Посты с тэгом обработка изображений


Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 0

Здравствуйте, меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.


Любой код выполняется на конкретном железе и хорошей оптимизации можно добиться, только понимая его архитектуру. Всего я планирую выпустить 4 или 5 статей, в которых расскажу как применять знание архитектуры железа для оптимизации реальной задачи. Своим примером я хочу побудить вас оптимизировать другие прикладные задачи. Первые две статьи выйдут в течение недели, остальные — по мере готовности.



Linux в кармане — на службе у фотографа


Так получилось, что фотография, это мой основной профессиональный вид деятельности, а программирование — хобби, которое иногда позволяет размять мозг. Кроме непосредственно разминки для мозга, программирование помогает и в работе. Например, писал полезные штуки, такие как это или это, или это.

Недавно поставил себе задачу, как бы еще порадовать своих клиентов. Вспомнил многочисленные просьбы клиентов на свадебную съемку: «Как хорошо было бы, если бы на банкете вы смогли показать коротенькое слайдшоу из фотографий, которые отсняли за день». На эти просьбы приходилось отказывать, по нескольким причинам: лень таскать с собой ноутбук для сборки слайдшоу, нет времени на отбор пары десятков снимков из сотен, из raw опять же нужно конвертирова


[Из песочницы] Калибровка Kinect v2 с помощью OpenCV на Python


Не так давно мы начали пару проектов, в которых необходима оптическая система с каналом дальности, и решили для этого использовать Kinect v2. Поскольку проекты реализуются на Python, то для начала нужно было заставить работать Kinect из Python, а затем откалибровать его, так как Kinect из коробки вносит некоторые геометрические искажения в кадры и дает сантиметровые ошибки в определении глубины.

До этого я никогда не имел дела ни с компьютерным зрением, ни с OpenCV, ни с Kinect. Исчерпывающую инструкцию, как со всем этим хозяйством работать, мне найти тоже не удалось, так что в итоге пришлось порядком повозиться. И я решил, что будет не лишним систематизировать полученный опыт в этой статье. Быть может, она окажется небесполезной для какого-нибудь страждущего, а еще нам нужна популярная статья для галочки в отчетности.




Детектор кое-каких картинок на python


Да да, в этой статье будет описана попытка научить компьютер детектировать adult изображения.
В качестве инструментов используется python, opencv и scikit-learn.
На выборке из 2500 примеров удалось получить точность около 90%.
Под катом вы найдёте описание подхода c примерами кода.
Читать дальше →


[Из песочницы] Стабилизация таймлапс-видео на калькуляторе (IPython+OpenCV)


Подобно многим стихийным и сезонным любителям астрофотографии, в этом августе я ловил ночью Персеиды. Улов небольшой есть, но сейчас не о нём, а о том, что побочным результатом такого лова стала серия фотографий, которые напрашивались на то, чтобы сделать из них таймлапс. Но вот незадача: установка камеры оказалась не столь уж жесткой, как хотелось бы, и между кадрами появилось небольшое смещение. Попытался исправить его плагином дешейкинга в VirtualDub, но результаты не порадовали. Тогда было решено сделать свой велосипед: подробнее о результатах и том как они получены — под катом.
Читать дальше →


Релиз OpenCV 3.0 с поддержкой Python 3


Вышла третья версия OpenCV (Open Computer Vision Library) — популярной библиотеки алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым исходным кодом.

Релиз включает примерно 1500 патчей, отправленных через github. Упомянуто, что в OpenCV использовано большое количество интеллектуальной собственности Intel (IPPCV), которую компания передала пользователям библиотеки бесплатно, без лицензионных выплат, для коммерческого и некоммерческого использования. Аппаратное ускорение с использованием OpenCL теперь доступно разработчикам через T-API (transparent API). Помимо этого, в третью версию OpenCV добавлено огромное количество новых возможностей, улучшений производительности и стабильности, подробнее обо всём можно почитать


[Перевод] Pillow 2.7 — Существенные улучшения качества и производительности


Первого января 2015 года, по расписанию, вышла новая версия библиотеки для работы с изображениями Pillow 2.7. Так как многие изменения в ней были сделаны командой Uploadcare, мы рады представить вам расширенную версию заметок о релизе этой версии.

Для начала вспомним, с чего все началось. Pillow — дружественный форк (как называют его авторы) популярной библиотеки PIL, Python Imaging Library. Последняя версия PIL 1.1.7 вышла в 2009 году и в основном содержала исправления ошибок. Изначально Pillow задумывался как проект только по приведению в порядок сборки PIL, и разработчики рекомендовал отправлять все баги, не связанные со сборкой, в оригинальный PIL. Но время шло, PIL стремительно устаревала, багов не уменьшалось, тут еще Python 3 маячил на горизонте. Поэтому с версией Pillow 2.0 все


[Перевод] Распознаем штрихкоды на изображениях с помощью Python и OpenCV


От переводчика: мы в компании Энтерра очень любим алгоритмы компьютерного зрения. Работаем чаще всего с OpenCv. Время от времени нам пишут разные разработчики с вопросами: «А как лучше начать работать с OpenCv?» или «Какую интересную задачу можно просто решить с помощью OpenCv?» В связи с чем мы решили перевести очень хорошую статью, которая будет полезна всем, кто интересуется компьютерным зрением.



Черная Пятница близко.

Толпы злых покупателей. Рой одинаковых теток среднего возраста, готовых сожрать практически всё, что угодно, в ближайшем супермаркете — главное, что со скидкой 75%. Они выстроятся в очереди перед дверьми магазинов в полночь Дня благодарения. Они будут ломиться внутрь, стучать в запертые двери кулаками и головами, пока не сплющат друг друга и не разобьют руки в кровь, став похожими на зомби из «28 д


[Из песочницы] Применяем визуальные эффекты к изображениям в Django


При написании собственного «инстаграма» появилась необходимость в наложении фильтров на изображение при аплоаде. Изначально, чтобы особо не нагружать сервер, было решено вынести процесс преобразования картинки на клиентскую сторону. Основная идея – загрузка изображения в канву, манипуляции над ним и выгрузка потока байт (результирующего изображения) на сервер. Для реализации была выбрана js-библиотека CamanJS , которая может работать как в браузере, так и на стороне сервера через NodeJS. Однако пришлось от нее отказаться из-за трех причин:
Читать дальше →


Получаем тип и размеры изображения без скачивания его целиком, используя Python

Возникла задача профильтровать базу данных ссылок на изображения и удалить большие. В результате было найдено решение на Python, которым я поделюсь под хабракатом:


Читать дальше →