#обработка_изображений

HabrПравит картинки силой слов: редактор изображений от Сбера с попиксельной точностьюЭпоха умного редактирования изображений наступила: ChatGPT, Gemini и Grok — крупнейшие игроки мировой AI-арены — один за другим представили инструментарий «умного фотошопа». Достаточно прикрепить картинку, попросить что-нибудь на ней изменить — и желание будет исполнено! Или не будет? Проблема в том, что не каждый редактор изображений способен сохранять детали оригинала: изменяются люди, искажаются уникальные объекты, композиция, детали, ракурс и многое другое. Нередко хочется получить результат как от мастера фотошопа: чтобы менялись только требуемые участки, а остальное сохранялось неизменным. Например, удалить людей на заднем фоне фото из отпуска, оставив только безбрежное море за спиной. Вот бы можно было, валяясь на пляже, безо всяких сложностей отправить фотографию в удобный сервис на смартфоне, написать пару слов (что отредактировать), а результат просто репостнуть! Наша команда загорелась этой задачей довольно давно — и сегодня, пройдя долгий путь проб и ошибок, мы с гордостью представляем вам проект с рабочим названием MALVINA (Multimodal Artificial Language VIsion Neural Assistant). Malvina уже стал частью сервиса GigaChat и доступна всем желающим! Более того: и по метрикам, и по мнению пользователей, наша модель обходит в редактировании изображений даже GPT-4o, Gemini и Grok! Мы вас заинтриговали? Тогда приятного прочтения!<a href="https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/913802/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/913802/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#искусственный_интеллект</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#генеративные_модели</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#редактирование_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#мультимодальные_модели</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#машинное_обучение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#компьютерное_зрение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/image_editing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#image_editing</a> <a href="https://zhub.link/tags/neural_image_editing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#neural_image_editing</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#диффузионные_модели</a>

HabrОбучаемся основам компьютерного зрения с помощью Lichee Pi 4A и Python-библиотеки PillowПривет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева. При поддержке компании YADRO мы изучаем архитектуру RISC-V и компьютерное зрение, чтобы внедрить результаты в учебный процесс. Предлагаем вместе с нами проверить, на что способен одноплатный компьютер Lichee Pi 4A в задачах обработки изображений, несмотря на его ограниченные ресурсы. А заодно — получить базовые навыки по разработке систем компьютерного зрения. Пройдем путь от настройки системы до отслеживания кликов по картинке и распознавания объектов с моделью YOLOX.<a href="https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/912872/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/912872/</a><a href="https://zhub.link/tags/Lichee_Pi_4A" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Lichee_Pi_4A</a> <a href="https://zhub.link/tags/pillow" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#pillow</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#python</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#компьютерное_зрение</a> <a href="https://zhub.link/tags/riscv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#riscv</a> <a href="https://zhub.link/tags/yolox" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#yolox</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#одноплатный_компьютер</a> <a href="https://zhub.link/tags/sbc" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#sbc</a> <a href="https://zhub.link/tags/matplotlib" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#matplotlib</a>

Habr«Отчет Creator» или как стать героем в глазах одногруппниковВы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда вдохновение от названия курса разбивается о рутину формальностей? Дисциплина «Алгоритмы и структуры данных» звучит захватывающе — кажется, вот оно, погружение в мир оптимизации и элегантных решений! Но уже на первом занятии нам объявили: «По каждому разделу — отчет с кодом, скриншотами, пояснениями и строгим соблюдением ГОСТа». Моя первая реакция: «Ну вот, опять…» (цензура соблюдена). Представьте: десятки задач, а к каждой — скриншоты редактора с кодом, подписи в формате «Рисунок 1.2 — Реализация сортировки кучей», выравнивание по шаблону, бесконечные правки форматирования. На один такой отчет уходило до двух часов. После месяца мучений я понял: так дело не пойдет. Так и родился мой спасительный проект — «Отчет Creator».<a href="https://habr.com/ru/articles/906470/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/906470/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B0%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#парсинг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%BE%D1%80%D0%B4" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ворд</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/api" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#api</a>

Habr[Перевод] Децензурировать видео теперь проще, чем когда-либоВ прошлом месяце попросил ребят взломать часть моего видео на YouTube . Конкретнее — восстановить содержимое папки, которую «запиксил» начиная с отметки времени 4:57. Годами все так делают, чтобы размазать, точнее, «расквадратить» части видео с конфиденциальной информацией. И все это время слышно: — Небезопасно же! Захотят — прочитают! Так это правда? Как на самом деле‑то? Вопрос не праздный. Чтобы докопаться до истины, кинул клич: — Пятьдесят баксов тому, кто скажет, что написано под квадратиками!<a href="https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/906154/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/906154/</a><a href="https://zhub.link/tags/selectel" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#selectel</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#информационная_безопасность</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B8%D0%BD%D0%B8%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#реверсинжиниринг</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%BE%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#восстановление_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/tensorflow" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#tensorflow</a> <a href="https://zhub.link/tags/github" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#github</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B5%D0%BF%D0%B8%D0%BA%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#депикселизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B8%D0%BA%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#пикселизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D1%8B%D1%82%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#размытие</a>

HabrЦветовая вычислительная фотография. Часть 1: Теория цветаПриветствую! Меня зовут Егор Ершов, я руковожу группой «Цветовая вычислительная фотография» в AIRI, а также заведую сектором репродукции и синтеза цвета ИППИ РАН. Область моих научных интересов касается способов регистрации и обработки изображений, что в той или иной степени касается любого человека, кто хоть раз пользовался камерой, монитором или проектором. Вычислительная фотография лежит на стыке сразу нескольких дисциплин: физики, физиологии, компьютерных наук. Из‑за этого в ней ещё много сложного, но вместе с тем интересного и неизвестного. Я подготовил полноценный курс по алгоритмам вычислительной фотографии для МФТИ и ВШЭ, но мне также хотелось бы поделиться со всеми желающими его материалами в текстовом формате. Этот курс посвящен как феномену цвета, механизмам его восприятия, исследованию зрительной системы человека, так и непосредственно алгоритмам цветовой вычислительной фотографии. Но в этой статье я бы хотел в общих чертах обрисовать проблему регистрации изображений, а также дать введение в теорию цвета, которая потребуется в дальнейших частях.<a href="https://habr.com/ru/companies/airi/articles/901284/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/airi/articles/901284/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%86%D0%B2%D0%B5%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#цвет</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#камера</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B0_%D1%81%D0%BC%D0%B0%D1%80%D1%82%D1%84%D0%BE%D0%BD%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#камера_смартфона</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%86%D0%B2%D0%B5%D1%82%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#теория_цвета</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D1%8B%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#вычислительная_фотография</a>

HabrПрототип для металлографа: анализ включений на Python с OpenCV и PyQtВ профессии инженера-металловеда мне ежедневно приходится анализировать микроструктуру материалов и неметаллические включения. До недавнего времени я, как и многие, делал это вручную: окуляр микроскопа, шкалы, подсчёты, Excel. Утомительно и долго. На фоне постоянного потока образцов нагрузка на глаза и внимание становится ощутимой. Коммерческие программы для металловедов решают эту проблему... почти. Они избыточны, дороги, и процентов на 90 включают функции, которыми обычный инженер не пользуется. Хотелось чего-то проще, точнее и, желательно, бесплатного. Так родился мой проект SenseOptics KANV.<a href="https://habr.com/ru/articles/900454/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/900454/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#автоматизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#компьютерное_зрение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/opencv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#opencv</a> <a href="https://zhub.link/tags/pyqt" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#pyqt</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%B0%D0%BB%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#металлография</a> <a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#python</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%BE%D1%84%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#научный_софт</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#инженерные_разработки</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#распознование_изображений</a>

HabrПуть видео в онлайн-кинотеатрах от «стекла до стекла». Middleware — ядро, подписки, сервисы, витринаПривет, Хабр! Снова с вами Дмитрий Новожилов — техлид онлайн-кинотеатра KION. В прошлый раз я рассказал , откуда берется контент на киносервисах и как он обрабатывается. Для этого разобрал источники данных и элемент Headend, включающий пункт приема сигнала, кодер и пакетайзер. На предварительных этапах контент нормализуется, делится на чанки, обрабатывается DRM и попадает в «сердце видеосервиса» — Middleware. Это тот самый элемент, который управляет контентом, когда вы открываете приложение на умном телевизоре или смартфоне. Он обеспечивает логику работы витрины: когда вы заходите в сервис, показывает доступный на площадке контент. Затем вы выбираете нужный фильм и получаете его через ближайший узел CDN. В этом посте я расскажу, какие компоненты и сервисы объединяются термином Middleware и что конкретно делает этот комплекс.<a href="https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/898642/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/898642/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%BD%D0%BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D0%BA%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D1%82%D0%B5%D0%B0%D1%82%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#онлайнкинотеатр</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%82%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#видеоплатформа</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B8%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#видеосервис</a> <a href="https://zhub.link/tags/Middleware" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Middleware</a> <a href="https://zhub.link/tags/iptv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#iptv</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0_%D1%81_%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#работа_с_видео</a>

Habr[Перевод] Современные форматы изображений в Discord: поддержка WebP и AVIFВ течение последнего полугода команда Discord по обслуживанию медиа-инфраструктуры модернизировала конвейер обработки изображений, добавив поддержку анимированных форматов WebP и AVIF. Теперь на платформе можно делиться анимированными картинками WebP и AVIF как в виде прикреплённых файлов, так и в виде вставок. При этом все эмодзи выдаются в виде анимированных WebP — и бесшовно отображаются на любой платформе Discord. Эти изменения были реализованы для того, чтобы повысить качество анимации и воспроизведения роликов на всех платформах. При этом одновременно резко уменьшается размер файлов, и поэтому их загрузка ускоряется!<a href="https://habr.com/ru/articles/897698/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/897698/</a><a href="https://zhub.link/tags/discord" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#discord</a> <a href="https://zhub.link/tags/webp" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#webp</a> <a href="https://zhub.link/tags/avif" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#avif</a> <a href="https://zhub.link/tags/gif" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#gif</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#оптимизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8D%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B7%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#эмодзи</a>

HabrСтарый конь борозды не испортит: классические методы обработки изображений все ещё актуальныЧто такое цифровая обработка изображений? Зачем нам вообще знать про алгоритмы обработки, когда есть фотошоп и фильтры в телефоне? Или всё можно отдать нейросети и получить крутой результат? И при чём тут Julia, наконец? Будем разбираться! Мы запускаем серию статей про обработку изображений с использованием языка Julia и вычислительной среды Engee . Задача – ответить на часто встречающиеся вопросы вроде актуальности этого направления компьютерной науки, задач, решаемых методами обработки изображений, применения и реализации стандартных и «умных» алгоритмов. В первой части ознакомимся с основами на примере сегментации спутникового снимка.<a href="https://habr.com/ru/companies/etmc_exponenta/articles/896826/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/etmc_exponenta/articles/896826/</a><a href="https://zhub.link/tags/Julia" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Julia</a> <a href="https://zhub.link/tags/Engee" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#Engee</a> <a href="https://zhub.link/tags/MATLAB" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#MATLAB</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#сегментация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BF%D1%83%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#спутниковые_снимки</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%BE%D1%80%D1%84%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#морфология</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#бинаризация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#предобработка</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фильтрация_изображений</a>

HabrОбработать ночные снимки с телефона до уровня профессиональной камеры: челлендж в рамках воркшопа NTIRE 2025Ночная фотография — одна из самых трудных областей обработки изображений. Сложные условия освещения, повышенные шумы и нестандартные цветовые переходы создают серьезные преграды для алгоритмов, ориентированных на дневной сценарий. Однако совместными усилиями теоретиков и практиков возможно создать методы, позволяющие даже для ночных снимков со смартфона поднять качество до уровня профессиональной камеры. Именно поэтому мы, команда исследователей из AIRI и ИППИ РАН, проводим в рамках воркшопа NTIRE при конференции CVPR 2025 «Night Photography Rendering Challenge 2025», в котором могут принять участие коллективы со всего мира, увлекающиеся наукой о данных и машинным обучением. Подробности — в тексте ниже.<a href="https://habr.com/ru/companies/airi/articles/884176/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/airi/articles/884176/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фотография</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%87%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B6" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#челлендж</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#соревнования</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_фотографий</a>

HabrКак мы ловили комету C/2023 A 3 — интервью с астрономомКометы, эти сгустки низкотемпературных льдов, способные образовывать кому и хвосты во время сближения с Солнцем, — обычное дело для академической астрономии. Общее число комет в поясе Койпера и облаке Оорта измеряется в 1012 объектов по нижней границе. Тем не менее сближение яркой кометы с Землёй и её наблюдение невооружённым глазом — достаточно редкое явление, которое неизбежно вызывает общественный резонанс. Вслед за ним происходит ожидаемый всплеск интереса к космосу. За примерами далеко ходить не надо — в октябре 2024 года своим появлением нас порадовала C/2023 А 3 Цзыцзиньшань/ATLAS . О том, легко ли «поймать» комету в объектив камеры, какое оборудование и софт лучше использовать, а также что изменилось для городской астрономии за прошедший год, рассказывает Алексей Репях — популяризатор науки и руководитель проекта «Звездонавты» . Сообщество, созданное Алексеем, смогло получить уникальные снимки кометы C/2023 А 3 Цзыцзиньшань/ATLAS , а также стать первой любительской группой, которая осуществила фотофиксацию этого небесного тела с территории России. К окулярам!<a href="https://habr.com/ru/companies/first/articles/881914/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/first/articles/881914/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#астрономия</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#астрофотография</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B2%D1%8C%D1%8E" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#интервью</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%B0_%D0%BF%D0%BE%D0%BD%D1%81%D0%B0%D0%B1%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%81%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#комета_понсабрукса</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#комета</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0%BE%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#космос</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фотография</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фототехника</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BF%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#телескопы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a>

HabrМиллиарды векторов и немного магии: превращаем сырые данные с маркетплейсов в пригодные для анализаПривет, Хабр! Я — Игорь Старун, BigData Lead в MPSTATS. Я уже 3 года занимаюсь анализом данных на маркетплейсах, штудируя гигантские объёмы информации и превращая их из непотребного и нечитаемого вида в удобоваримый и анализируемый. Моя задача — собрать и подготовить данные так, чтобы помочь продавцам на маркетплейсах разобраться, что происходит с их товарами, конкурентами и продажами, чтобы они не утонули в хаосе карточек, цен и остатков. В этой статье я расскажу, как мы перерабатываем эти объемы грязных данных и структурируем для дальнейшего анализа. Данные о товарах – это основа всего. Каждую неделю мы обходим более 200 миллионов карточек с Wildberries и Ozon. Названия, описания, характеристики, фотографии — всё это мы аккуратно собираем и складываем в базы данных (для разных задач мы используем ClickHouse, Postgres, MySQL и MongoDB) и облачные хранилища. Зачем? Чтобы потом сделать с этим что-то умное и полезное. Читать дальше<a href="https://habr.com/ru/companies/mpstats/articles/884344/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/mpstats/articles/884344/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#аналитика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%B9%D1%81%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#маркетплейсы</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8D%D0%BC%D0%B1%D0%B5%D0%B4%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#эмбеддинги</a> <a href="https://zhub.link/tags/faiss" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#faiss</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#семантический_поиск</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/seo%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#seoоптимизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/big_data" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#big_data</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#искусственный_интеллект</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#нейросети</a>

HabrФильтр Гаусса на стероидах: подход на точность вычисленийHello, world! Это вторая часть хабростатьи Smart Engines про быструю фильтрацию изображений. Да-да, создавая топовый продукт по распознаванию документов , нам приходится разбираться в методах обработки изображений на экспертном уровне (иначе не получилось бы распознать изображение паспорта за 150 мс на мобильном телефон). В предыдущей части мы начали обсуждать быстрые аппроксимации гауссовского фильтра, которым была посвящена наша недавняя публикация в научном журнале MDPI Applied Sciences [1]. О том, как работает оригинальный фильтр Гаусса, мы уже писали, сейчас мы только напомним о его использовании всюду, где возникает обработка изображений: от редактирования фотографий на смартфоне – для размытия фона за объектом в режиме "портрет", до анализа рентгеновских снимков – чтобы убрать шум и улучшить читаемость изображения.<a href="https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/883340/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/883340/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ускорение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BF%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#аппроксимация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B0%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#гауссовский_фильтр</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a>

HabrThreshold U-Net: как мы отказались от высокого разрешения и выиграли в скорости бинаризацииХоть современный ИИ уже почти в состоянии написать симфонию и превратить холст в шедевр, некоторые простые задачи все еще не так просты, если наложить ограничения на решение. Так как главной задачей у нас, в Smart Engines , является распознавание и оцифровка документов , то для нас ограничениями являются скорость работы и возможность запуска системы на вычислительно слабых конечных устройствах. В этой статье мы вспомним об одной классической задаче обработки изображений – бинаризации документов. А также расскажем, как нам удалось существенно оптимизировать нейросетевую модель бинаризации, сохранив исходное качество, и причем тут современные модели детекции текста.<a href="https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/881148/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/881148/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#машинное_обучение</a> <a href="https://zhub.link/tags/unet" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#unet</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#нейронные_сети</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#бинаризация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/smart_engines" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#smart_engines</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#алгоритмы</a>

HabrВ один клик — как я тестировал фильтры для фотоПохоже, моя кузина становится для меня музой. В прошлый раз она мне подсказала тему для статьи про видео. А на днях мы с ней болтали, и сестренка спросила: мол, вот ты — фотограф, а скажи, какие ты знаешь интересные фильтры для обработки фото, и вообще, что сейчас в моде. Признаться, вопрос меня поставил в тупик. Я, конечно, пользуюсь пресетами при обработке. В свое время написал для себя несколько сценариев в Adobe Lightroom и ранних версиях Photoshop. Однако сейчас я больше предпочитаю штучную обработку в Фотошопе, а стилизация снимков зависит от сюжета, цели, в конце концов, от настроения. Но никак не от моды. Тем не менее вопрос заставил задуматься. И вот как-то сложилось, что работу я закончил, планов не было, а времени свободного оказалось внезапно много. И решил пошерстить интернет на предмет поиска тенденций в фильтрах. Информации вылезло много, но я обратил внимание вот на этот материал . По совпадению, я в свое время, тестировал редактор, фильтры из которой здесь описываются — как альтернативу Photoshop для одной из статей . Чтобы изучить все возможности, я приобрел платную версию, а лицензия у нее — бессрочная. Так что прога по-прежнему стоит на моем старом ноутбуке, благо системные требования у софта очень гуманные. Кстати, надо заметить, что ФотоМАСТЕР — программа необычайно удобная для новичков и любителей. Так, она сильно приглянулась моей сестренке. В редакторе она делает коллажи или создает мемы и открытки со стикерами и надписями. Но больше всего кузине нравится функция «Идеальный портрет» и возможность AI-пластики лица и фигуры. С ними она превращает свою и без того симпатичную мордашку в эталон красоты, или делает талию еще тоньше.<a href="https://habr.com/ru/articles/879276/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/879276/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%80%D1%8B_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фильтры_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#фотография</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0_%D1%81_%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#работа_с_фото</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0_%D1%81_%D1%84%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F%D0%BC%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#работа_с_фотографиями</a>

HabrФильтр Гаусса на стероидах: секреты ускорения вычисленийПривет, Хабр! Представьте, что вы пытаетесь обработать фотографию высокого разрешения на вашем смартфоне — добавить размытие, убрать шум или улучшить качество изображения. Кажется, задача проста, но за кулисами работает алгоритм, требующий немало вычислительных ресурсов. Речь идет о фильтре Гаусса – одной из самых популярных операций в области компьютерной обработки изображений. Для каждого пикселя нужно выполнить множество операций сложения и умножения, особенно если размер фильтра велик. Это становится серьёзным препятствием, когда есть требования к работе в режиме реального времени, например, при обработке видео, адаптации для беспилотных летательных аппаратов и пр. Но что, если сказать, что такие вычисления можно ускорить в десятки раз с незначительной потерей качества?<a href="https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/877082/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/877082/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B0%D1%83%D1%81%D1%81%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#гауссовский_фильтр</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#ускорение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BF%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BA%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#аппроксимация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/smartengines" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#smartengines</a>

HabrКак добавить надпись на картинкуЯ люблю работу с изображениями. Не очень разбираюсь, но люблю. Всегда с интересом читаю статьи про методы триангуляции, детектирования границ, фильтры, перцептивные хэши, форматы изображений. Лет 10 назад даже пилил по вечерам конвертер из растра в вектор, но тот проект так и остался незаконченным. А теперь мы с командой разрабатываем PIM-систему, это инструмент по управлению информацией о товарах. Среди задач в беклоге я нашел задачу себе по душе: попробовать реализовать массовую генерацию инфографики для маркетплейсов. А в этой статье я хочу рассказать о подходе, который я использовал.<a href="https://habr.com/ru/articles/871810/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/871810/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#инфографика</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%B9%D1%81%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#маркетплейсы</a>

HabrHomo clickus. Как моделирование кликающих людей пригодится для сегментации изображенийПриветствую всех читающих! Меня зовут Антон Антонов, я инженер по искусственному интеллекту, работаю в Институте искусственного интеллекта AIRI в команде, которая занимается Embodied AI — областью, связывающей робототехнику, компьютерное зрение и большие языковые модели. Недавно наша группа получила приятное известие: нашу статью с описанием модели того, как люди кликают и тапают на картинки, приняли на грядущий NeurIPS! Она будет полезна, чтобы тестировать модели интерактивной сегментации, которые помогают автоматизировать и ускорить процесс разметки изображений человеком. Ниже я хотел бы подробнее рассказать о нашей разработке. Кликнуть<a href="https://habr.com/ru/companies/airi/articles/864602/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/airi/articles/864602/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#интерактивная_сегментация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#сегментация_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#компьютерное_зрение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#разметка_данных</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#искусственный_интеллект</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#глубокое_обучение</a>

HabrКак улучшить распознавание маркировки с помощью нейросетиНаверняка многие из вас пользовались кассами самообслуживания в супермаркетах и пробовали отсканировать DataMatrix код «Честный знак» с упаковок мороженого, творога, молока, глазированных сырков и прочих продуктов в тонкой и гибкой упаковке. Согласитесь, редко получается сделать это с первого раза. А теперь представьте такую ситуацию на производстве, где нужно массово агрегировать всю продукцию с маркировкой, а она не распознаётся! Именно такую проблему мы и старались решить с помощью нейросети<a href="https://habr.com/ru/articles/865534/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/865534/</a><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#промышленная_автоматизация</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#промышленное_программирование</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#неросети</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#компьютерное_зрение</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#машинное_зрение</a>

HabrПоиск по фото для Ozon и Wb за 3 часаКак создать функционал поиска товара по фото буквально за считанные часы. Сравниваем альтернативные алгоритмы, разбираем сильные и слабые стороны каждого.<a href="https://habr.com/ru/articles/857750/" rel="nofollow noopener noreferrer" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/857750/</a><a href="https://zhub.link/tags/LLM" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#LLM</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener noreferrer" target="_blank">#обработка_изображений</a>

Recent searches

Search options

Administered by:

Server stats:

#обработка_изображений