Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Фотошоп обработка фото изображений картинок в Челябинске | Услуги

СДЕЛАЮ ФОТОШОП УСЛУГИ ПО ОБРАБОТКЕ ФОТО, ЛЮБОЙ СЛОЖНОСТИ, В ПРОГРАММЕ ФОТОШОП (ADOBE PHOTOSHOP).
Берусь за все сложные заказы! Опыт работы более 7 лет. Ваши фотографии в дальнейшем никуда не выкладываются, а информация с фото никуда не сообщается. Файлы удаляю, конфиденциальность гарантирую!

ЦЕНЫ ОРИЕНТИРОВОЧНО 200Р-1000Р ЗА ФОТО
(зависит от сложности фото, количества, срочности).
ОБРАБОТКА, РЕДАКТИРОВАНИЕ, КОРРЕКЦИЯ ФОТОГРАФИЙ, КАРТИНОК, ФАЙЛОВ В ЛЮБЫХ ФОРМАТАХ: PNG, JPEG, JPG, PNG, TIFF, GIF, PSD И ДР.

МОЖНО ЗАКАЗАТЬ ЛЮБЫЕ УСЛУГИ ФОТОШОПА ПО ОБРАБОТКЕ ФОТО:

— СДЕЛАТЬ ФОТОШОП ФОТО, картинки, файла, рисунка;
— ФОТОМОНТАЖ, монтаж фотографий, сложный монтаж фото, вставить изображение, картинку, заменить любые элементы на фото;
— ПОРТРЕТНАЯ РЕТУШЬ фото разными способами: частотное разложение, штампом и заплатками, сюрфейс блур;

ТОЛЬКО ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ВАШИХ ФОТОГРАФИЙ!

КАК ПРОИСХОДИТ ЗАКАЗ И ОПЛАТА?

ПИШИТЕ В ВАЦАП, ВАЙБЕР, ТЕЛЕГРАМ, СМС НА ТЕЛЕФОН ИЛИ ЗВОНИТЕ В ЛЮБОЕ ВРЕМЯ, ВСЕГДА РАДА ПОМОЧЬ!

Пакетная обработка изображений.

Сегодня мы рассмотрим способ обработать большое количество изображений, затратив на это чуть больше времени, чем на обработку одного.

Как часто мы сталкиваемся с тем, что нам нужно обработать большое количество изображений под один шаблон? Гораздо чаще, чем нам кажется: выложить изображения одинакового размера на веб-сайт, расставить копирайт, выровнять баланс белого на фотографиях с одинаковым освещением и так далее. Делать всё это в ручную — довольно, продолжительный и утомительный процесс. Пакетная обработка изображений позволит вам сэкономить несколько часов времени, которое вы могли провести у экранов своих мониторов, повторяя одни и те же действия.

Лучше создать на компьютере две папки. Одну назвать «Оригиналы» (из личного опыта посоветую сделать её копию — на всякий случай), вторую — «Результаты». В папку «Оригиналы» помещаем все наши фотографии, которые нужно обработать. Если вам требуется вставить фотографию в рамку или поставить копирайт, и важно, какой ориентации фотография (горизонтальная или вертикальная), то вновь разбиваем на две папки: в одну помещаем вертикальные фотографии, в другую горизонтальные. Плюс — первым делом задаём одинаковое разрешение для всех изображений (в случае с рамкой — равное её разрешению).

Открываем в Photoshop любое изображение из папки «Оригиналы» и записываем для него Action. Для этого в окне «Операции»/»Аction« (иконка располагается рядом с «Историей», либо можете перейти из вкладки «История») сначала создаём новую папку для «Аction» (нажимаем на пиктограмму с изображением папки):

Далее создаем новый Аction (нажимаем на соответствующую пиктограмму):

Обозначение: Синий — создать новую операцию/create new action. Зеленый — воспроизвести действия, для открытого изображения. Красный — индикатор, при нажатии на который начинается запись, и он загорается красным. Черный — остановка записи.

Сразу после создания Action начинается запись всех действий, которые вы выполняете с открытым изображением, при этом индикатор записи горит красным. Чтобы остановить запись, нужно нажать на пиктограмму «Стоп» (выделена черным кружком).

Обрабатываем изображение в зависимости от потребностей (изменение разрешения, цветокорекция, наложение фильтров). После всей нужной обработки сохраняем его в папку «Результаты» с помощью кнопки «Сохранить как» и нажимаем на «Стоп», чтобы остановить запись Action. После этого лучше удалить изображение из папки «Результаты», чтобы не запутаться.

Внимание! Ни в коем случае нельзя выделять какие-то отдельные части изображения и обрабатывать их! В этом случае на всех изображениях выделенная область будет обработана так, как вы это сделали с первым изображением.

Примерно так у вас должно получиться в итоге. В случае чего — любое действие вы можете удалить, просто перетащив его в корзину.

Теперь нужно использовать Action для всех фотографий в папке «Оригиналы». Для этого заходим в меню Файл — Автоматизация — Пакетная обработка (File — Automate — Batch). Выбираем нужные папки и подходящие для вас настройки, нажимаем «Ок» и ждём, когда Photoshop обработает все изображения за вас.

P.S. Не забывайте, что возможности компьютера не безграничны, и если предстоит обработать большее количество фотографий, то лучше разбить их на две части (по нашим наблюдениям — так получится быстрее), и, поскольку большая нагрузка падает на оперативную память вашего компьютера, то для ускорения процесса ускорения (извините за каламбур) стоит закрыть все программы, помимо, собственнно, Photoshop.

P.P.S. Надеюсь, что этот урок сэкономит для вас много времени, всего доброго и удачных снимков!

7 Бесплатных программ для Пакетного редактирования изображений

В эпоху цифровых камер, нет ничего проще, чем сделать массу фотографий. В мгновение ока, вы можете оказаться с горой снимков, которые теперь нужно разобрать, отредактировать и т.д. Неважно, что вы решите делать с фото, но перед этим, вам, наверное, придется провести с ними, некоторую дополнительную работу. Одни из наиболее распространенных правок изображения, являются изменение размера, переименование, преобразование форматов, исправления цвета и т.д. Вас может испугать ручное редактирования такого большого количества фотографий. Не тратьте впустую свое время, просто скачайте один из бесплатных инструментов представленных ниже, и начните пакетное редактирования!

XnConvert (Windows, Mac, Linux)

Мощный инструмент XnConvert не только является коссплатформенным продуктом, но и кроссфункциональным. Что я под этим подразумеваю? В то время как большинство подобных инструментов позволяет выполнять лишь изменение размера изображения, или только пакетное переименование файлов, XnConvert умудряется все это делать одновременно. Однако, несмотря на всю свою мощность, XnConvert остается очень простым в использовании приложением.

Перетащите ваше изображение во вкладку «Input» и добавьте действия, расположенные во вкладке «Actions». Это может быть что угодно, от изменения размера изображения, поворота, нанесения водяных знаков, до добавления водяных знаков, фильтров, границ и игры с цветовой палитрой. XnConvert справляется во всем. Во вкладке «Output», вы можете создать новые имена для файлов (XnConver делает и пакетное переименование), выбрать папку для сохранения обработанных изображений, установить формат файлов и многое другое. Скачать с оф. сайта: www.xnconvert.com

PhotoMagician (Windows)

Хотя PhotoMagician не такой мощный как XnConvert, но он предлагает своим пользователям несколько уникальных особенностей. Основная функция PhotoMagician заключается в пакетном изменении размера, но вы также можете использовать его для добавления некоторых основных эффектов и для конвертации файлов в некоторые популярные форматы. Вам лишь нужно выбрать начальную и конечную папки, а затем применить один из доступных профилей изменения размера или создать свой собственный.

PhotoMagician включает в себя профили изменения размера многих популярных устройств, таких как iPhone, iPod Nano, Sony PSP и некоторых других. Во вкладке «Conversion Settings» вы можете добавить простые эффекты, такие как сепия или оттенки серого, изменить угол наклона изображения и многое другое. Приятной особенностью программы является возможность выбирать изображения по размеру изображения, размеру файла и дате модификации файла.

PhotoMagician переведен на 17 различных языков! После установки, вы можете спокойно поменять язык интерфейса.Перейти на оф.сайт: www.softpedia.com

IrfanView (Windows)

IrfanView – отличный просмотрщик изображений и редактор, который я использую на протяжении многих лет, с некоторых пор включающий в себя очень стильный инструмент пакетного редактирования. Пакетный редактор из IrfanView может помочь вам изменить размеры, переименовать изображения, конвертировать и корректировать сразу несколько файлов. Есть, правда, один недостаток. Все эти функции не так-то просто найти. К счастью, у вас есть эта статья, к которой можно обратиться за помощью.

После установки и запуска IrfanView, перейдите в «File –> Batch Conversion/Rename…». Это откроет редактор, в котором вы сможете сразу начать работать. Смотрите на ваши изображения в верхней части окна и перетаскивайте их в нижнюю область. Вы также можете выбирать между пакетным режимом конвертирования и пакетным переименованием или можете применить их оба. Нажмите на кнопку «Advanced» для доступа к дополнительным опциям. Вообще, инструменты пакетного редактирования в программе IrfanView являются довольно мощными, поэтому вы можете использовать их для тонкой настройки цвета изображений. Оф. сайт: www.irfanview.com

FastStone Photo Resizer (Windows)

Я использую FastStone Capture как свой основной инструмент для скриншотов, теперь, когда появился FastStone Photo Resizer, я думаю о его установке на свой рабочий компьютер. В отличие от Capture, Photo Resizer является абсолютно бесплатным и, несмотря на свое название, умеет делать намного больше, чем просто изменять размер фотографии. Photo Resizer включает в себя две основных вкладки: Batch Convert (пакетное конвертирование) и Batch Rename (пакетное переименование). К сожалению, вы не сможете заставить FastStone сделать эти два действия одновременно (как минимум, я не смог заставить его это сделать), что делает общение с программой немного неудобным.

Во вкладке «Batch Convert» вы можете легко настроить формат ваших конечных файлов, а нажав на кнопку «Advanced Options» вы попадете в меню с дополнительными возможностями. Здесь вы можете изменять размер, поворачивать изображение, регулировать цвет, добавлять текст и водяные знаки, а также делать почти все, о чем можно только подумать.

После выбора всех опций, вы можете сохранить настройки в файл, для того, чтобы была возможность использовать их снова, без ручной настройки. Если вы хотите переименовать файл, то вам придется перезагрузить ваши отредактированные фотографии во вкладку «Batch Rename» и уже в ней произвести процесс смены имен.Оф. сайт: www.faststone.org

Picasa (Windows, Mac)

Если вы используете Picasa в качестве просмотрщика фотографий и загрузчика, тогда нет ничего проще, чем сделать некоторые правки файлов, тем более если вы уже находитесь в ней. Здесь есть несколько возможностей для пакетного редактирования файлов, но не все они осуществляются из одного места.

Для пакетного изменения размера, качества и пакетного добавления водяного знака, нужно выделить фотографии и выбрать «Экспорт» в нижней части. После этого откроется диалоговое окно, в котором вы сможете выполнить все необходимые операции. Для некоторых пакетных фильтров, вроде вращения или переименования, нужно нажать на «Фото –> Пакетное редактирование». Все что вы отметите здесь, будет применено ко всем выбранным фотографиям. Оф.сайт: picasa.google.com

BIMP (Windows)

BIMP является одной из тех программ, в которую вы должны буквально вгрызаться зубами, чтобы добраться до нужной опции. Хотя это стоит того, ведь BIMP известен как достаточно эффективный пакетный редактор. Но прежде, чем мы перейдем к нему, давайте посмотрим на весь процесс установки. BIMP поставляется с инсталлятором Softsonic, который пытается установить не одну, а две дополнительных программы. Вы можете от них отказаться, но чтобы это сделать обязательно обратите на это внимание при установке, а не бездумно тыкайте на кнопку «Далее». После успешной установки, вы, наконец, сможете использовать BIMP на своем компьютере.

Хотя и интерфейс BIMP оставляет желать лучшего, но вы с его помощью можете выбирать изменение размера изображения, добавлять пользовательские водяные знаки, применять некоторые популярные фильтры и даже переименовывать файлы. Инструмент переименования файлов, здесь особенно сильный и, если вам нужно заменить только элементы имени файла, добавить определенный префикс или суффикс, прописать все буквы в нижнем регистре, то это лучшее приложение, которое способно выполнить эти функции. Оф.сайт: bimp.com

SunlitGreen BatchBlitz (Windows)

Это еще одна программа из серии скрытых установщиков, но, к сожалению (или к счастью?) внутри нее скрывается довольно мощный инструмент пакетной обработки, который вы обязательно должны проверить, если являетесь пользователем Windows. При установке BatchBlitz будьте очень-очень бдительным, так как установщик будет пытаться «пропихнуть» дополнительную программу Babylon будет запутывать вас с Registry Cleaner. Просто отклоните все эти дополнительные «плюшки» и получите чистый редактор изображений.

BatchBlitz очень комфортен в использовании: начинайте работу с открытия новой Blitz-сессии, через «File –> New», вверху находите необходимое изображение и добавляйте его в основное окно. Затем переключайтесь на вкладку «Actions» чтобы внести изменения, такие как: изменение размера, переименование, преобразование в другой формат, авто-контраст, поворот и многие другие. После добавления действий, вы можете дважды щелкнуть по каждому из них для дополнительной настройки.

В любое время вы сможете сохранить сессию и использовать ее снова и снова. В общем, работает программа прекрасно. Оф.сайт: www.sunlitgreen.com

Готовим креативы: чем редактировать картинку?

Рано или поздно веб-мастер сталкивается с подготовкой креативов. Сегодня расскажем, какие они должны быть, а также расскажем немного о платных и бесплатных инструментах для редактирования изображений.

Креативы в мире CPA — это рекламные материалы (в большинстве своём баннеры и картинки для рекламных кампаний, иногда видео), которые используются для продвижения товаров и услуг рекламодателей. Да, сами интернет-магазины и онлайн-сервисы заливают в партнёрские сети готовые баннеры, но у них есть несколько минусов:

• Отсутствие необходимых размеров. У каждой площадки свои требования к размерам и форматам баннеров, и если залить не подходящее по параметрам изображение, сам баннер может исказиться, а вёрстка «поехать».
• Баннеры не на всех языках. Это может быть критично для веб-мастеров, работающих с зарубежными ГЕО. Очевидно, что баннер на родном языке привлечёт больше внимания, чем то же изображение с англоязычным контентом (даже при учёте того, что пользователь может знать иностранный язык).
• «Выжатые» баннеры. Креативы необходимо постоянно менять и освежать, так как порой у пользователя «замыливается» глаз: первый раз он кликнет по изображению, второй — обратит внимание, а после третьего просто начнёт игнорировать.

Конечно, всегда можно направить запрос на обновление баннеров или предоставление креативов нужного размера на языке целевой аудитории — рекламодатели охотно идут навстречу и помогают веб-мастерам. Но это занимает время, а его может не быть, особенно в период активных распродаж и высокий сезон. Поэтому порой бывает проще и быстрее подготовить изображение самостоятельно, а затем выслать его на согласование. Получить «благословение» от рекламодателя важно: в противном случае (если вы будете использовать креативы) действия, сделанные по ним, будут отклонены, а вы подвергните бренд риску.

Рассмотрим основные параметры креативов (баннеров, изображений для рекламных кампаний):

Форма

Даже если изображение будет стильным и манящим, вряд ли вы получите высокую конверсию, если оно окажется плохого качества или неправильно обрезанным. Поэтому форма, а именно технические требования, очень важны.

Сейчас практически на любой площадке есть подсказки, каким должно быть изображение, чтобы качественно отображаться. К ним относятся: размер (максимальное или минимальное соотношение сторон в пикселях), вес (в кило- и мегабайтах), формат (PNG, JPEG, GIF, SVG и другие).

Если мы имеем дело с растровыми изображениями (например, фотографиями), важно помнить, что при увеличении их размера картинка начинает «расплываться», становится нечёткой, теряется качество. И наоборот: если мы уменьшаем картинку, она становится визуально более чёткой (хотя при этом могут теряться некоторые мелкие детали). Лучше всего не менять оригинальный размер изображения, но либо обрезать его, либо подбирать точно под требуемый размер. На некоторых платформах (например, в соцсетях) есть встроенная функция кадрирования (то есть обрезки изображения), но не везде: иногда картинка может автоматически обрезаться так, что часть информации просто не попадёт в кадр, и сделать ничего внутри платформы будет нельзя.

Вот полезные материалы по тому, какого размера изображения лучше всего выбирать для той или иной соцсети. Обратите внимание: ежегодно возможности по размещению контента и рекламы изменяются, так что самую актуальную информацию лучше искать в подсказках непосредственно в процессе вёрстки:

Содержание

Первое правило: ваш креатив не должен нарушать закон в интернет-пространстве того государства, на котором он запускается. Самый полный список требований с примерами, на наш взгляд, перечислен в статье «Создаем рекламный баннер: как не нарушить закон».

Второе правило (повторим ещё раз) — согласованность с рекламодателем, отсутствие «мислидов». Мислид — креатив, который дезинформирует и провоцирует пользователей. В креативах онлайн-игр нельзя использовать героев других артов и игр, в баннерах магазинов — изображение моделей, которые не работают с ним, товаров и услуг, которые в них не представлены. И конечно, нельзя вводить пользователей в заблуждение скидками и акциями, которых на самом деле нет.

Ещё один важный момент, который волнует таргетологов: рекламные системы в соцсетях не любят, когда на креативе много текста. Основной посыл должен быть в текстовом описании, сопровождающем рекламное объявление. Поэтому пользуйтесь инструментом проверки текста на изображении от Facebook — он подскажет, если вдруг вам следует уменьшить объём или размер текста.

Ну и не забываем про авторские права. Использовать в рекламе чужие изображения (фотографии, иллюстрации, клипарты) без разрешения автора работы (а иногда и модели на изображении) — очень плохо. У вас есть несколько вариантов: получить разрешение или купить права на использование непосредственно у автора, купить доступ к базе стоковых изображений или использовать бесплатные базы. Очевидно, что на бесплатных ресурсах, скорее всего, изображения будут более «заезженные», чем с платных, и уж точно менее оригинальные, чем авторские работы. Но если вам нужен не шедевр дизайна, а просто качественное изображение, в которое при необходимости можно внести правки и дополнения — решение что надо.

Основной плюс платных баз — доступ к большому количеству изображений максимального качества и во всех доступных форматах. Вот пример самых популярных платных стоков, на которых можно найти практически всё:

Если вы понимаете, что вам не нужно столько изображений, то можно ограничиться бесплатными ресурсами:

• Google и Яндекс картинки. Вбиваете в поиске тему, выставляете требования по размеру и цвету в настройках — и у вас есть нужное изображение. И не забудьте поставить галочку в поле «С лицензией на использование» в пункте «Права на использование».

• Freepik. Прекрасный сервис, в котором можно найти фотографии, векторы, иллюстрации, подложки, картинки на прозрачном фоне и всё, на что хватит вашей фантазии. В бесплатной версии есть лимит по загрузкам за день, если зарегистрироваться, лимит исчезнет, а в премиум доступе вы получите ещё больше качественных изображений. Сами пользуемся, поэтому советуем. К сожалению, интерфейс сайта на английском языке, но разобраться с ним будет очень просто.
• Flaticon. Огромная база иконок, которые пригодятся и для оформления сайта, и для баннеров, и для инфографик. Выбираете формат, размер, цвет, и скачиваете. Как и во Freepik, функционал разный для зарегистрированных, незарегистрированных и премиум-аккаунтов. Им тоже пользуемся с удовольствием.

Вот ещё подборки баз картинок, которые полностью или частично бесплатные:

Этого вам уж точно должно хватить 🙂

Для тех, кто считает, что это всё мелочи: именно в деталях и кроется то, что в итоге влияет на конверсию. Поэтому делать картинки на «тяп-ляп» не надо: вы просто потратите своё время впустую.

Давайте признаем: весь пакет продуктов Adobe (Photoshop, Illustrator, Lightroom и многие другие) — очень хороший инструмент для обработки и создания с нуля изображений, и закрывает весь спектр задач, с которыми может столкнуться веб-мастер. Но стоимость инструментов довольно высокая, а большинством функций вы пользоваться не будете (конечно, если вы не профессиональный дизайнер). Поэтому предлагаем вам несколько альтернатив, которые вам помогут редактировать графический контент. По сути, минимальный набор функций в них есть: изменить размер изображения, обрезать его, добавить к нему текст, объединить несколько изображений в клип-арт.

Вот несколько неплохих программ, которые вы сможете установить к себе на компьютер — этакий «фотошоп на минималках»:

Не все из представленных редакторов доступны на русском языке, также они есть не для всех операционных систем, так что смотрите описание и выбирайте, какую именно версию вам нужно скачать. В целом их функционал похож на классический Photoshop, но заморочиться и разобраться всё-таки придётся.

Есть и онлайн-редакторы с ограниченным функционалом, которые позволяют загрузить картинку, обработать её прямо в браузере и скачать результат.

• Iloveimg. Позволяет сжать изображение (уменьшить его вес), изменить размер, обрезать, преобразовать в JPG-формат.
• IMGonline. Позволяет не только изменить размер и вес изображения, но и добавить к нему эффекты.
• Inettools. В сервисе можно наложить эффекты и фильтры и отретушировать изображение, а также определить, какой цвет в нём используется.
• Editor.Pho.To. Обрезайте картинки, добавляйте фильтры, накладывайте текст — здесь это будет сделать довольно просто.
• Fotoump. Ещё один онлайн-редактор, в котором даже есть готовые шаблоны для создания изображения.

Иногда сделать картинку нужно буквально на ходу, и с этой задачей справятся мобильные приложения для обработки изображений. Обратимся к тем, кто лучше нас разбирается в этой теме, и посмотрим на подборки:

Обратите внимание: в онлайн и мобильных редакторах выбор шрифтов на кириллице обычно ограничен. В тех программах, которые н ужно устанавливать на компьютер, вы можете добавить свои шрифты. Скачайте их (например, на сайте Fonts Online), вытащите из архива (если файлы заархивированы), а затем либо кликните дважды по каждому файлу, либо просто перекиньте их в папку Fonts на вашем компьютере. После этого они будут доступны во всех программах, где требуется набирать текст. Обратите внимание: шрифты также являются интеллектуальной собственностью создателей, так что заниматься пиратством не стоит.

Конечно, чувство прекрасного, художественное или дизайнерское образование и творческий талант будет неоспоримым плюсом, но будем честными: наша цель — не попасть в топ Behance, а сделать изображение, которое будет приносить продажи.

Порой конвертит не стильный баннер, выстроенный по сетке с учётом золотого сечения, с уникальными иллюстрациями и авторскими шрифтами, а что-то свёрстанное на первый взгляд «на коленке», но чётко доносящее посыл кампании. Поэтому мы не будем говорить, какие шрифты вам использовать, как обрабатывать изображения, и какие цвета самые продающие. Но дадим два совета:

• Поймите принципы вёрстки. Всё, что вам нужно знать — как выделить самую важную информацию на баннере и за счёт чего можно сделать текст читаемым. Естественно, ко всему нужно относиться критично, и единых правил как таковых нет, но прочитав несколько источников, вы поймёте логику, а это главное:

• Ководство Лебедева. Уже стала классикой, которую любят и ненавидят, но равнодушной она не оставит никого.
• Блог Tilda. Много хороших статей по принципам создания сайтов, дизайну, вёрстке.
• Сайты для дизайнеров — подборка самых полезных. Хорошая подборка от Skillbox с большим количеством сайтов на английском языке, но есть и на русском. Если не поможет инструментами, то уж точно разовьёт «насмотренность», а это тоже полезно.

• Тестируйте. Запускайте несколько одинаковых рекламных кампаний с разными баннерами и смотрите на результаты: только так вы узнаете, что лучше конвертит для вашего сегмента. И не забывайте проставлять subID метки — без них будет сложно понять, с какого креатива было больше переходов, а на каком выше CR.

Ну и последнее, что мы хотели сказать: «лучшее — враг хорошего» и «краткость — сестра таланта». Удачи!

Основы обработки цифровых изображений — GeeksforGeeks

Цифровая обработка изображений означает обработку цифровых изображений с помощью цифрового компьютера. Мы также можем сказать, что это использование компьютерных алгоритмов для получения улучшенного изображения или для извлечения некоторой полезной информации.

Обработка изображений в основном включает следующие этапы:

1. Импорт изображения с помощью инструментов получения изображений;
2. Анализ и обработка изображения;
3. Выход, в котором результатом может быть измененное изображение или отчет, основанный на анализе этого изображения.

Что такое изображение?

Изображение определяется как двумерная функция F (x, y) , где x и y — пространственные координаты, а амплитуда F в любой паре координат (x, y) называется интенсивность этого изображения в этот момент. Когда значения x, y и амплитуды F конечны, мы называем это цифровым изображением .
Другими словами, изображение может быть определено двумерным массивом, специально упорядоченным по строкам и столбцам.Цифровое изображение
состоит из конечного числа элементов, каждый из которых имеет определенное значение в определенном месте. Эти элементы называются элементами изображения , элементами изображения и пикселями . Наиболее широко используется Пиксель для обозначения элементов цифрового изображения.

Типы изображения

1. ДВОИЧНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ — Двоичное изображение, как следует из названия, содержит только два пиксельных элемента, то есть 0 и 1, где 0 относится к черному, а 1 относится к белому.Это изображение также известно как «Монохромное».
2. ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ — Изображение, состоящее только из черного и белого цветов, называется ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ.
3. 8-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ — это самый известный формат изображения. Он имеет 256 различных оттенков цветов и широко известен как изображение в градациях серого. В этом формате 0 означает черный, 255 — белый, а 127 — серый.
4. 16-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ — это формат цветного изображения.В нем 65 536 различных цветов. Он также известен как High Color Format. В этом формате распределение цветов отличается от изображения в градациях серого.

16-битный формат фактически разделен на три следующих формата: красный, зеленый и синий. Знаменитый формат RGB.

Изображение как матрица

Как мы знаем, изображения представлены в строках и столбцах, у нас есть следующий синтаксис, в котором представлены изображения:

Правая часть этого уравнения по определению является цифровым изображением.Каждый элемент этой матрицы называется элементом изображения, элементом изображения или пикселем.

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ В MATLAB:

В MATLAB начальный индекс равен 1 вместо 0. Следовательно, f (1,1) = f (0,0).
и далее два представления изображения идентичны, за исключением смещения начала координат.
В MATLAB матрицы хранятся в переменной, то есть X, x, input_image и так далее. Переменные должны быть буквенными, как и в других языках программирования.

ЭТАПЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ:

1. ПОЛУЧЕНИЕ — Это может быть так же просто, как получение изображения в цифровой форме. Основная работа включает:
a) Масштабирование
b) Преобразование цвета (RGB в серый или наоборот)
2. УЛУЧШЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это один из самых простых и наиболее привлекательных в области обработки изображений, он также используется для извлечения некоторые скрытые детали на изображении и это субъективно.
3. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это также касается обращения к изображению, но оно является объективным (восстановление основано на математической или вероятностной модели или ухудшении качества изображения).
4. ОБРАБОТКА ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ — Она имеет дело с псевдоцветными и полноцветными моделями обработки изображений, применимыми к цифровой обработке изображений.
5. ВЕЙВЛЕТЫ И ОБРАБОТКА МНОГО РАЗРЕШЕНИЯ — Это основа для представления изображений в различной степени.
6. СЖАТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это включает в себя разработку некоторых функций для выполнения этой операции. В основном это касается размера или разрешения изображения.
7. МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА — Он имеет дело с инструментами для извлечения компонентов изображения, которые полезны при представлении и описании формы.
8. ПРОЦЕДУРА СЕГМЕНТАЦИИ — Включает в себя разбиение изображения на составные части или объекты. Автономная сегментация — самая сложная задача в обработке изображений.
9. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ОПИСАНИЕ -Это следует за выходом этапа сегментации, выбор представления является только частью решения для преобразования исходных данных в обработанные данные.
10. ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ -Это процесс, который присваивает метку объекту на основе его дескриптора.

ПЕРЕКРЫТИЕ ПОЛЕЙ С ОБРАБОТКОЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Согласно блоку 1 , если вход — это изображение, а мы получаем изображение в качестве выходного, то это называется цифровой обработкой изображения.
Согласно блоку 2 , если входом является изображение, а на выходе мы получаем какую-то информацию или описание, то это называется компьютерным зрением.
Согласно блоку 3 , если ввод — это какое-то описание или код, и мы получаем изображение в качестве вывода, то это называется компьютерной графикой.
Согласно блоку 4 , если ввод — это описание, некоторые ключевые слова или некоторый код, и мы получаем описание или некоторые ключевые слова в качестве вывода, то это называется искусственным интеллектом.

Искусственный интеллект (AI) для обработки и анализа изображений — Apriorit

Машины можно научить интерпретировать изображения так же, как это делает наш мозг, и анализировать эти изображения гораздо тщательнее, чем мы.Применительно к обработке изображений искусственный интеллект (AI) может усилить функции распознавания лиц и аутентификации для обеспечения безопасности в общественных местах, обнаружения и распознавания объектов и шаблонов на изображениях и видео и т. Д.

В этой статье мы поговорим о цифровой обработке изображений и роли ИИ в ней. Мы описываем некоторые инструменты и методы обработки изображений на основе ИИ, которые вы можете использовать для разработки интеллектуальных приложений. Мы также рассмотрим наиболее популярные модели нейронных сетей, используемые для различных задач обработки изображений.Эта статья будет полезна всем, кто хочет создать AI-решение для обработки изображений.

Автор:

Мария Яценко,

Специалист по исследованию рынка

и

Вадим Жерновый,

Разработчик программного обеспечения,

Команда искусственного интеллекта

Содержание:

Что такое обработка изображений?

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Фреймворки машинного обучения и платформы обработки изображений

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Заключение

Что такое обработка изображений?

Вообще говоря, обработка изображения — это манипулирование изображением с целью его улучшения или извлечения из него информации.Есть два метода обработки изображений:

В обоих случаях входом является изображение. Для аналоговой обработки изображений выходом всегда является изображение. Однако для обработки цифрового изображения выводом может быть изображение или информация, связанная с этим изображением, например данные об особенностях, характеристиках, ограничивающих прямоугольниках или масках.

Сегодня обработка изображений широко используется в медицинской визуализации, биометрии, беспилотных транспортных средствах, играх, наблюдении, правоохранительных органах и других сферах.Вот некоторые из основных целей обработки изображений:

• Визуализация — Представление обработанных данных в понятной форме, придавая визуальную форму невидимым объектам, например
• Повышение резкости и восстановление изображения — Улучшение качество обработанных изображений
• Поиск изображения — Помощь с поиском изображения
• Измерение объекта — Измерение объектов на изображении
• Распознавание образов — Различение и классификация объектов на изображении, определение их положения и понимание сцена

Цифровая обработка изображения включает восемь ключевых фаз:

Давайте более подробно рассмотрим каждую из этих фаз.

1. Получение изображения — это процесс захвата изображения с помощью датчика (например, камеры) и его преобразования в управляемый объект (например, файл цифрового изображения). Один из популярных методов получения изображений — это соскабливание.

В Apriorit мы создали несколько специальных инструментов для сбора изображений, чтобы помочь нашим клиентам собирать высококачественные наборы данных для обучения моделей нейронных сетей.

2. Улучшение изображения улучшает качество изображения, чтобы извлечь из него скрытую информацию для дальнейшей обработки.

3. Восстановление изображения также улучшает качество изображения, в основном за счет устранения возможных повреждений, чтобы получить более чистую версию. Этот процесс основан в основном на вероятностных и математических моделях и может использоваться для избавления от размытия, шума, недостающих пикселей, неправильной фокусировки камеры, водяных знаков и других искажений, которые могут негативно повлиять на обучение нейронной сети.

Рис. 2. Пример изображения с водяным знаком

Изображение предоставлено: Проблема.Life

4. Обработка цветных изображений включает в себя обработку цветных изображений и различных цветовых пространств. В зависимости от типа изображения мы можем говорить об обработке псевдоцвета (когда цветам назначаются значения шкалы серого) или обработке RGB (для изображений, полученных с помощью полноцветного датчика).

5. Сжатие и распаковка изображения позволяет изменять размер и разрешение изображения. Сжатие отвечает за уменьшение размера и разрешения, а декомпрессия используется для восстановления исходного размера и разрешения изображения.

Эти методы часто используются в процессе увеличения изображения. Когда вам не хватает данных, вы можете расширить свой набор данных с помощью слегка расширенных изображений. Таким образом, вы можете улучшить способ обобщения данных в вашей модели нейронной сети и обеспечить получение высококачественных результатов.

Рис. 3. Пример увеличения изображения

Кредит изображения: средний

6. Морфологическая обработка описывает формы и структуры объектов на изображении.При создании наборов данных для обучения моделей ИИ можно использовать методы морфологической обработки. В частности, морфологический анализ и обработка могут применяться на этапе аннотации, когда вы описываете, что вы хотите, чтобы ваша модель ИИ обнаруживала или распознавала.

Рис. 4. Пример процесса аннотации морфологического анализа

Изображение предоставлено: Visual Geometry Group

7. Распознавание изображения — это процесс идентификации конкретных характеристик конкретных объектов на изображении.В распознавании изображений с помощью ИИ часто используются такие методы, как обнаружение объектов, распознавание объектов и сегментация.

Именно здесь решения искусственного интеллекта действительно сияют. Выполнив все этапы обработки изображений, вы будете готовы создавать, обучать и тестировать реальное решение на основе искусственного интеллекта. Процесс разработки глубокого обучения включает в себя полный цикл операций от сбора данных до включения разработанной модели ИИ в конечную систему.

Рис. 5. Распознавание изображений с помощью CNN

Изображение предоставлено: GitHub

8. Представление и описание — это процесс визуализации и описания обработанных данных.Системы искусственного интеллекта предназначены для максимально эффективной работы. Необработанные выходные данные системы ИИ выглядят как массив чисел и значений, которые представляют информацию, которую модель ИИ была обучена производить. Однако ради производительности системы глубокая нейронная сеть обычно не включает никаких представлений выходных данных. Используя специальные инструменты визуализации, вы можете превратить эти массивы чисел в читаемые изображения, пригодные для дальнейшего анализа.

Однако, поскольку каждый из этих этапов требует обработки огромных объемов данных, вы не можете сделать это вручную.Здесь очень полезны алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения (ML).

Использование AI и ML повышает как скорость обработки данных, так и качество конечного результата. Например, с помощью платформ AI мы можем успешно решать такие сложные задачи, как обнаружение объектов, распознавание лиц и распознавание текста. Но, конечно, чтобы получить качественный результат, нам нужно выбрать правильные инструменты и методы.

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Большинство изображений, полученных с помощью обычных датчиков, требуют предварительной обработки, поскольку они могут быть расфокусированы или содержать слишком много шума.Фильтрация и обнаружение краев — два наиболее распространенных метода обработки цифровых изображений.

Обнаружение краев использует фильтры для сегментации изображения и извлечения данных. Обнаруживая неоднородности яркости, этот метод помогает находить значимые края объектов на обработанных изображениях. Обнаружение кромок Canny, обнаружение кромок Собела и обнаружение кромок Робертса — одни из самых популярных методов обнаружения кромок.

Есть и другие популярные методы обработки изображений.Техника вейвлетов широко используется для сжатия изображений, хотя ее также можно использовать для шумоподавления.

Некоторые из этих фильтров также можно использовать в качестве дополнительных инструментов. Например, в одном из наших недавних проектов мы разработали алгоритм ИИ, который использует обнаружение краев для определения физических размеров объектов в данных цифрового изображения.

Чтобы упростить использование этих методов, а также реализовать в продукте функции обработки изображений на основе ИИ, вы можете использовать специальные библиотеки и фреймворки.В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом для выполнения различных задач обработки изображений с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Библиотеки компьютерного зрения содержат общие функции и алгоритмы обработки изображений. Существует несколько библиотек с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать при разработке функций обработки изображений и компьютерного зрения:

• OpenCV
• Библиотека визуализации
• VGG Image Annotator

OpenCV

Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) является популярной. библиотека компьютерного зрения, которая предоставляет сотни алгоритмов компьютерного и машинного обучения и тысячи функций, составляющих и поддерживающих эти алгоритмы.Библиотека поставляется с интерфейсами C ++, Java и Python и поддерживает все популярные настольные и мобильные операционные системы.

OpenCV включает в себя различные модули, такие как модуль обработки изображений, модуль обнаружения объектов и модуль машинного обучения. Используя эту библиотеку, вы можете получать, сжимать, улучшать, восстанавливать и извлекать данные из изображений.

Читайте также:
Исследование методов подсчета количества людей в видеопотоке с использованием OpenCV

Библиотека визуализации

Библиотека визуализации — это промежуточное программное обеспечение C ++ для 2D- и 3D-приложений на основе открытой графической библиотеки (OpenGL).Этот набор инструментов позволяет создавать портативные и высокопроизводительные приложения для систем Windows, Linux и Mac OS X. Поскольку многие классы библиотеки визуализации имеют интуитивно понятное взаимно однозначное сопоставление с функциями и возможностями библиотеки OpenGL, с этим промежуточным программным обеспечением легко и удобно работать.

VGG Image Annotator

VGG Image Annotator (VIA) — это веб-приложение для аннотации объектов. Его можно установить непосредственно в веб-браузер и использовать для аннотирования обнаруженных объектов на изображениях, аудио- и видеозаписях.

VIA проста в работе, не требует дополнительной настройки или установки и может использоваться с любым современным браузером.

Фреймворки машинного обучения и платформы обработки изображений

Если вы хотите выйти за рамки использования простых алгоритмов искусственного интеллекта, вы можете создавать собственные модели глубокого обучения для обработки изображений. Чтобы сделать разработку немного быстрее и проще, вы можете использовать специальные платформы и фреймворки. Ниже мы рассмотрим некоторые из самых популярных:

• TensorFlow
• PyTorch
• MATLAB Image Processing Toolbox
• Microsoft Computer Vision
• Google Cloud Vision
• Google Colaboratory (Colab)

TensorFlow

TensorFlow от Google — это популярный фреймворк с открытым исходным кодом, поддерживающий машинное обучение и глубокое обучение.Используя TensorFlow, вы можете создавать и обучать собственные модели глубокого обучения. Фреймворк также включает набор библиотек, в том числе те, которые можно использовать в проектах обработки изображений и приложениях компьютерного зрения.

PyTorch

PyTorch — это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, изначально созданная исследовательской лабораторией Facebook AI Research (FAIR). Эта основанная на Torch структура имеет интерфейсы Python, C ++ и Java.

Помимо прочего, вы можете использовать PyTorch для создания приложений компьютерного зрения и обработки естественного языка.

MATLAB Image Processing Toolbox

MATLAB — это аббревиатура от matrix lab . Это название популярной платформы для решения научных и математических задач и языка программирования. Эта платформа предоставляет набор инструментов обработки изображений (IPT), который включает в себя несколько алгоритмов и приложений рабочего процесса для обработки, визуализации и анализа изображений, а также для разработки алгоритмов.

MATLAB IPT позволяет автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений.Этот набор инструментов можно использовать для уменьшения шума, улучшения изображения, сегментации изображения, обработки трехмерного изображения и других задач. Многие функции IPT поддерживают генерацию кода C / C ++, поэтому их можно использовать для развертывания встроенных систем технического зрения и прототипирования настольных компьютеров.

MATLAB IPT не является платформой с открытым исходным кодом, но имеет бесплатную пробную версию.

Microsoft Computer Vision

Computer Vision — это облачная служба, предоставляемая Microsoft, которая дает вам доступ к расширенным алгоритмам обработки изображений и извлечения данных.Он позволяет:

• анализировать визуальные особенности и характеристики изображения
• умеренное содержание изображения
• извлекать текст из изображений

Google Cloud Vision

Cloud Vision является частью платформы Google Cloud и предлагает набор изображений особенности обработки. Он предоставляет API для интеграции таких функций, как маркировка и классификация изображений, локализация объектов и распознавание объектов.

Cloud Vision позволяет использовать предварительно обученные модели машинного обучения, а также создавать и обучать пользовательские модели машинного обучения для решения различных задач обработки изображений.

Google Colaboratory (Colab)

Google Colaboratory, также известный как Colab, — это бесплатная облачная служба, которую можно использовать не только для улучшения ваших навыков программирования, но и для разработки приложений глубокого обучения с нуля.

Colab упрощает использование популярных библиотек, таких как OpenCV, Keras и TensorFlow, при разработке приложений на основе искусственного интеллекта. Сервис основан на Jupyter Notebooks, что позволяет разработчикам ИИ делиться своими знаниями и опытом в удобной форме.Плюс, в отличие от аналогичных сервисов, Colab предоставляет бесплатные ресурсы GPU.

Помимо различных библиотек, фреймворков и платформ, вам также может потребоваться большая база данных изображений для обучения и тестирования вашей модели.

Существует несколько открытых баз данных, содержащих миллионы изображений с тегами, которые вы можете использовать для обучения своих специализированных приложений и алгоритмов машинного обучения. ImageNet и Pascal VOC — одни из самых популярных бесплатных баз данных для обработки изображений.

Читайте также:
Как использовать Google Colaboratory для обработки видео

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Многие инструменты, о которых мы говорили в предыдущем разделе, используют ИИ для решения сложных задач обработки изображений.Фактически, улучшения в области искусственного интеллекта и машинного обучения являются одной из причин впечатляющего прогресса в технологиях компьютерного зрения, который мы наблюдаем сегодня.

Наиболее эффективные модели машинного обучения для обработки изображений используют нейронные сети и глубокое обучение. Глубокое обучение использует нейронные сети для решения сложных задач аналогично тому, как их решает человеческий мозг.

Различные типы нейронных сетей могут быть развернуты для решения различных задач обработки изображений, от простой двоичной классификации (соответствует ли изображение определенным критериям или нет) до сегментации экземпляров.Выбор правильного типа и архитектуры нейронной сети играет важную роль в создании эффективного решения для обработки изображений на основе искусственного интеллекта.

Ниже мы рассмотрим несколько популярных нейронных сетей и определим задачи, для которых они наиболее подходят.

Сверточная нейронная сеть

Сверточные нейронные сети (ConvNets или CNN) — это класс сетей глубокого обучения, которые были созданы специально для обработки изображений. Однако CNN успешно применяются к различным типам данных, а не только к изображениям.В этих сетях нейроны организованы и связаны аналогично тому, как нейроны организованы и связаны в человеческом мозге. В отличие от других нейронных сетей, CNN требуют меньшего количества операций предварительной обработки. Кроме того, вместо использования фильтров, созданных вручную (несмотря на то, что они могут извлечь из них пользу), CNN могут изучать необходимые фильтры и характеристики во время обучения.

CNN — это многослойные нейронные сети, которые включают в себя входные и выходные уровни, а также ряд блоков скрытых слоев, которые состоят из:

• Сверточных слоев — отвечает за фильтрацию входного изображения и извлечение определенных функций, таких как края, кривые, и цвета
• Объединение слоев — Улучшение обнаружения необычно размещенных объектов
• Слои нормализации (ReLU) — Повышение производительности сети путем нормализации входных данных предыдущего слоя
• Полностью связанные слои — Слои, в которых нейроны имеют полные связи со всеми активациями на предыдущем уровне (аналогично обычным нейронным сетям)

Все слои CNN организованы в трех измерениях (вес, высота и глубина) и состоят из двух компонентов:

• Извлечение признаков
• Классификация

В первом компоненте CNN выполняет несколько сверток и пул Операции по обнаружению функций, которые затем будут использоваться для классификации изображений.

Во втором компоненте, используя извлеченные признаки, сетевой алгоритм пытается предсказать, каким может быть объект на изображении, с вычисленной вероятностью.

CNN широко используются для реализации ИИ при обработке изображений и решения таких проблем, как обработка сигналов, классификация изображений и распознавание изображений. Существует множество типов архитектур CNN, таких как AlexNet, ZFNet, Faster R-CNN и GoogLeNet / Inception.

Выбор архитектуры CNN зависит от решаемой задачи.Например, GoogLeNet показывает более высокую точность распознавания листьев, чем AlexNet или базовая CNN. В то же время из-за большего количества слоев GoogLeNet запускается дольше.

Mask R-CNN

Mask R-CNN — это глубокая нейронная сеть на основе Faster R-CNN, которую можно использовать для разделения объектов в обработанном изображении или видео. Эта нейронная сеть работает в два этапа:

• Сегментация — нейронная сеть обрабатывает изображение, обнаруживает области, которые могут содержать объекты, и генерирует предложения.
• Создание ограничивающих рамок и масок — Сеть вычисляет двоичную маску для каждого класса и генерирует окончательные результаты на основе этих вычислений.

Эта модель нейронной сети является гибкой, настраиваемой и обеспечивает лучшую производительность по сравнению с аналогичными решениями. Однако Mask R-CNN борется с обработкой в ​​реальном времени, поскольку эта нейронная сеть довольно тяжелая, а слои маски добавляют немного накладных расходов на производительность, особенно по сравнению с Faster R-CNN.

Mask R-CNN остается одним из лучших решений, например, для сегментации. В Apriorit мы применили эту архитектуру нейронной сети и наши навыки обработки изображений для решения многих сложных задач, включая обработку данных медицинских изображений и данных медицинской микроскопии. Мы также разработали плагин для повышения производительности этой модели нейронной сети до десяти раз благодаря использованию технологии NVIDIA TensorRT.

Читайте также:
Повышение производительности Mask R-CNN с помощью TensorRT

Полностью сверточная сеть

Концепция полностью сверточной сети (FCN) была впервые предложена группой исследователей из Университета Беркли.Основное различие между CNN и FCN заключается в том, что последний имеет сверточный слой вместо обычного полносвязного слоя. В результате FCN могут управлять различными размерами входных данных. Кроме того, FCN используют понижающую дискретизацию (полосатую свертку) и повышающую дискретизацию (транспонированную свертку), чтобы сделать операции свертки менее затратными с вычислительной точки зрения.

Полностью сверточная нейронная сеть идеально подходит для задач сегментации изображения, когда нейронная сеть делит обработанное изображение на несколько групп пикселей, которые затем маркируются и классифицируются.Одними из самых популярных FCN, используемых для семантической сегментации, являются DeepLab, RefineNet и Dilated Convolutions.

U-Net

U-Net — это сверточная нейронная сеть, которая позволяет быстро и точно сегментировать изображения. В отличие от других нейронных сетей из нашего списка, U-Net был разработан специально для сегментации биомедицинских изображений. Поэтому неудивительно, что U-Net превосходит Mask R-CNN, особенно в таких сложных задачах, как обработка медицинских изображений.

U-Net имеет U-образную архитектуру и имеет больше функциональных каналов в части повышающей дискретизации. В результате сеть распространяет контекстную информацию на уровни с более высоким разрешением, создавая более или менее симметричный расширяющийся путь к ее сокращающейся части.

В Apriorit мы успешно внедрили систему с опорной сетью U-Net, чтобы дополнить результаты решения сегментации медицинских изображений. Такой подход позволил получить более разнообразные результаты обработки изображений и позволил анализировать полученные результаты с помощью двух независимых систем.Дополнительный анализ особенно полезен, когда специалист в предметной области не уверен в конкретном результате сегментации изображения.

Читайте также:
Применение глубокого обучения для классификации типов рака кожи

Генеративная состязательная сеть

Генеративная состязательная сеть (GAN) должна решать одну из самых больших проблем, с которыми нейронные сети сталкиваются в наши дни: состязательные изображения.

Состязательные изображения известны тем, что вызывают массовые сбои в нейронных сетях.Например, нейронную сеть можно обмануть, если вы добавите к исходному изображению слой визуального шума, называемый возмущением , . И хотя человеческий мозг почти не замечает эту разницу, компьютерные алгоритмы не могут правильно классифицировать состязательные изображения (см. Рисунок 9).

Рисунок 9. Пример неправильной классификации состязательных изображений

Изображение предоставлено: OpenAI

GAN — это двойные сети, которые включают в себя две сети — генератор и дискриминатор, которые противопоставляются друг другу.Генератор отвечает за создание новых данных, а дискриминатор должен оценивать подлинность этих данных.

Плюс, в отличие от других нейронных сетей, GAN можно научить создавать новые данные, такие как изображения, музыку и прозу.

Заключение

С помощью алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей можно научить машины видеть и интерпретировать изображения так, как это требуется для конкретной задачи. Прогресс во внедрении обработки изображений на основе искусственного интеллекта впечатляет и открывает широкий спектр возможностей в областях от медицины и сельского хозяйства до розничной торговли и правоохранительных органов.

Специалисты Apriorit из группы искусственного интеллекта чрезвычайно интересуются искусственным интеллектом и машинным обучением, поэтому мы следим за последними улучшениями в обработке изображений на основе искусственного интеллекта и используем эти знания при работе над нашими проектами искусственного интеллекта.

Мы разрабатываем решения для искусственного интеллекта и глубокого обучения на основе последних исследований в области обработки изображений и с использованием таких фреймворков, как Keras, TensorFlow и PyTorch. Когда окончательная модель искусственного интеллекта готова и заказчик доволен результатами, мы помогаем ему интегрировать ее в любую платформу, от настольных и мобильных устройств до Интернета, облака и Интернета вещей.

Свяжитесь с нами, и мы с радостью поможем вам реализовать функцию обработки изображений в вашем текущем веб-приложении или создать с нуля индивидуальное решение на основе искусственного интеллекта для любой платформы.

Место обработки изображений

Обработка изображений с Python

Этот урок находится на ранней стадии разработки (альфа-версия)

Примечание. Этот сайт не является официальным уроком Data Carpentry.Урок разрабатывается для использования в Приложения цифрового изображения и зрения в науке (DIVAS) Летний семинар по обработке изображений, который сейчас становится официальным уроком Data Carpentry.

Этот урок показывает, как использовать Python и skimage для базовой обработки изображений.

Предварительные требования

В этом уроке предполагается, что у вас есть практические знания Python и вы уже знакомы с оболочкой Bash. Эти требования можно выполнить: Python и оболочка Bash.

Если вы не уверены, достаточно ли у вас опыта для участия в этом семинаре, прочтите этот подробный список, в котором приведены все функции, операторы и другие концепции, которые вам понадобятся. быть знакомым с.

График

Фактическое расписание может незначительно отличаться в зависимости от тем и упражнений, выбранных инструктором.

Использование темы Carpentries — Последнее создание сайта: 2021-05-07 11:43:42 +0000.

Основы обработки цифровых изображений и видео

В этом классе вы узнаете основные принципы и инструменты, используемые для обработки изображений и видео, а также способы их применения при решении практических задач коммерческого и научного интереса.

Цифровые изображения и видео сейчас повсюду — в тысячах научных (например,g., астрономические, биомедицинские), потребительские, промышленные и художественные приложения. Более того, они бывают в широком диапазоне электромагнитного спектра — от видимого света и инфракрасного излучения до гамма-лучей и т. Д. Таким образом, способность обрабатывать изображения и видеосигналы является чрезвычайно важным навыком для студентов, изучающих инженерные науки и науки, разработчиков программного обеспечения и практикующих ученых. Цифровая обработка изображений и видео продолжает способствовать революции мультимедийных технологий, которую мы переживаем сегодня.Некоторые важные примеры обработки изображений и видео включают в себя удаление ухудшенных изображений, которые страдают во время получения (например, удаление размытия изображения быстро движущегося автомобиля), а также сжатие и передачу изображений и видео (если вы смотрите видео онлайн или делитесь фотографии через веб-сайт в социальных сетях, вы используете это каждый день!) для экономичного хранения и эффективной передачи. Этот курс охватывает основы обработки изображений и видео. Мы предоставим математическую основу для описания и анализа изображений и видео как двух- и трехмерных сигналов в пространственной, пространственно-временной и частотной областях.В этом классе вы не только изучите теорию, лежащую в основе фундаментальных задач обработки, включая улучшение изображения / видео, восстановление и сжатие, но вы также узнаете, как выполнять эти ключевые задачи обработки на практике, используя самые современные методы и инструменты. . Мы представим и будем использовать широкий спектр таких инструментов — от наборов инструментов оптимизации до статистических методов. Также будет уделено внимание той особой роли, которую разреженность играет в современной обработке изображений и видео. Во всех случаях будут использоваться примеры изображений и видео, относящиеся к конкретным доменам приложений.

Как начать экспериментировать с квантовой обработкой изображений | от Qiskit | Qiskit | Апрель, 2021 г.

Роберт Лоредо и Мехди Боззо-Рей

Квантовые вычисления переживают захватывающий период роста и исследований, когда мы пытаемся увидеть, какие преимущества может принести нам эта новая вычислительная парадигма . Мы двое недавно начали экспериментировать с захватывающей идеей: кодировать изображения и манипулировать ими с помощью квантовых компьютеров. Мы хотим дать вам возможность поэкспериментировать и в этом пространстве.

Мы рады продемонстрировать результат нашего сотрудничества: раздел о квантовой обработке изображений в учебнике Qiskit. Хотя мы не ожидаем, что квантовые компьютеры в ближайшее время произведут революцию в области обработки изображений, это интересный пример, который поможет вам понять, что нужно для применения квантовых вычислений в новом потенциальном приложении.

Обработка изображений представляет собой важный пример использования искусственного интеллекта — например, автомобили с автономным управлением полагаются на обработку изображений, снятых камерой, для навигации.Некоторые ранние свидетельства указывают на возможность увеличения скорости при использовании квантовых компьютеров для конкретных задач обработки изображений, таких как обнаружение краев, хотя, очевидно, требуется дополнительная работа.

Квантовая обработка изображений следует тем же рабочим процессам, что и классическая обработка изображений. При классической обработке изображений мы кодируем представление изображения различными способами, например, кодируем каждый пиксель изображения на основе интенсивности цвета. После кодирования мы обрабатываем изображение — мы можем вносить любые изменения в оригинал, используя различные вычисления, такие как кадрирование, фильтрация, улучшение и т. Д.После завершения мы можем использовать различные методы постобработки, такие как обнаружение краев, распознавание объектов и образов, и это лишь некоторые из них.

В текущем выпуске главы о квантовой обработке изображений мы сначала рассматриваем различные способы представления изображений, а затем сосредотачиваемся на двух формах, которые, кажется, представляют фундаментальные особенности суперпозиции и сцепления, гибком представлении квантовых изображений (FRQI) и Новое расширенное квантовое представление (NEQR). FRQI кодирует значение интенсивности, поворачивая отдельный кубит на определенный угол, тогда как NEQR использует серию кубитов для представления значения интенсивности, которое устанавливается набором вентилей CNOT.У обоих есть преимущества и недостатки, которые мы обсуждаем в этой главе, и есть много других алгоритмов, которые построены на этих двух формах.

Эта глава представляет собой не только захватывающий способ начать изучение квантовой обработки изображений, но и очень личный для нас двоих. Во время продолжающейся пандемии Роберт заменил свои типичные занятия, такие как рабочие поездки, посещение мероприятий и тусовки с друзьями, онлайн-курсами, рисованием и фотографированием — все это пробудило его интерес к обработке изображений.Между тем Мехди давно хотел стать космонавтом, но не смог из-за потребности в корректирующих линзах. В конце концов он стал ученым и понял, что может разжечь аппетит к космосу, обработав бесплатные и общедоступные изображения, полученные с космического телескопа Хаббла.

Пока мы оба работали в IBM, мы двое начали болтать о нашем совместном интересе к обработке изображений, Роберт — о ее применении в медицинских приложениях, а Мехди применил ее к космическим снимкам.Сотрудничество в подобном проекте квантовой обработки изображений было естественным, и это сотрудничество превратилось в эту главу учебника. Сегодня Мехди работает в Cambridge Quantum Computing, и эта глава представляет собой сотрудничество с открытым исходным кодом между CQC и IBM, чтобы все члены сообщества Qiskit могли воспользоваться его преимуществами и улучшить.

Итак, что дальше? Очевидно, что есть некоторые необходимые исследования, а также доработка на уровне кода для работы с большими изображениями. Однако мы смотрим в будущее; возможно, изображения с предстоящей выставки Vera C.Обсерватория Рубина могла бы служить испытательной площадкой для QIP (или, может быть, даже возможностью получить преимущество — кто знает!). Мы надеемся, что эта запись в учебнике Qiskit приведет к тому, что расширенное сообщество Qiskit внесет свой вклад в развитие этой области, чтобы в конечном итоге решить некоторые из этих будущих проблем.

Ознакомьтесь с разделом Роберта и Мехди о QIP здесь.

Биомедицинская визуализация и обработка изображений — EMBS

Биомедицинская визуализация

Биомедицинская визуализация концентрируется на получении изображений как для диагностических, так и для терапевтических целей.Снимки физиологии и физиологических процессов in vivo можно получить с помощью передовых датчиков и компьютерных технологий. Технологии биомедицинской визуализации используют рентгеновские лучи (компьютерная томография), звук (ультразвук), магнетизм (МРТ), радиоактивные фармацевтические препараты (ядерная медицина: ОФЭКТ, ПЭТ) или свет (эндоскопия, ОКТ) для оценки текущего состояния органа или ткани. и может контролировать состояние пациента с течением времени для диагностики и оценки лечения.
Наука и техника, лежащие в основе сенсоров, приборов и программного обеспечения, используемых для получения биомедицинских изображений, непрерывно развиваются с момента изобретения рентгеновского излучения в 1895 году.Современное рентгеновское излучение с использованием твердотельной электроники требует времени экспозиции всего за миллисекунды, что резко снижает дозу рентгеновского излучения, изначально необходимую для записи на кассеты с пленкой. Качество изображения также улучшилось, благодаря улучшенному разрешению и контрастности деталей, что обеспечивает более надежную и точную диагностику.
Ограничения того, что может выявить рентген, были частично устранены путем введения контрастного вещества для визуализации органов и кровеносных сосудов. Впервые представленные еще в 1906 году, контрастные вещества тоже эволюционировали с годами.Сегодня цифровые рентгеновские снимки упрощают обмен и сравнение изображений.
Цифровая визуализация позволила создать компьютерный томограф, который позволяет врачам наблюдать рентгеновские снимки в реальном времени на мониторе — метод, известный как рентгеновская рентгеноскопия, — для помощи в проведении инвазивных процедур, таких как ангиограммы и биопсия. Текущие исследования больше не ограничиваются простой анатомической визуализацией, а сосредоточены на том, что можно получить с помощью функциональной визуализации. Биомедицинские инженеры используют КТ и МРТ для измерения кровяного обилия тканей; особенно важно после сердечного приступа или подозрения на инфаркт.Исследователи также используют функциональную МРТ (фМРТ) для измерения различных типов мозговой активности после инсультов и травм головы. Сканирование
ПЭТ, в котором используется радиоактивный индикатор для измерения метаболических изменений, кровотока и использования кислорода, также улучшилось благодаря технологическим достижениям. Сканирование с помощью ПЭТ позволяет исследователям сравнивать, например, активность мозга в периоды депрессии на основе химической активности мозга.
Технологии оптической молекулярной визуализации представляют собой новую область исследований, которая может быть использована для визуализации человеческих клеток и молекул без биопсии или культивирования клеток.Используя контрастные агенты или агенты визуализации, которые прикрепляются к определенным молекулам, можно обнаружить болезненные процессы, такие как рак, до того, как они отразятся на уровне грубой патологии.
Оптическая когерентная томография (ОКТ) — это новая форма компьютерной томографии, которая используется в исследованиях, которые создают изображения из света, который проходит и рассеивается через тело.
Сила ультразвука используется вместе с микропузырьками. Микропузырьки могут быть введены непосредственно в определенное место, а затем взорваны с помощью ультразвука, чтобы испускать локализованные контрастные вещества для визуализации, химиотерапию для лечения рака, воздух для растворения сгустков, а также гены или лекарства, которые могут легче проникать через клеточные мембраны, ослабленные ультразвуком. .
Новые методы визуализации открывают новые возможности для вглядывания в человеческое тело, помогая снизить потребность в более инвазивных диагностических и лечебных процедурах.

Биомедицинская обработка изображений

Биомедицинская обработка изображений по своей концепции аналогична обработке биомедицинских сигналов во многих измерениях. Он включает в себя анализ, улучшение и отображение изображений, полученных с помощью рентгеновских лучей, ультразвука, МРТ, ядерной медицины и технологий оптической визуализации.
Методы реконструкции и моделирования изображений позволяют мгновенно обрабатывать 2D-сигналы для создания 3D-изображений.Когда в 1972 году был изобретен оригинальный компьютерный томограф, на получение одного фрагмента данных изображения уходили буквально часы, а на преобразование этих данных в одно изображение — более 24 часов. Сегодня это приобретение и реконструкция происходит менее чем за секунду.
Программное обеспечение для обработки изображений помогает не просто визуализировать рентгеновский снимок в лайтбоксе, а автоматически определять и анализировать то, что может быть не видно человеческому глазу. Компьютеризированные алгоритмы могут обеспечить временный и пространственный анализ для обнаружения паттернов и характеристик, указывающих на опухоли и другие заболевания.