• Создание JPEG из ниоткуда

    • Перевод
    Вот интересная демонстрация возможностей afl; меня реально удивило, что она работает!

    $ mkdir in_dir
    $ echo 'hello' >in_dir/hello
    $ ./afl-fuzz -i in_dir -o out_dir ./jpeg-9a/djpeg

    В сущности, я создал текстовый файл только со словом "hello" и попросил фаззер выдавать поток в программу, которая ожидает на входе изображение JPEG (djpeg это простая утилита, которая идёт вместе с распространённой графической библиотекой IJG jpeg; libjpeg-turbo тоже должна подойти). Конечно, мои входные данные не похожи на валидное изображение, так что утилита быстро отвергает их:

    $ ./djpeg '../out_dir/queue/id:000000,orig:hello'
    Not a JPEG file: starts with 0x68 0x65
    Читать дальше →
  • Deep Learning против рака. Конкурс Intel



      Рак шейки матки — страшное заболевание, ежегодно уносящее сотни тысяч жизней. Но еще страшнее то, что большинство этих жизней можно было спасти. Рак шейки матки развивается очень медленно, и в случае обнаружения опухоли в первые 5 лет после ее появления шанс выживания практически 100%. Таким образом, регулярные обследования могут извести это заболевание на корню. К сожалению, 85% женщин Земли регулярная медицинская помощь недоступна. Их могут спасти технологии машинного распознавания фотоснимков, снижающие требования к квалификации врачебного персонала и увеличивающие процент правильных диагнозов. Именно такие алгоритмы распознавания и создаются в рамках конкурса программистов Intel & MobileODT Cervical Cancer Screening, в котором мы приглашаем вас поучаствовать.
      Читать дальше →
    • Обзор исходного кода Quake 2

      • Перевод
      image

      Около месяца свободного времени я уделил чтению исходного кода Quake II. Это был удивительный и поучительный опыт, потому что в движок idTech3 внесено большое изменение: Quake 1, Quake World и QuakeGL объединены в одну красивую архитектуру кода. Особенно был интересен способ, которым достигли модульности, несмотря на то, что язык программирования C не обеспечивает полиморфизма.

      Quake II во многих отношениях является блестящим образцом программного обеспечения, потому что это был самый популярный (по количеству лицензий) трёхмерный движок всех времён. На его основе было создано более 30 игр. Кроме того, он ознаменовал переход игровой индустрии от программной/8-битной системы цветов к аппаратной/24-битной. Этот переход произошёл примерно в 1997 году.

      Поэтому я крайне рекомендую всем, кто любит программирование, изучить этот движок. Как обычно, я вёл бесконечное количество заметок, затем подчистил их и опубликовал как статью, чтобы сэкономить вам несколько часов.

      Процесс «подчистки» меня сильно увлёк: в статье теперь более 40 мегабайт видео, скриншотов и иллюстраций. Сейчас я не знаю, стоили ли мои труды того, и нужно ли публиковать в будущем необработанные заметки в ASCII, выскажите своё мнение.
      Читать дальше →
    • Опасайтесь прозрачных пикселей

      • Перевод
      image

      Если вы используете в своей игре спрайты с прозрачностью (а обычно так и бывает, как минимум для UI), то вам, вероятно, стоит уделить внимание к полностью прозрачным пикселям текстур (или «текселам»).

      Даже если значение альфа-канала равно 0, с пикселем всё равно связано значение цвета. Этот цвет ни на что не влияет, так ведь? В конце концов, пиксель полностью прозрачен, кому есть дело до его цвета…

      Так вот, на самом деле этот цвет важен, если этого не понимать, то можно получить артефакты, которые заметны во многих играх. Чаще всего искажения очень малы и их не заметно, но иногда они действительно бросаются в глаза.
      Читать дальше →
    • Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей

        Сегментация строки на символы является одним из важнейших этапов в процессе оптического распознавания символов (OCR), в частности, при оптическом распознавании изображений документов. Сегментацией строки называется декомпозиция изображения, содержащего последовательность символов, на фрагменты, содержащие отдельные символы.

        Важность сегментации обусловлена тем обстоятельством, что в основе большинства современных систем оптического распознавания текста лежат классификаторы (в том числе — нейросетевые) отдельных символов, а не слов или фрагментов текста. В таких системах ошибки неправильного проставления разрезов между символами как правило являются причиной львиной доли ошибок конечного распознавания.

        Поиск границ символов усложняется из-за артефактов печати и оцифровки (сканирования) документа, приводящим к “рассыпанию” и “склеиванию” символов. В случае использования стационарных или мобильных малоразмерных видеокамер спектр артефактов оцифровки существенно пополняется: возможны дефокусировка и смазывание, проективные искажения, деформирование и изгибы документа. При съемке камерой в естественных сценах на изображениях часто возникают паразитные перепады яркости (тени, отражения), а также цветовые искажения и цифровой шум в результате низкой освещенности. На рисунке ниже показаны примеры сложных случаев при сегментации полей паспорта РФ.





        В этой статье мы расскажем о методе сегментации символов текстовых строк документов, разработанном нами в Smart Engines, основанный на обучении сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Основным рассматриваемым в работе документом является паспорт РФ.
        Читать дальше →
        • +39
        • 10k
        • 5
      • Компьютерное зрение на примере приложения для IKEA. Часть 1

        • Tutorial
        Готовился к очередному хакатону, решил обновить свои знания в области компьютерного зрения. В прошлый раз задачу распознавания номеров авто в видеопотоке я так и не смог решить быстро «в лоб». Сейчас, поразмыслив, решил немного упростить задачу. Было много идей, листал фотки в телефоне и наткнулся на привычный кейс для всех, кто бывал в магазине ikea — фотографию с чеком, где указан номер товара и его положение на складе самообслуживания.

        Читать дальше →
      • Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

        Подробнее
        Реклама
      • Детектирование и отслеживание множественных объектов в видеопотоке на FPGA


          В этой статье я хочу рассказать о реализации системы обнаружения и отслеживания множественных объектов в видеопотоке. Данная статья базируется на двух предыдущих: Детектирование движения в видеопотоке на FPGA и Фильтрация изображения методом математической морфологии на FPGA. Захват и первичная обработка изображения осуществляется при помощи методов, описанных в первой статье, а фильтрация изображения описана во второй.

          Следуя целям, поставленным в первой статье, я решил реализовать алгоритм отрисовки рамки вокруг обнаруженного объекта. В процессе выполнения этой задачи, я столкнулся с вопросом: а вокруг какого именно объекта надо рисовать рамку? Объектов, попавших в кадр после фильтрации, может оказаться множество: одни из них маленькие, а другие большие. Если рисовать одну рамку вокруг всех объектов, попавших в кадр, то это делается не сложно, но результат работы такой системы вряд ли кому будет интересен.
          Читать дальше →
        • Псевдотонирование изображений: одиннадцать алгоритмов и исходники

          • Перевод

          Псевдотонирование: обзор



          Про сегодняшнюю тему для программирования графики — псевдотонирование (дизеринг, псевдосмешение цветов) — я получаю много писем, что может показаться удивительным. Вы можете подумать, что псевдотонирование — это не то, чем программисты должны заниматься в 2012 году. Разве псевдосмешение — не артефакт история технологий, архаизм времён, когда дисплей с 16 миллионами цветов программистам и пользователям мог только сниться? Почему я пишу статью о псевдотонировании в эпоху, когда дешевые мобильные телефоны работают с великолепием 32-битной графики?

          На самом деле псевдотонирование по-прежнему остаётся уникальным методом не только по практическим соображениям (например, подготовка полноцветного изображения для печати на чёрно-белом принтере), но и по художественным. Дизеринг также находит применение в веб-дизайне, где этот полезный метод используется для сокращения числа цветов изображения, что уменьшает размер файла (и трафик) без ущерба для качества. Он также используется при уменьшении цифровых фотографий в формате RAW в 48 или 64 бита на пиксель до RGB в 24 бита на пиксель для редактирования.

          И это — применения лишь в области изображений. В звуке дизеринг тоже играет ключевую роль, но боюсь, обсуждать здесь дизеринг аудио я не буду. Только псевдотонирование изображений.
          Читать дальше →
        • Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 2, SIMD

            Это продолжение цикла статей о том, как я занимался оптимизацией и получил самый быстрый ресайз на современных x86 процессорах. В каждой статье я рассказываю часть истории, и надеюсь подтолкнуть еще кого-то заняться оптимизацией своего или чужого кода. В предыдущих сериях:


            Часть 0
            Часть 1, общие оптимизации


            В прошлый раз мы получили ускорение в среднем в 2,5 раза без изменения подхода. В этот раз я покажу, как применять SIMD-подход и получить ускорение еще в 3,5 раза. Конечно, применение SIMD для обработки графики не является ноу-хау, можно даже сказать, что SIMD был придуман для этого. Но на практике очень мало разработчиков используют его даже в задачах обработки изображений. Например, довольно известные и распространенные библиотеки ImageMagick и LibGD написаны без использования SIMD. Отчасти так происходит потому, что SIMD-подход объективно сложнее и не кроссплатформенный, а отчасти потому, что по нему мало информации. Довольно просто найти азы, но мало детальных материалов и разбора реальных задач. От этого на Stack Overflow очень много вопросов буквально о каждой мелочи: как загрузить данные, как распаковать, запаковать. Видно, что всем приходится набивать шишки самостоятельно.

            Читать дальше →
          • Фильтрация изображения методом математической морфологии на FPGA


              В этой статье я хочу рассмотреть один, на мой взгляд, достойный внимания подход к фильтрации изображений методом математической морфологии. Про математическую морфологию написано много статей, и одна из них размещена здесь на хабре. Читателю, незнакомому с данной темой, я рекомендую сначала ознакомиться с материалом по ссылке выше.

              В статье про фильтрацию изображения я рассказывал про метод фильтрации медианным фильтром. Данный фильтр показал себя очень даже неплохо, но у него есть ряд ограничений и неудобств:
              громоздкий даже в реализации 3x3:

              • требует формирование оконной функции
              • очень сложен для расширения окна
              • большое запаздывание (latency) при последовательном соединении с другими оконными функциями.

              Все эти неудобства нисколько не умаляют степень его применимости в цифровых системах обработки изображений, однако существует и иной подход.
              Читать дальше →
            Самое читаемое