Обработка картинки: Фоторедактор онлайн. Обрезать фото. Рамки, эффекты и фильтры
Обработка изображений — Работаем с фото и видео / Хабр
Работаем с фото и видео
Статьи Авторы Компании
Сначала показывать
Порог рейтинга
ElenaVolchenko
Блог компании Финолаб Data Mining *Обработка изображений *Бизнес-модели *
В предыдущей публикации я рассказала о нашем сервисе, который теперь имеет запатентованное название CarDamageTest. Он предназначен для автоматической оценки технического состояния автомобилей на основе технологий искусственного интеллекта.
В статье мы обсудим преимущества бизнес-экосистем по сравнению с обычными сервисами для клиентов, рассмотрим выгоды участия в таких системах для бизнеса, ну а в конце статьи вы найдете ссылки для скачивания нашего сервиса.
Читать далее
Рейтинг 0
Просмотры338
Комментарии 6
PatientZero
Обработка изображений *Сжатие данных *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
На сегодняшний день Stable Diffusion является источником вдохновения для сообщества любителей опенсорсного машинного обучения и в то же время источником расстройства для художников всего мира.
В процессе экспериментов с моделью я обнаружил, что она подходит в качестве чрезвычайно эффективного кодека сжатия изображений с потерями. Прежде чем приступать к описанию своей методики и демонстрации кода, вот несколько результатов модели по сравнению с JPG и WebP с высокой степенью сжатия. Все изображения имеют разрешение 512×512 пикселей:
Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑38 и ↓2 +36
Просмотры6.6K
Комментарии 11
kucev
Data Mining *Обработка изображений *Big Data *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
История машинного обучения (Machine learning, ML) началась в 1950-х, когда появились первые нейронные сети и алгоритмы ML.
Однако чтобы стать известным обычному человеку, машинному обучению понадобилось ещё шестьдесят лет. Анализ более чем 16 тысяч статей по data science MIT technologies демонстрирует экспоненциальный рост машинного обучения на протяжении последних двадцати лет, стимулируемый big data и прогрессом в глубоком обучении.
На практике любой, имеющий доступ к данным и компьютеру, может сегодня обучить модель машинного обучения. Возможности автоматизации и создаваемые ML прогнозы имеют множество различных применений. Благодаря им работают современные системы распознавания мошенничества, приложения доставки товаров предсказывают время прибытия на лету, а программы помогают в медицинской диагностике.
Способы создания и применения моделей зависят от потребностей организации и прикладной области ML. Процесс создания моделей машинного обучения подробно описан, однако у ML существует и другая сторона — внедрение моделей в среде продакшена. Модели в продакшене управляются через специальный тип инфраструктуры — конвейеры машинного обучения.
В статье мы расскажем о функциях сервисов ML в продакшене и рассмотрим готовые решения.
Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры1.7K
Комментарии 1
wadik69
Python *Программирование *Обработка изображений *Машинное обучение *
Привет, Хабр! Около полугода назад я наткнулся на статью с практически аналогичным названием. Сама идея мне показалась интересной и захотелось сделать нечто похожее только с использованием компьютерного зрения.
Всем, кому интересно как мне удалось это реализовать и с какими трудностями пришлось столкнуться в процессе разработки — добро пожаловать под кат!
Читать далее
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8
Просмотры6.7K
Комментарии 5
zoldaten 
000Z» title=»2022-09-27, 13:15″>27 сентября в 13:15
Обработка изображений *Разработка робототехники *Разработка на Raspberry Pi *
Tutorial
В данной публикации хотелось бы познакомить с пакетом калибровки камеры Kalibr, в том числе для целей его использования в пакете визуальной навигации ORB_SLAM3. Будет продемонстрирован процесс калибровки камеры fish-eye для raspberry pi. Камера будет калиброваться совместно с гироскопом/акселерометром imu-650 (GY-521). Предполагается, что данная пошаговая инструкция облегчит понимание процесса калибровки в случае возникновения необходимости в таковой.
Читать дальше →
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0 +3
Просмотры829
Комментарии 0
ternaus
Python *Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Кортокая версия.
Я набил API и python библиотеку, которые позволяют искать картинки похожую на искомую.
API бесплатный, на один запрос выдает до 20 похожих картинок.
В базе данных 18 миллионов изображений. Надеюсь, в ближайшее время, добавлю еще 50M.
API: LINK
python wrapper: LINK
Web Demo: LINK. Можно загрузить свою картинку или воспользоваться текстовым поиском. Можно кликать на картинки в результате поиска и смотреть что найдет по ней. Хороший вопрос за сколько шагов можно дойти от чего-то невинного до порнухи или хотя бы обнаженки.
Читать далее
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0 +19
Просмотры2.6K
Комментарии 4
zoldaten
Обработка изображений *Разработка робототехники *Разработка на Raspberry Pi *
Tutorial
Рассматриваются нюансы установки ORB_SLAM3 на одноплатном пк — raspberry pi 4 c ОС Raspbian buster, проводится поверхностный анализ возможностей алгоритма с учетом ограничений raspberry, показаны возможные пути оптимизации производительности, используется помимо прочего ROS noetic как связующее звено между imu, csi камерой raspberry pi и ORB_SLAM3.
Статья не претендует на научность, излагается мнение автора с опорой на экспериментальную базу.
Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры1.9K
Комментарии 9
kucev
Data Mining *Обработка изображений *Big Data *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
У Колумбийского университета есть хорошая история о плохих данных. Проект в сфере здравоохранения был нацелен на снижение затрат на лечение пациентов с пневмонией. В нём использовалось машинное обучение (machine learning, ML) для автоматической сортировки записей пациентов, чтобы выбрать тех, у кого опасность смертельного исхода минимальна (они могут принимать антибиотики дома), и тех, у кого опасность смертельного исхода высока (их нужно лечить в больнице).
Команда разработчиков использовала исторические данные из клиник, а алгоритм был точным.
Но за одним важным исключением. Одним из наиболее опасных состояний при пневмонии является астма, поэтому врачи всегда отправляют астматиков в отделение интенсивной терапии, что приводило к минимизации уровня смертности для этих пациентов. Благодаря отсутствию смертельных случаев у астматиков в данных алгоритм предположил, что астма не так уж опасна при пневмонии, и во всех случаях машина рекомендовала отправлять астматиков домой, несмотря на то, что для них риск осложнений при пневмонии был наибольшим.
ML сильно зависит от данных. Это самый критически важный аспект, благодаря которому и возможно обучение алгоритма; именно поэтому машинное обучение стало столь популярным в последние годы. Но вне зависимости от терабайтов информации и экспертизы в data science, если ты не можешь понять смысл записей данных, то машина будет практически бесполезной, а иногда и наносить вред.
Читать дальше →
Рейтинг 0
Просмотры4K
Комментарии 0
OlegSivchenko 
Информационная безопасность *Обработка изображений *Машинное обучение *Научно-популярное
В эпоху всеобщей виртуальности и общения через аватары, а также бурно развивающейся биометрической идентификации и дипфейков становится исключительно важно отличать живого человека от неживой подделки, например, от фотографии. В этом и заключается центральная задача биометрической идентификации пользователя. Частично я затрагивал эти темы в статьях о зловещей долине и о маскировке, препятствующей распознаванию лиц, а сегодня попробую рассказать о целом спектре методов, выработанных для опознания живого человека в картиночной реальности социальных сетей.
Читать далее
Всего голосов 25: ↑23 и ↓2 +21
Просмотры2.6K
Комментарии 7
datist
Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Tutorial
SVTR — state-of-the-art модель-трансформер для решения задачи OCR.
Авторами статьи была предложена архитектура с одним «зрительным» модулем для эффективного распознавания текста. Основная идея работы заключается в обработке признаков разного уровня, то есть локальных, которые представляют собой признаки отдельных частей символов, и глобальных, признаков целого изображения. Входное изображение с текстом сперва разбивается на компоненты, которым соответствуют определенные части изображения. Далее, применяя механизм self-attention между компонентами модель извлекает важную информацию, используя локальные и глобальные признаки. Также, уменьшая размерность и объединяя признаки после блоков self-attention, модель формирует многогранное представление о тексте на изображении. В результате, модель выдаёт последовательность признаков, в которой уже закодирован текст без использования рекуррентных сетей!
Читать далее
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0 +6
Просмотры1.2K
Комментарии 2
Clickru 
000Z» title=»2022-09-16, 12:11″>16 сентября в 12:11
Блог компании Click.ru Обработка изображений *Графический дизайн *Повышение конверсии *
Если вы занимаетесь интернет-маркетингом, вам потребуются качественные изображения. Они влияют на эффективность рекламы ничуть не меньше, чем правильно подобранные ключи, составленное объявление или выбранная аудитория, помогают лучше воспринимать информацию из текста, хорошо запоминаются.
Мы подготовили подборку из 19 популярных фотостоков, на которых вы без проблем сможете найти изображения для любых целей. Почти все фотобанки бесплатные, а платные легко оплатить из России.
Читать далее
Всего голосов 13: ↑12 и ↓1 +11
Просмотры3.4K
Комментарии 1
ZlodeiBaal
Блог компании Recognitor Обработка изображений *Машинное обучение *Компьютерное железо DIY или Сделай сам
Выбор платформы для работы с Computer Vision on the Edge — непростая задача.
На рынке десятки плат. И одна другой краше. Но на практике все оказывается не так хорошо.
Я попробовал сравнить дешевые платы которые есть на рынке. И сделал это не только в по скорости. Я попробовал сравнить платформы по “удобству” их использования. Насколько просто будет портировать сети, насколько хорошая поддержка. И насколько просто работать. И актуализировал это для 2022 года (один и тот же Coral из 2020 и из 2022 — две разные платы).
Читать далее
Всего голосов 26: ↑24 и ↓2 +22
Просмотры5K
Комментарии 12
kucev
Data Mining *Обработка изображений *Big Data *Машинное обучение *Искусственный интеллект
Перевод
Обычно эту задачу решают при помощи глубокого обучения.
Это одна из самых интересных областей исследований, получившая популярность благодаря своей полезности и универсальности — она находит применение в широком спектре сфер, в том числе в гейминге, здравоохранении, AR и спорте.
В этой статье приведён исчерпывающий обзор определения положения тела человека (Human Pose Estimation, HPE) и того, как оно работает. Также в ней рассматриваются различные подходы к решению задачи HPE — классические методы и методы на основе глубокого обучения, метрики и способы оценки, а также многое другое.
Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑21 и ↓2 +19
Просмотры3.9K
Комментарии 6
megabax
Python *Обработка изображений *
Tutorial
Читать далее
Всего голосов 18: ↑16 и ↓2 +14
Просмотры7K
Комментарии 4
arch2baald
Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *
Tutorial
Вероятно вы уже слышали про успехи нейросетей в генерации картинок по текстовому описанию.
Я решил разобраться, и заодно сделать небольшой туториал, по архитектуре модели Stable Diffusion. Сегодня мы не будем глубоко погружаться в математику и процесс тренировки. Вместо этого сфокусируемся на применении и устройстве основных компонент: UNet, VAE, CLIP.
Читать далее
Всего голосов 81: ↑81 и ↓0 +81
Просмотры9.8K
Комментарии 11
Atmyre
Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект
В этой статье я расскажу об одном из самых важных отличий человеческого мышления от того, как работают нейросети: о структурном восприятии мира. Мы поймем, как это отличие мешает ИИ эффективно решать многие задачи, а также поговорим об идеях, с помощью которых можно внедрить в нейросети понимание структуры. В том числе обсудим недавние работы таких известных в области AI людей, как Джеффри Хинтон и Ян ЛеКун.
Начнем мы с понимания того, что вообще такое “структурное мышление” и почему люди им обладают:
Читать далее
Всего голосов 42: ↑41 и ↓1 +40
Просмотры10K
Комментарии 58
ElenaVolchenko
Блог компании Финолаб Data Mining *Обработка изображений *
⚒️ Cезон Data Mining
Добрый день, коллеги! Меня зовут Елена Волченко. В компании Финолаб я являюсь руководителем отдела машинного обучения и анализа данных. Этой статьей я хочу начать цикл публикаций о создании нашей командой сервиса дистанционной оценки технического состояния автомобилей на основе технологий искусственного интеллекта.
Мой рассказ будет разделен на две части. В первой расскажу о потребностях и проблемах в дистанционной оценке повреждений автомобилей.
Во второй — о том, как мы решали эту задачу с помощью нейронных сетей и классического machine learning, с какими проблемами сталкивались, каких результатов достигли и что еще предстоит сделать.
Читать далее
Всего голосов 25: ↑25 и ↓0 +25
Просмотры4.8K
Комментарии 16
phillennium
Блог компании JUG Ru Group Обработка изображений *Машинное обучение *Будущее здесь
Перевод
Генерация изображений с помощью AI пришла по-настоящему. Опенсорсная модель для синтеза изображений Stable Diffusion позволяет любому обладателю компьютера с хорошей видеокартой творить практически любую визуальную реальность, какую сможет выдумать. Она может имитировать практически любой визуальный стиль, и если задать ей фразу-описание, результаты возникают на экране словно магия.
Одни художники восхищаются открывшимися возможностями, другие недовольны, а общество в целом пока вроде бы не курсе той стремительно развивающейся технологической революции, которая происходит в сообществах на Twitter, Discord и GitHub. Возможно, синтез изображений приносит настолько же большие возможности, как изобретение камеры — или даже создание самого визуального искусства. Даже наше восприятие истории под вопросом, в зависимости от того, как всё утрясётся. В любом случае Stable Diffusion возглавляет новую волну творческих инструментов, основанных на глубоком обучении, которые намерены революционизировать создание визуального медиаконтента.
Читать далее
Всего голосов 82: ↑80 и ↓2 +78
Просмотры35K
Комментарии 84
NewTechAudit
Обработка изображений *Big Data *Машинное обучение *
Tutorial
Привет, Хабр!
При автоматизации работы с документацией иногда приходится иметь дело со сканами плохого качества.
Особенно удручает ситуация, при которой вместо сканированного документа предоставляется фото с телефона.
В области обработки документов существует целый ряд задач, которые решаются с помощью машинного обучения. С примерным списком можно ознакомиться в данной статье. В этом руководстве я предлагаю решение проблемы различных помех на фото документа, которые могут возникнуть при плохом качестве съемки или плохом качестве самого документа.
Читать далее
Всего голосов 8: ↑8 и ↓0 +8
Просмотры4.6K
Комментарии 3
honyaki
Блог компании SkillFactory Open source *Обработка изображений *Искусственный интеллект
Перевод
Компания Stability.ai объявила о публичном релизе модели графической нейросети Stable Diffusion. Можно подумать, что это лишь очередная новость о том, что в мире искусства появилась ещё одна рядовая нейросеть.
Но это далеко не так по двум причинам, одну из которых вы видите в хабах. Подробности — к старту нашего флагманского курса по Data Science.
Узнать больше
Всего голосов 36: ↑32 и ↓4 +28
Просмотры21K
Комментарии 39
Фриланс работа для специалиста по обработке фото
| Сделать картинку для поста на FB new 200 UAH Сделать картинку для поста на FB — картинку предоставим. У нас есть дизайн с 2000-х Нужно придать нормальному виду, сделать современный пост ________________________________________________________________________________________________ Обработка фото, Полиграфический дизайн ∙ 35 ставок | 200 UAH | |
| Ретуш 15 фото new Очистить кожу и уравновесить тон кожи
Сделайте красивый светло-темный рисунок
Очистить бумажный фон ( 2 фото с черным бумажным фоном)
Сделать кожу более жёсткой
Фотографии нужно сделать через 2 дня. Обработка фото ∙ 25 ставок | ||
| Фотошоп + скриншоты в Майнкрафт new 400 UAH Необходимо сделать превью для нашего видео по Майнкрафт. Нужно сделать скриншот в игре на карте которую мы дадим фермы которую мы сделали и прифотошопить инвентарь как на примере, детальное тз предоставлю. Ищем именно того кто может взаимодействовать с игрой для создания превью.… Дизайн упаковки, Обработка фото ∙ 19 ставок | 400 UAH | |
| Посты для Instagram и Facebook new 500 UAH Необходимы рекламные фотопосты на медицинскую тематику, формат для: 1 Фейсбук 2 Инстаграмм 3. банеры на сайте Количество — на 5 тем! Цена договоренная! Баннеры, Обработка фото ∙ 60 ставок | 500 UAH | |
| Ретушер new Мы ищем высококвалифицированного дизайнера/ретушера для обработки фото. Обработка фото ∙ 33 ставки | ||
| Ретуш фото в стиле окна манекен new Обработка фото на невидимом манекене. Приоритет отдаем прежде всего исполнителям, которые имеют опыт работы с одеждой на невидимом манекене. Общий объем работы около 50 — 80 фотографий этой недели. Общая рекомедация: Отравка предмета, украсить склады на одежде, пыль, подряды,… Обработка фото ∙ 29 ставок | ||
| Список выпускных альбомов new 500 UAH Предлагаю, на постоянной основе работу по верстию выпускных альбомов по нашему макету. Требования к выполнению работы: ретуш, работа с RAW, коррекция света, цвет фотографии, умение работать в фотошопе с слоями, чувство стиля, навыки работы в фотошопе, время и желание работать. Обработка фото, Полиграфический дизайн ∙ 28 ставок | 500 UAH | |
| Превью / Обложка для Youtube new Добрый день. Необходимо сделать 10 обложек для Youtube канала. Работа не разовая, скорее постоянная. Если превью понравятся, то можем сотрудничать на постоянной основе. Примеры превью прилагаю. Предлагайте цену. Далее будем выбирать. Портфолио обязательно. Баннеры, Обработка фото ∙ 34 ставки | ||
| Требуется коррекция цвета видео в Davinci Resolve new Необходима коррекция цвета видеофильма 5 минут, в желаемое в Davinci Resolve, с передачей готового видео и файла проекта Видеосъемка, Обработка фото ∙ 6 ставок | ||
| Стилизованный фотоколяж для покрытия подкаста new Доброго дня!
Я ищу дизайнера, который работает с обработкой фото для создания фотореалистического коллажа с дальнейшей обработкой. Иллюстрации и рисунки, Обработка фото ∙ 34 ставки | ||
| Детские карты new Нужно нарисовать 64 героя для детских карточек из английского Мы ищем творческих иллюстраторов для досрочного сотрудничества. Способность делать шаблоны для печати будет плюсом и будет оплачиваться дополнительно Иллюстрации и рисунки, Обработка фото ∙ 79 ставок | ||
| Ретушер Фотошоп new нужно сделать ретушь нескольких фото в фотошопе. Портреты. покажите примеры своих работ. цену предлагайте свою, но проект не комерческий так что цена имеет значение. по результатам работы в дальнейшем возможно сотрудничество. Обработка фото ∙ 44 ставки | ||
| Отримання Витягу, Виписки з ЄДРПОУ new 250 UAH Нужна выписка по фирме General Promotion. Обработка фото, Юридические услуги ∙ 2 ставки | 250 UAH | |
| Обработка фото и видео для соц сетей new 4200 UAH Для постоянного сотрудничества ищу человека для обработки фото (и реже видео) для соц сетей (instagram, wechat, little red book) Весь материал снят на телефон (иногда проф сьемка , но исходиники в jpeg) По обработке фото нужна стандартная beuty кореция: «ужать»… Обработка видео, Обработка фото ∙ 23 ставки | 4200 UAH | |
| Ретушь ювелирки (золотой орнамент) new 1400 UAH У меня есть 12 фотографий. На брюках на этих фотографиях есть вышивка золотой ниткой. Конечно, камера «съела» весь объем этого орнамента. Необходимо вернуть объем и золотой блеск вышивке. Обработка фото ∙ 26 ставок | 1400 UAH |
Добавляю для примера выходные фотографии в цветкокоррекции, для ретуши отдаю…
Фотографии будут использоваться на Amazon и на сайте. Способность добавлять графические элементы и улучшать внешний вид товара.
Бренд аппаратной косметологии (обработка фото товаров и процедурных фотографий…
Прикрепляю драфт того, что это приблизительно будет, но еще нужно будет играть с композицией, элементами и т.д.
После этого нужно будет…
скан копия. Можно другой фирмы, которая занимается IT деятельностью.
Нужен ретушер, специализирующийся на ретуши ювелирки!Цифровая обработка изображений | Altamisoft.ru
Для проведения анализа цифровых изображений и устранения с них различных технических изъянов, возникших при съемке, например, из-за неправильной настройки устройства захвата или дефектов (царапины, пылинки и т.д.) объектива видео- или фотокамеры, часто требуется обработка изображений с целью повышения информативности и качества полученных снимков.
Такие операции, как удаление/подавление шумов, настройка яркости, контраста, резкости фотографий, цветокоррекция, сглаживание, компенсация дисторсии и многие другие, позволяют отредактировать изображение и подготовить его к печати или публикации. Существуют и специальные операции для работы с изображениями: получение негатива, бинаризация (преобразование снимка в черно-белые цвета), конвертирование в серый и т.
д.
Цифровая обработка изображений включает в себя также создание панорамных изображений, полученных соединением нескольких кадров.
Программа для обработки изображений
Для ввода цифровых изображений с устройства захвата (видео-, веб- или фотокамеры) в компьютер и их последующего редактирования требуется определенная система для обработки изображений. В идеальном случае такая система должна также управлять параметрами съемки, как например, значением выдержки и экспозиции, такими настройками изображения, как яркость, контраст, гамма, насыщенность и др.
Программа Altami Studio разработана специально для управления устройствами захвата изображений (или захвата видео), а также для анализа и обработки полученных кадров. Это кроссплатформенное приложение, которое может работать с различными моделями камер в большинстве популярных операционных систем (например, с Canon PowerShot и Canon EOS в ОС линейки Windows, в ОС на базе ядра Linux, а также в Mac OS).
Для обработки полученных кадров в программе имеется множество фильтров и операций, работающих как с формой изображений, так и с цветом. Все действия, выполняемые в данном приложении над статичной картинкой, можно также выполнять и в режиме реального времени.
Методы обработки изображений
Для редактирования цифровых изображений существуют различные алгоритмы обработки изображений, реализованные в современных программах. Их применение позволяет получить высокое качество изображения, а также устранить большинство возникших при съемке дефектов на фотографиях.
В программе Altami Studio разработаны такие методы обработки изображений, как: геометрические (например, поворот, масштаб, обрезание), морфологические (дилатация, эрозия), преобразования цветных изображений (негатив, гамма, сглаживание), изображений в градациях серого (преобразование Лапласа, пороговое, нахождение границ), а также операции по работе с измерениями (поиск контуров) и с фоном (выравнивание освещенности, восстановление, удаление фона).
Кроме того, программное обеспечение для обработки изображений Altami Studio имеет такую функцию, как автоматический поиск объектов на изображении. Все операции могут быть последовательно применены к одному изображению, что позволяет откорректировать изображение.
Обработка рентгеновского изображения
Для анализа рентгеновского снимка часто требуется предварительно его отредактировать. В основном для этого настраивают яркость и контраст фотографии, используют операцию гамма-коррекции, а также алгоритмы обработки полутоновых изображений и многое другое.
Данные методы обработки изображений можно применить в программе Altami Studio. К тому же, с помощью преобразований для работы с фоном, предлагаемых этой системой, с рентгеновского изображения можно удалять артефакты, а фильтр Автоматический поиск объектов позволяет найти и выделить интересующие области на изображении. Помимо перечисленного, в программе Altami Studio реализовано такое преобразование, как Псевдоцвета, идеально подходящее для работы с рентгеновскими снимками.
Применяя его, можно «раскрасить» изображение, присвоив пикселям те или иные цвета в результате квантования их по уровням яркости. Таким образом становятся различимы области с близкими по значению яркостями.
Читать другие материалы по теме:
Вам не подходят существующие решения?
Контроль качества зерна
Анализ изображений
Захват изображения
Компенсация дисторсии изображения
Техническое (машинное) зрение
Обработка изображения в реальном времени
Панорамные изображения
Определение размера частиц
Контроль качества труб
Что такое обработка изображений? Значение, методы, сегментация и важные факты, которые необходимо знать
За последние несколько лет глубокое обучение оказало огромное влияние на различные области технологий. Одной из самых горячих тем, обсуждаемых в этой отрасли, является компьютерное зрение, способность компьютеров самостоятельно понимать изображения и видео. Самоуправляемые автомобили, биометрия и распознавание лиц — все они полагаются на компьютерное зрение.
В основе компьютерного зрения лежит обработка изображений.
Что такое изображение?
Прежде чем мы перейдем к обработке изображений, нам нужно сначала понять, что именно представляет собой изображение. Изображение представлено своими размерами (высота и ширина) в зависимости от количества пикселей. Например, если размеры изображения составляют 500 x 400 (ширина x высота), общее количество пикселей в изображении составляет 200 000.
Этот пиксель представляет собой точку на изображении, которая приобретает определенный оттенок, непрозрачность или цвет. Обычно он представлен одним из следующих:
- Оттенки серого. Пиксель — это целое число со значением от 0 до 255 (0 — полностью черный, а 255 — полностью белый).
- RGB — пиксель состоит из 3 целых чисел от 0 до 255 (целые числа представляют интенсивность красного, зеленого и синего).
- RGBA — это расширение RGB с добавленным альфа-полем, которое представляет непрозрачность изображения.
Для обработки изображений требуется фиксированная последовательность операций, выполняемых над каждым пикселем изображения. Процессор изображения выполняет первую последовательность операций над изображением, пиксель за пикселем. Как только это будет полностью сделано, он начнет выполнять вторую операцию и так далее. Выходное значение этих операций может быть вычислено для любого пикселя изображения.
Что такое обработка изображений?
Обработка изображений — это процесс преобразования изображения в цифровую форму и выполнения определенных операций для получения из него некоторой полезной информации. Система обработки изображений обычно обрабатывает все изображения как 2D-сигналы при применении определенных предопределенных методов обработки сигналов.
Существует пять основных типов обработки изображений:
- Визуализация — Поиск объектов, которые не видны на изображении
- Распознавание — Различать или обнаруживать объекты на изображении
- Повышение резкости и восстановление — Создание улучшенного изображения из исходного изображения
- Распознавание образов. Измерение различных узоров вокруг объектов на изображении
- Извлечение — просмотр и поиск изображений в большой базе данных цифровых изображений, которые похожи на исходное изображение
Измерение различных узоров вокруг объектов на изображенииОсновные этапы обработки изображения
Получение изображения
Получение изображения — это первый шаг в обработке изображения. Этот шаг также известен как предварительная обработка при обработке изображений. Он включает получение изображения из источника, обычно аппаратного источника.
Улучшение изображения
Улучшение изображения — это процесс выявления и выделения определенных особенностей, представляющих интерес к изображению, которое было скрыто. Это может включать изменение яркости, контраста и т. Д.
Восстановление изображения
Восстановление изображения — это процесс улучшения появления изображения. Однако, в отличие от улучшения изображения, восстановление изображения выполняется с использованием определенных математических или вероятностных моделей.
Обработка цветных изображений
Обработка цветных изображений включает ряд методов цветового моделирования в цифровой области. Этот шаг получил известность из-за значительного использования цифровых изображений в Интернете.
Вейвлеты и обработка с несколькими разрешениями
Вейвлетыиспользуются для представления изображений с различной степенью разрешения. Изображения подразделяются на вейвлеты или меньшие области для сжатия данных и пирамидального представления.
Сжатие
Сжатие — это процесс, используемый для уменьшения памяти, необходимой для сохранения изображения, или пропускной способности, необходимой для его передачи. Это делается, в частности, когда изображение предназначено для использования в Интернете.
Морфологическая обработка
Морфологическая обработка представляет собой набор операций обработки для преобразования изображений на основе их формы.
Сегментация
Сегментация — один из самых сложных этапов обработки изображений.
Он включает в себя разделение изображения на составные части или объекты.
Изображение и описание
После сегментации изображения на области в процессе сегментации каждая область представляется и описывается в форме, подходящей для дальнейшей компьютерной обработки. Репрезентация имеет дело с характеристиками изображения и региональными свойствами. Описание связано с извлечением количественной информации, которая помогает отличить один класс объектов от другого.
Признание
Распознавание присваивает объекту метку на основе его описания.
Применение обработки изображений
Получение медицинских изображений
Обработка изображений широко используется в медицинских исследованиях и позволяет создавать более эффективные и точные планы лечения. Например, его можно использовать для раннего выявления рака молочной железы с помощью сложного алгоритма обнаружения узлов при сканировании молочной железы. Поскольку медицинское использование требует хорошо обученных процессоров изображений, эти приложения требуют серьезной реализации и оценки, прежде чем они могут быть приняты для использования.
Технологии определения трафика
В случае датчиков дорожного движения мы используем систему обработки видеоизображения или VIPS. Он состоит из а) системы захвата изображения, б) телекоммуникационной системы и в) системы обработки изображений. При захвате видео VIPS имеет несколько зон обнаружения, которые выводят сигнал «ON» всякий раз, когда транспортное средство входит в зону, а затем выводит сигнал «выключен» всякий раз, когда транспортное средство выходит из зоны обнаружения. Эти зоны обнаружения могут быть настроены для нескольких полос и могут использоваться для обнаружения трафика на конкретной станции.
Слева — нормальное дорожное изображение | Справа — изображение VIPS с зонами обнаружения (источник)
Помимо этого, он может автоматически записывать номерной знак транспортного средства, различать тип транспортного средства, отслеживать скорость водителя на шоссе и многое другое.
Реконструкция изображения
Обработку изображения можно использовать для восстановления и заполнения отсутствующих или поврежденных частей изображения.
Это включает в себя использование систем обработки изображений, которые были тщательно обучены с использованием существующих наборов данных фотографий, для создания новых версий старых и поврежденных фотографий.
Рис. Реконструкция поврежденных изображений с помощью обработки изображений (источник)
Распознавание лиц
Одно из наиболее распространенных применений обработки изображений, которые мы используем сегодня, — это распознавание лиц. Он следует алгоритмам глубокого обучения, когда машина сначала обучается конкретным чертам человеческого лица, таким как форма лица, расстояние между глазами и т. д. После обучения машины этим чертам человеческого лица она начнет принимать все объекты на изображении, напоминающие человеческое лицо. Распознавание лиц является жизненно важным инструментом, используемым в безопасности, биометрии и даже фильтрах, доступных в настоящее время в большинстве приложений для социальных сетей.
Преимущества обработки изображений
Внедрение методов обработки изображений оказало огромное влияние на многие технологические организации.
Вот некоторые из наиболее полезных преимуществ обработки изображений, независимо от области применения:
- Цифровое изображение может быть доступно в любом желаемом формате (улучшенное изображение, рентгеновский снимок, фотонегатив и т. д.)
- Помогает улучшить изображения для интерпретации человеком
- Информация может быть обработана и извлечена из изображений для машинной интерпретации
- Пикселями изображения можно управлять с любой желаемой плотностью и контрастностью
- Изображения можно легко сохранять и извлекать
- Позволяет легко передавать изображения в электронном виде сторонним поставщикам
Изучите концепции глубокого обучения и платформу с открытым исходным кодом TensorFlow с помощью учебного курса по глубокому обучению. Получите мастерство сегодня!
Вот что вы можете сделать дальше
Рост технологий глубокого обучения привел к быстрому ускорению компьютерного зрения в проектах с открытым исходным кодом, что только увеличило потребность в инструментах обработки изображений.
Спрос на специалистов, обладающих ключевыми навыками в технологиях глубокого обучения, с каждым годом растет стремительными темпами. Если вы хотите узнать больше об обработке изображений и преимуществах глубокого обучения, сертификационный курс Simplilearn Best Deep Learning Course (с Keras и TensorFlow) — идеальный способ направить вас на правильный путь. Вы освоите все концепции и модели глубокого обучения с использованием фреймворков Keras и TensorFlow и реализуете алгоритмы глубокого обучения. Начните с этого курса сегодня, чтобы начать успешную карьеру в области глубокого обучения.
Image Processing Toolbox — MATLAB
Выполнение обработки, визуализации и анализа изображений
Получить бесплатную пробную версию
Посмотреть цены
Image Processing Toolbox™ предоставляет полный набор эталонных стандартных алгоритмов и приложений рабочего процесса для обработки изображений, анализа, визуализации и разработки алгоритмов. Вы можете выполнять сегментацию изображения, улучшение изображения, шумоподавление, геометрические преобразования и регистрацию изображений, используя методы глубокого обучения и традиционные методы обработки изображений.
Инструментарий поддерживает обработку 2D, 3D и произвольно больших изображений.
Приложения Image Processing Toolbox позволяют автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений. Вы можете в интерактивном режиме сегментировать данные изображений, сравнивать методы совмещения изображений и выполнять пакетную обработку больших наборов данных. Функции и приложения визуализации позволяют просматривать изображения, трехмерные объемы и видео; настроить контраст; создавать гистограммы; и управлять областями интереса (ROI).
Вы можете ускорить свои алгоритмы, запустив их на многоядерных процессорах и графических процессорах. Многие функции набора инструментов поддерживают генерацию кода C/C++ для создания прототипов настольных компьютеров и развертывания встроенных систем машинного зрения.
Что такое Image Processing Toolbox?2:12 Продолжительность видео 2:12.
Что такое панель инструментов обработки изображений?
Анализ изображений
Извлечение значимой информации из изображений, например нахождение форм, подсчет объектов, определение цветов или измерение свойств объектов.
Документация | Примеры
Сегментация изображения
Определение границ областей на изображении с использованием различных подходов, включая автоматическое определение порога, методы на основе границ и методы на основе морфологии.
Документация | Примеры
Регистрация изображений
Выравнивание изображений для проведения количественного анализа или качественного сравнения с использованием мультимодальных и нежестких методов регистрации на основе интенсивности.
Документация | Примеры
К сожалению, ваш браузер не поддерживает встроенные видео.К сожалению, ваш браузер не поддерживает встроенные видео.
Рабочие процессы обработки 3D-изображений
Визуализация и выполнение полных рабочих процессов обработки изображений на 3D-объемах.
Документация | Примеры
К сожалению, ваш браузер не поддерживает встроенные видео.К сожалению, ваш браузер не поддерживает встроенные видео.
Обработка гиперспектральных изображений
Чтение, запись и визуализация гиперспектральных данных в различных форматах файлов и обработка данных с использованием таких алгоритмов, как Smile Reduction, NDVI или определение спектральных индексов.
Документация | Примеры
Глубокое обучение обработке изображений
Выполнение задач обработки изображений, таких как удаление шума изображения и выполнение преобразования изображения в изображение, с использованием глубоких нейронных сетей.
Документация | Примеры
Предварительная обработка изображений
Повышение контрастности, удаление шума и устранение размытия с помощью регулировки контрастности, морфологических операторов и пользовательских или предустановленных фильтров.
Документация | Примеры
Приложения для исследований и открытий
Используйте приложения для изучения и открытия различных алгоритмических подходов. С помощью приложения Color Thresholder вы можете сегментировать изображение на основе различных цветовых пространств. Приложение Image Region Analyzer позволяет вычислять свойства регионов в бинарных изображениях.
Документация | Примеры
Ускорение и развертывание
Автоматическое создание кода C/C++, CUDA ® и HDL для прототипирования и развертывания алгоритмов обработки изображений на ЦП, графических процессорах, ПЛИС и специализированных интегральных схемах.
Документация | Примеры
Ресурсы продукта:
Документация Примеры кода Видео Требования к продукту Примечания к выпуску
«Вскоре после запуска ForWarn в производство были обнаружены ранее незамеченные повреждения градом, которые представляли угрозу для водораздела. Без MATLAB мы не смогли бы выполнить эту работу столь же эффективно».
Дуэйн Армстронг, Космический центр Стеннис НАСА
Посмотреть больше историй клиентов
Получите бесплатную пробную версию
30 дней исследования в ваших руках.
Начинай сейчас
Готов купить?
Получите информацию о ценах и изучите сопутствующие товары.
Посмотреть цены Связаться с отделом продаж
Вы студент?
Ваше учебное заведение уже может предоставлять доступ к MATLAB, Simulink и дополнительным продуктам через лицензию для всего кампуса.
Что дальше?
Учебник
Обработка изображений Onramp
Видео
Обработка изображений Made Easy
Особенности выпуска
Что нового в последней версии MATLAB и Simulink
Выберите сеть Сайт
Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и посмотреть местные события и предложения. На основе ваше местоположение, мы рекомендуем вам выбрать: .
Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка:
Европа
Свяжитесь с местным офисом
ImageProcessingPlace
ImageProcessingPlace
|
|
|
.. 
(DIP/3e) 
