидным и само собой разумеющимся, очень плохо разъясняется в учебной литературе или существующих курсах. Как следствие, многие не могут использовать трансформеры для решения практических задач и реализации своих идей. Эта трудность побудила нас создать полноценный курс по трансформерам, в котором проработаны такие проблемные точки и который адаптирован для студентов с разным профессиональным бэкграундом. О нём я и расскажу в этой статье. Мы уже апробировали курс на лекциях в Сколтехе, МГУ и Сбер Университете, и написали в AIRI о нём статью , которую представили на воркшопе по преподаванию на одной из самых популярных мировых конференций по NLP — ACL-2024. Материалы академической версии курса можно найти в нашем репозитории . Приятного чтения!
https://habr.com/ru/companies/airi/articles/847348/
#трансформеры #преподавание #llm #computational_linguistics #image_processing #tabular_data #time_series #quantization #distillation
-
Currently focused on quantum image processing.
The field is very new and in it's infancy but the implications will be game changing.
-
Currently focused on quantum image processing.
The field is very new and in it's infancy but the implications will be game changing.
-
G'mic 3.4.0: Image Processing in Its Prime
https://gmic.eu/gmic340/
#ycombinator #open_source #image_processing #command_line_tool #GIMP_plug_in #Krita_plug_in #Photoshop_plug_in #Affinity_Photo_plug_in #8bf_plug_in #Paint_NET_plug_in #C_library #ZArt -
G'mic 3.4.0: Image Processing in Its Prime
https://gmic.eu/gmic340/
#ycombinator #open_source #image_processing #command_line_tool #GIMP_plug_in #Krita_plug_in #Photoshop_plug_in #Affinity_Photo_plug_in #8bf_plug_in #Paint_NET_plug_in #C_library #ZArt -
CV Tools — система зрения для конечных пользователей
CV Tools - система зрения для конечных пользователей. Задача создания классификатора изображений на основе пользовательского набора данных является частой задачей для AI программиста, однако автоматический инструмент, решающий задачу без участия программиста мне на глаза не попадался. CV tools - сервис анализа визуальной информации, имеющей в составе средства настройки и тестирования необходимых задач для не-программиста, он также позволяет использовать обученную систему как REST-сервер для анализа изображений.
-
I implemented 90 degree clockwise/counter-clockwise rotation algorithm for Guile-PNG.
The procedures aren't perfect yet but they work.
I used this article as the reference:
https://dev.to/seanpgallivan/solution-rotate-image-cpp -
Show HN: Invertornot.com – API to enhance your images in dark-mode
https://invertornot.com
#ycombinator #dark_mode #image_inversion #API #open_source #image_processing #smart_inversion #dark_mode_optimization -
Show HN: Invertornot.com – API to enhance your images in dark-mode
https://invertornot.com
#ycombinator #dark_mode #image_inversion #API #open_source #image_processing #smart_inversion #dark_mode_optimization
