Обработка фото интересная: Вы потерялись?

Лучшие приложения для обработки фото – Лавка Вебмастера

Автор DeniDenx На чтение 5 мин Просмотров 294 Опубликовано 4 апреля, 2021 Обновлено 4 апреля, 2021

Мало просто сделать красивое фото, очень важно хорошо его обработать перед публикацией. Для вас мы подготовили лучшие приложения для обработки фото. Уметь красиво фотографировать — это одно, а уметь правильно и красиво обрабатывать ваши фотографии — это целое искусство.

Лучшие приложения для обработки фото

В данной статье мы будем затрагивать исключительно приложения обработки фото для мобильных телефонов, под управлением iOS и Android. Ведь и без нас понятно, что для компьютеров есть Photoshop, а всё остальное — это лишь его подделки.

К тому же, редакторы обработки фото для мобильных телефонов ничем не уступают редакторам на ПК. Мобильный рынок давно уже впереди планеты всей. В первую очередь приложения создаются именно для телефонов.

Не будем ходить вокруг да около, начнем наш обзор!

SnapSeed

Логотип SnapSeed

SnapSeed — большой и бесплатный фоторедактор от компании Google. С легкостью может составить конкуренцию настольным приложениям. Snapseed имеет огромный функционал с множеством предустановленных фильтров, которые вы можете редактировать с нуля.

Помимо встроенных фильтров, с помощью приложения вы можете сами создавать свои фильтры или редактировать фото. Отличает его от конкурентов то, что он абсолютно бесплатен и имеет историю редактирования. Вы можете в любой момент вернуться к нужной точке редактирования.

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

Adobe Lightroom

Логотип Adobe Lightroom

Adobe Lightroom — мобильная версия всем известного Photoshop, от компании Adobe. Приложение имеет очень большой функционал настроек и редактирования ваших фото. Большим плюсом является то, что программа умет работать с форматом фото RAW, что имеет большую популярность среди профессиональных фотографов.

Так же как и большинство других редакторов, имеет возможность регулировать цвет, детализацию, свет, искажение и зернистость вашей фотографии. Из минусов мы можем назвать то, что многие функции доступны лишь по платной подписке.

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

VSCO

Логотип VSCO

VSCO — одно из самый популярных приложений для обработки фото в инстаграм. Знаю, что много профессиональных фотографов и популярных блоггеров им пользуется. Нет ни одного приложения с таким количеством фильтров для обработки фото. Очень жаль, что большинство из них доступны только по платной подписке.

Приложение имеет и стандартный функционал редактирования света, цвета, детализации и всего прочего, что есть в обычных редакторах. Но фильтры — это фишка этого редактора! Если вы серьезно занимаетесь редактированием фото, не скупитесь и воспользуйтесь платной подпиской.

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

Foodie

Логотип Foodie

Foodie — редактор с целенаправленным настроем на еду. Да-да, вы не ослышались, на еду. Разработчики создали специальное приложение для любителей фотографировать еду. Функционал чем-то напоминает instagram, но во все фильтры заложено «знание» о еде. Т.е. приложение понимает, что вы собираетесь накладывать фильтры на еду. Как по мне, очень классная и интересная задумка. Обязательно попробуйте.

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

Canva

Логотип Canva

Canva — отличный редактор для фотографий и не только. Об этом приложении мы уже писали в нашей статье ТОП-5 бесплатных сайтов для создания логотипа, правда там мы его рассматривали как веб-сайт. Сейчас же мы его рассмотрим как приложение.

Приложение позволяет не только редактировать фотографии, но и создавать собственные логотипы, коллажи и различные дизайнерские решения. Как уже сообщалось ранее, минусом является то, что многие функции — платные. Но вы всё еще можете редактировать в нем ваши фото.

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

Over: Graphic Design Creator

Логотип Over: Graphic Design Creator

Over: Graphic Design Creator — содержит в себе такие же функции редактирования фото, что и другие редакторы. Однако, предназначен он для наложения красивого текста. В приложении есть очень много фильтров с различными шрифтами, которыми вы можете воспользоваться. Помимо текста вы можете накладывать различные логотипы и водяные знаки.

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

PicsArt

Логотип PicsArt

PicsArt — умеет не только ретушировать и корректировать ваши фотографии, но и создавать отличные коллажи. Также с помощью данного приложения можно создавать различные слайд-шоу. Данное приложение легко охарактеризовать — всё в одном. Если вы не хотите устанавливать много различных приложений для редактирования ваших фото, PicsArt — для вас идеальное решение!

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

InShot

Логотип InShot

InShot — сочетает в себе не только фоторедактор, но и видеоредактор. Оставили для вас самое вкусненькое напоследок. Приложение InShot очень уникально. Оно умеет всё то, что умеют предыдущие редакторы фотографий — изменять цвет, оттенки, детализацию, контраст и пр. Помимо всего этого, в приложении можно редактировать видео для instagram.

InShot содержит в себе шаблоны с оптимальным соотношением сторон для ваших историй в инстаграме, что очень удобно при редактировании. Вы будете точно знать, что ваше видео не выходит за пределы экрана у ваших подписчиков.

Скачать с AppStore | Скачать с PlayMarket

На этом наша подборка подошла к концу. Мы не использовали в нашей подборке приложение instagram, т.к. считаем, что вы наверняка о нем знаете сами. И раз вы ищите другие приложения, значит он вам либо надоел, либо не подходит под ваши задачи. Если мы что-то упустили, дайте нам знать об этом!

Превращаем девушку в демона, истинное лицодевушки в уроке фотошопа, интересная обработка фото с помощью фотошопа

Шаг первый — Создайте новый документ, залейте его черным цветом и нарисуйте пару пятен для освещения, желаемым цветом. Автор использует ярко красный цвет. Изображение должно выглядеть примерно так.

Шаг второй — откройте изображение человека, который будет дьяволом, и вставьте его в ваш документ. Сразу продублируем изображение и сделаем получившийся слой невидимым. Теперь размазываем края нашего дьявола (и весь фон тоже) smudge tool’ом, используя Chalk Brush. Автор использует настройки в 35рх.

Нажмите на F5 и в разделе dynamics установите всё до 100%, за исключением minimum roundness и в разделе scattering установите scatter на 47%. теперь продублируем слой 2 раза (Ctrl+J) и установим режим смешивания (blending options) для первого на luminosity. для второго — overlay. Слейте эти два слоя нажав Ctrl+Shift+E (Примечание, базовый и верхний слои должны быть отключены во время этого действия).

Шаг третий — Активизируем первый слой. Добавим глазам адский вид. Создайте новый слой. Закрасьте белки и радужку глаза чёрным цветом. Для более хорошего эффекта можно затемнить области вокруг глаз.

Создайте ещё один слои и маленькой мягкой кистью нарисуйте зрачки желаемого цвета (Автор использует оранжевый). Продублируйте слои (Ctrl+J) и поставьте Blending Options на Soft Light.

Шаг четвёртый — Установим Gradient Map (Image > Adjustments > Gradient Map) c чёрного на белый. Luminosity 100%. Шаг пятый — Нам понадобятся козлинные рога, их можно найти в поисковике, или же взять те, что использует автор.

Вырежте их и вставьте в свою работу. Оставьте немного нижней части рогов, т.к. это облегчит вам детализацию на лбу. Расположите рожки как вам больше нравится, затем спрячьте слой. Возьмём не большую мягкую кисть и нарисуем два полукруга. Теперь при помощи Smudge Tool’a немного их размажем. Когда будите довольны результатом, сделаем слой с рогами видимым. Не волнуйтесь, если они выгледят не натурально, далее мы исправим это при помощи текстуры.

Шаг шестой — Время работы с текстурой. Накладываем текстуру стены и при помощи маски слоя (чтобы создать, кликните Add Layer mask в панели слоёв) закрашиваем чёрным губы, платье и рога (В рогах не закрашивайте полукруги, которые мы рисовали). устанавливаем Blending Mode на overlay. Теперь накладываем текстуру камня и повторяем тоже самое, что и с первой текстурой. Автор использует 3 одинаковых слоя, но вы можете и не использовать. Ставим Blending Mode на pin light. Эту же операцию стоит провести и с текстурой облупившейся краски. Blending Mode установите на pin light.

Удаляйте части текстур, которые считаете не нужными, но оставьте немного на бэк граунде, чтобы придать глубину картинке.

Слейте все слои (Ctrl+Shift+E). Берём Burn Tool, ставим strength на 50% и затемняем глаза, глубокие разрезы тоже стоит затемнить. Не забудьте обработать и бэк граунд. Когда закончите, установите Gradient Map с чёрного на белый и Luminosity 40%. Теперь возьмите текстуру огня. Далее есть два варианта работы. Либо наложите текстуру поверх картинки и удалите лишние части огня, либо нарежте отдельных языков пламени и разместите их как вам нравится. Автор использует обе техники, для получения наилучшего результата. При удалении лишних частей изображения используйте мягкую кисть.

Теперь, когда у нас есть пламя, дублируем слои. Blending mode нижнего ставим на luminosity, а верхнего на color. Должно получиться так.

Наконецто последний шаг — Сливаем слои. Ставим Gradient Map от чёрного к белому с Luminosity 100%. Теперь поиграемся с чёткостью, контрастом и уровнями.

Вот какие настройки были у автора:

Вот и всё. Результат:

уроке фотошоп, уроки фотошопа, урок Photoshop

Узнайте о приемах Елены Шумиловой в съемке и постобработке

Профессионал Sony Alpha Елена Шумилова — детский и семейный фотограф. Она много путешествует по миру, проводит мастер-классы, выступает на конференциях, сравнивает фотографов разных стран и приходит к весьма лестным для нас выводам.

«Именно в России детская и семейная фотография реализованы на высоком уровне, у нас много интересных фотографов, творчество которых высоко ценится в мире. Все говорят, что Россия является источником сильных авторов в этих областях».

Прямой эфир Елена Шумилова посвятила «Современной детской фотографии». Однако помимо освещения основной темы она сообщила много практической информации, полезной для фотографов.

Например, Елена Шумилова рассказала о специфике съемки зимой. «Если день солнечный, то интересно снимать в дневное время, используя только солнечный свет: прямой, контровой, падающий под углом. Солнце — низкое, тени — длинные, и они остаются красивыми на протяжении всего дня».

А вот если погода облачная, то Елена Шумилова предпочитает снимать в «голубой час». «Это час после заката, когда солнце село, если речь идет о сумерках. При синем освещении с неба получается интересный цвет, интересная глубина фотографии, и нам уже не нужны дополнительные источники света. Поэтому я предпочитаю выходить на съемку в 16-17 часов или в 9-10 часов утра. Для декабря-января это идеальное время».

Елена Шумилова старается использовать минимум дополнительных источников освещения, а иногда вообще предпочитает обходиться только естественным светом. И даже если его (естественного света) не хватает, начинает с повышения чувствительности. На камере Sony A7R III Елена Шумилова свободно поднимает ISO до 3200 ед. Кроме того, она предпочитает снимать недоэкспонированный кадр — до одной ступени.

Камера Sony A7R III обеспечивает отличную скорость фокусировки. «Все стало проще, чем было с техникой Canon.

Стало больше удачных резких снимков. Кроме того их стало проще получать. На какой-то момент меня это даже расслабило».

Разрешение камеры Sony A7R III составляет 42 Мпикс., что позволяет Елене Шумиловой свободно кадрировать изображение в процессе постобработки. «Возможность использовать большое разрешение меня спасает. В 30 процентах случаев я меняю композицию в процессе постобработки, и разрешение в 42 Мпикс. меня подстраховывает».

Она призналась, что совершенно не зациклена на технических нюансах. Например, снимает с автобалансом белого: «Во время съемки я не уверена, какой цвет будет окончательным, поэтому мне удобнее использовать авторежим». Также она не стремится к идеальному скинтону: «Если вы хотите получить атмосферные фотографии, то готовьте клиента к тому, что скинтон не будет идеален». На практике заказчики уже заранее согласны с этим решением, потому что выбрали фотографа по его портфолио.

Елена Шумилова снимает в основном на два объектива: SEL35F14Z и SEL85F14GM. «Для атмосферных фотографий нужна открытая диафрагма f/1.4». Также она использует оптику Canon, применяя для установки на камеру Sony переходник Sigma MC-11.

Заказчику она отдает 30 кадров в базовой обработке (Capture One) и 12 кадров после художественной ретуши (Photoshop). В процессе работы у нее открыто три снимка одновременно. «Поработала над одной фотографией — потом переключилась на другую. И я не сижу за обработкой часами. Если процесс прервался, предпочитаю закрыть компьютер. Вообще моя обработка очень простая — использую кисти, градиенты, ластик и разные режимы наложения слоев».

Елена Шумилову спросили, как во время съемки фотографу сохранять правильное состояние, чтобы не суетиться в попытках снять больше. Она призналась, что для каждого фотографа это актуальный вопрос.

«Действительно, во время съемки происходит много событий, и фотограф нередко начинает отвлекаться, пытается снять все. Лично я стараюсь свои сильные эмоции, связанные с людьми или красивой природой пережить заранее, чтобы во время съемки сохранять спокойное состояние.

Для получения качественного результата фотографу гораздо лучше быть критически настроенным.

Елена Шумилова предпочитает снимать одиночные кадры, чтобы в одной работе рассказывалась история. «Когда ты увлекаешься серией, то в итоге, как правило, не получается одного кадра, в котором рассказывается история».

приложений для обработки цифровых изображений | Обработка изображений в Python

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon

Введение

Цифровая обработка изображений состоит из различных техник и методов обработки изображений на компьютере. С изображениями выполняются различные типы операций, которые составляют цифровую обработку изображений.

Понимание, что на самом деле представляет собой изображение?

Изображение — это, по сути, двухмерный сигнал.Функция сигнала — это f (x, y), где значение x и y в точке генерирует пиксель в точке. Изображение представляет собой двумерный массив, состоящий из чисел от 0 до 255.

При обработке изображений задействованы различные факторы. Обработка изображений имеет несколько основных мотивов.

Справка по обработке изображений:

1. Улучшение цифровой информации, хранящейся у нас.

2. Автоматизация работы с изображениями.

3. Лучшая оптимизация изображения, ведущая к эффективному хранению и передаче.

За прошедшие годы обработка изображений значительно улучшилась, и существует множество современных коммерческих приложений обработки изображений.

Использование обработки изображений:

1. Коррекция изображения, повышение резкости и коррекция разрешения

Часто нам хочется улучшить старые изображения. И это возможно в наши дни. Масштабирование, повышение резкости, обнаружение краев, редактирование с расширенным динамическим диапазоном — все это попадает в эту категорию. Все эти шаги помогают улучшить изображение. Большинство программ для редактирования и кодов для коррекции изображений легко справляются с этими задачами.

2. Фильтры в приложениях для редактирования и социальных сетях

В наши дни большинство приложений для редактирования и социальных сетей предоставляют фильтры.

Выше приведен пример исходного изображения и отфильтрованного изображения. Фильтры делают изображение более привлекательным. Фильтры обычно представляют собой набор функций, которые изменяют цвета и другие аспекты изображения, которые делают изображение другим. Фильтры — интересное приложение для обработки изображений.

3. Медицинская техника:

В области медицины обработка изображений используется для различных задач, таких как ПЭТ-сканирование, рентгеновская визуализация, медицинская компьютерная томография, УФ-визуализация, обработка изображений раковых клеток и многое другое.Внедрение обработки изображений в области медицинских технологий значительно улучшило процесс диагностики.

(Источник изображения — https://axisimagingnews.com/radiology-products/imaging-equipment/x-ray/image-processing-software-mimics-grid-use-improve-image-quality)

Изображение слева — исходное изображение. Изображение справа — это обработанное изображение. Мы видим, что обработанное изображение намного лучше и может использоваться для лучшей диагностики.

4.Компьютер / Машинное зрение:

Одно из самых интересных и полезных приложений обработки изображений — компьютерное зрение. Компьютерное зрение используется для того, чтобы компьютер мог видеть, идентифицировать вещи и обрабатывать всю среду в целом. Важное применение компьютерного зрения — это самоуправляемые автомобили, дроны и т. Д. CV помогает в обнаружении препятствий, распознавании пути и понимании окружающей среды.

(Источник: улицы Парижа глазами Tesla Autopilot https://youtu.be/_1MHGUC_BzQ)

Вот как работает компьютерное зрение для автопилотов.Компьютер записывает видео в реальном времени и анализирует другие автомобили, дорогу и другие препятствия.

5. Распознавание образов:

Распознавание образов — это часть обработки изображений, которая включает искусственный интеллект и машинное обучение. Обработка изображений используется для выявления различных закономерностей и аспектов в изображениях. Распознавание образов используется для анализа почерка, распознавания изображений, компьютерной медицинской диагностики и многого другого.

6. Обработка видео:

Видео — это в основном быстрое перемещение изображений.В обработке видео используются различные методы обработки изображений. Некоторые методы обработки видео — это удаление шума, стабилизация изображения, преобразование частоты кадров, улучшение деталей и многое другое.

Начало работы с обработкой изображений в Python:

Давайте начнем с некоторых основных задач, связанных с изображениями в Python. Мы будем использовать PIL.

PIL

Библиотека изображений Python

используется для различных задач обработки изображений.

Установка:

 pip install подушка 

Установив PIL, мы можем перейти к коду.

Сначала мы работаем с некоторыми функциями matplotlib.

 импортировать matplotlib.image как img
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np
% matplotlib встроенный 

Будет прочитано следующее изображение. Он называется image1.jpg.

 # чтение jpg изображения
img = img.imread ('image1.jpg')
plt.imshow (img) 

Изображение читается.

 # изменение формы изображения
lum1 = img [:,:, 0]
plt.imshow (lum1) 

Теперь форма изображения изменена.

Теперь изменим его на «горячую» цветовую карту. Чтобы узнать больше о карте цветов, перейдите по этой ссылке.

 plt.imshow (lum1, cmap = 'hot')
plt.colorbar () 

Изображение на выходе выглядит:

Теперь попробуем другую цветовую карту.

 imgplot = plt.imshow (lum1)
imgplot.set_cmap ('nipy_spectral') 

Вывод изображения:

Причина использования цветовых карт заключается в том, что часто в различных приложениях и применениях помогает единообразная цветовая карта. Подробнее о цветовых картах: выбор цветовых карт в Matplotlib.

Теперь давайте посмотрим, почему мы назвали изображение двумерным массивом.

 # тип данных lum1

print (тип (lum1)) 

Вывод:

 печать (люм1) 

[[92 91 89… 169 168 169] [110 110 110… 168 166 167] [100 103 108… 164 163 164]

…

[97 96 95… 144 147 147] [99 99 98… 145 139 138] [102 102 103… 149 137 137]]

Точки нужны только для того, чтобы показать, что между ними гораздо больше точек данных. Но одно можно сказать наверняка: это все числовые данные.

Найдем размер массива.

 лин (люм1) 

Выход: 320

Выход: 658

Это дает нам количество пикселей и размеры изображения: 320 * 658.

Мы также проверим это позже.

Теперь мы работаем с PIL.

 из импорта PIL изображения 

Мы будем использовать этот файл изображения с именем people.jpg.

 img2 = Image.open ('people. jpg')
plt.imshow (img2) 

Изображение читается.

Теперь мы изменяем размер изображения.

 img2.thumbnail ((50, 50), Image.ANTIALIAS) # изменяет размер изображения на месте
imgplot = plt.imshow (img2) 

 imgplot1 = plt.imshow (img2, interpolation = "ближайший") 

 imgplot2 = plt.imshow (img2, interpolation = "bicubic") 

Но почему мы намеренно размываем изображения при обработке изображений? Что ж, часто для алгоритмов распознавания образов и компьютерного зрения становится трудно обрабатывать изображения, если они очень резкие.Таким образом выполняется размытие, чтобы изображение получилось гладким. Размытие также делает переход цвета в изображении от одной стороны к другой намного более плавной.

Теперь проверим размеры изображения автомобиля, над которым мы работали ранее.

 # еще кое-что интересное
file = 'image1.jpg'
с Image.open (файл) как изображение:
    ширина, высота = размер изображения
# Ширина изображения, высота получается 

Это те размеры, которые мы получили и раньше. Таким образом, можно сделать вывод, что изображение 320 * 658.

Давайте также попробуем повернуть и транспонировать изображение.

 # Относительный путь
img3 = Image.open ("image1.jpg")
# Угол задан
img_rot = img3.rotate (180)
# Сохранено в том же относительном месте
img_rot.save ("rotated_picture.jpg") 

Это повернутое изображение.

 #transposing image
transposed_img = img3.transpose (Изображение.FLIP_LEFT_RIGHT)
# Сохранено в том же относительном месте
transposed_img.save ("transposed_img.jpg") 

Это транспонированное изображение.

Заключительные слова:

Image Processing имеет различные важные приложения, и со временем методы и процессы также будут улучшаться.

Обо мне:

Prateek Majumder

Наука о данных и аналитика | Специалист по цифровому маркетингу | SEO | Создание контента

Свяжитесь со мной в Linkedin.

Спасибо.

Носители, показанные в этой статье о цифровой обработке изображений, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.

Связанные

Обрабатывать или не обрабатывать? Давайте обсудим

Обработка файла RAW может позволить фотографу выявить полный диапазон тонов изображения.

Часто, когда я просматриваю фотографии на форумах в Интернете или общаюсь с фотографами лично, кто-то неизбежно с гордостью заявляет, что изображение в вопросах — «прямо из камеры». Почти всегда это приводит к огромной дискуссии о достоинствах постобработки изображений, когда те, кто использует изображения, снятые прямо с камеры, действуют так, как будто фотографы, обрабатывающие свои изображения, каким-то образом ошибаются. , или обманывают.

Безусловно, у обеих сторон есть свои достоинства, но что удивительно, так это то, насколько стойко обе стороны защищают свои позиции. Иногда дискуссия становится более жаркой, чем «Mac против ПК» или «Canon против Nikon». Поскольку я участвовал в дискуссии по обе стороны, благодаря характеру работы, которую я проделал в прошлом, я могу понять обе стороны. Однако я могу также сказать, что обе стороны иногда могут ошибаться в своих аргументах.

В обработке? НЕТ!

Фотожурналистам, освещающим спорт или другие новости, часто советуют не обрабатывать изображения, а некоторые информационные агентства прямо запрещают это.

Те, кто выступает против любой пост-обработки, иногда утверждают, что это костыль, что им не нужна пост-обработка для исправления своих изображений, потому что они делают это прямо в камере. Тем не менее, есть множество причин, по которым вы, возможно, не захотите обрабатывать свои изображения, не говоря уже о чистоте изображения.

В мире фотожурналистики манипуляции с изображениями, помимо осветления и затемнения, коррекции контраста и цвета, являются большим запретом . Каждые несколько месяцев на новостных сайтах фотоиндустрии появляется история, в которой рассказывается печальная история другого фотожурналиста, который потерял работу или конкурс из-за того, что удалил или добавил элемент из изображения.На арене фотожурналистики это понятно. Ваша задача — рассказать историю визуально, а удаление или добавление элементов в изображение меняет эту историю. Так что в таком случае лучше свести манипуляции к минимуму. Некоторые информационные агентства запретили своим фотографам использовать формат RAW на данном этапе, чтобы снизить вероятность того, что изображения были радикально изменены. Цель здесь — правда, и хотя фотограф уже добавил к ней свой поворот, приняв важные решения по композиции и экспозиции во время съемки, на этом все должно закончиться.

Примечание редактора: Давний фотограф National Geographic и Magnum Стив МакКарри прямо сейчас подвергается критике из-за этого выпуска. Что ты думаешь по этому поводу, он не прав или это охота на ведьм?

Событийные фотографы, которые снимают тысячи изображений в течение нескольких часов, часто предпочитают не обрабатывать изображения из-за того, что на это уходит много времени.

Другой случай, когда обработка изображений, вероятно, не самая лучшая идея, — это когда вы освещаете большие события. Например, в прошлой жизни я владел студией, которая специализировалась на освещении молодежных спортивных мероприятий, таких как футбольные и бейсбольные турниры. В среднем в субботу днем ​​для меня было обычным делом делать несколько тысяч снимков самостоятельно, и у меня часто работала команда из трех или более фотографов! Скорость — ключ к успеху на этих мероприятиях, поэтому важно, чтобы изображения продавались участникам и их родителям сразу после их съемки. Это означает, что экспозиция, баланс белого, контраст и насыщенность должны быть хорошими прямо с камеры.Как только игра закончилась, эти изображения были немедленно загружены на наш сервер для предварительного просмотра клиентами и участниками. Не было времени настраивать такое количество изображений индивидуально.

Наконец, есть те, кто просто предпочитает не так много работать на компьютере со своими изображениями. Акт захвата удовлетворяет их творческие порывы, и они довольны своими изображениями. Там нет ничего плохого. Кто-то может сказать, что такая работа гарантирует, что их экспозиция будет правильной во всех отношениях при создании изображения, что, безусловно, является замечательным способом практиковать искусство фотографии.Эта философия, конечно, также позволяет вам больше заниматься фотографией и меньше времени проводить за компьютером.

Те, кто предпочитает не обрабатывать изображения, получают правильные изображения в камере, потому что для них нет возможности постобработки. Это помогает им быть лучшими фотографами во время съемки, потому что они должны обращать внимание на детали экспозиции, проверять свою гистограмму, настраивать баланс белого и применять правильный стиль изображения.

Постобработка является частью фотографического процесса

Фотографы-пейзажисты обрабатывают файлы RAW, чтобы извлечь из изображения как можно больше тонов, сохраняя детали в тенях и светлых участках.

Часто, когда я слышу слова «У меня все получается прямо в камере», для меня это звучит так: «Я не знаю, как пользоваться Photoshop». Верно это или нет, но для тех, кто занимается постобработкой, фотографический процесс не заканчивается нажатием кнопки спуска затвора, так же как и для тех из нас, кто когда-то снимал на пленку, а затем решился на нее. фотолаборатория для проявления пленки и печати. Те, кто никогда не был в темной комнате, вероятно, никогда не поймут, сколько именно манипуляций может быть достигнуто в темной комнате, от настройки цвета и контраста, затемнения и затемнения до маскировки и компоновки фотографий.

По правде говоря, НИКОГДА не существовало такой вещи, как изображение «прямо из камеры» .

(Возможно, за исключением слайдов, но они все еще могут быть изменены на этапе печати.)

Даже для тех, кто сегодня предпочитает не использовать Photoshop или другие приложения для обработки изображений, изображение далеко не прямо из камеры. Вы просто позволяете камере делать за вас обработку. Выбирая стиль изображения, вы указываете камере, как управлять цветом, контрастом, тоном и резкостью.Вы также можете создавать свои собственные стили, изменяя цвет и контраст в камере по своему вкусу. То, что к изображению не прикасались на компьютере, не означает, что оно не обрабатывалось и не подвергалось манипуляциям. Зная все это, не будет ли глупо сказать, что изображение прямо с камеры не было обработано?

Давайте быстро избавимся от этого: постобработка — это не костыль. Если я смотрю на изображение на задней панели камеры и говорю: «Я исправлю это позже», то это уже плохое изображение, и никакая обработка не поможет его исправить.Я убежденный сторонник съемки в формате RAW по многим причинам. Как заядлый фотограф-пейзажист, я прекрасно знаю, что у камеры могут возникнуть проблемы с обработкой сцены с большим динамическим диапазоном, например, заката. Я использую оптические фильтры на своем объективе, чтобы помочь с этим, но бывают случаи, когда изображение с камеры не может захватить изображение, которое я видел своими глазами.

Очень важно пристальное внимание к гистограмме, чтобы у меня были все тона, с которыми мне нужно работать, осторожно, чтобы не обрезать блики и тени.Это очень похоже на систему зон Анселя Адамса. Я знаю, где объекты в моей сцене должны регистрироваться на гистограмме, и настраиваю экспозицию, чтобы убедиться, что это то, что я получаю, когда открываю Photoshop. Как однажды сказал Ансель Адамс: «Уклонение и сжигание — это шаги, чтобы исправить ошибки, которые Бог допустил при установлении тональных отношений». То же самое и с цветокоррекцией.

Это параллельное сравнение показывает, что возможно при обработке файла RAW. Слева — изображение прямо с камеры в стандартном стиле изображения.Справа то же изображение, обработанное в Adobe Camera RAW.

Как художник-пейзажист, я не считаю себя документалистом. Хотя я лично не фанат совмещения изображений для создания готовой работы, я верю, что все инструменты для фотолаборатории доступны. Это начинается с обработки RAW и продолжается в Photoshop, где я буду использовать корректирующие слои, фильтры и маски, чтобы максимально использовать свое изображение. Моя цель — передать то, что я чувствовал, когда был на месте происшествия, запечатлев изображение.Для меня очень редко фотоаппарат делает это без моей небольшой помощи.

Это палитра инструментов в Adobe Camera RAW. Каждый ползунок представляет собой отдельный элемент управления изображением, а каждая вкладка в верхней части представляет собой другой набор элементов управления, позволяющих максимально эффективно использовать изображение.

Наконец, и это моя главная причина для съемки в формате RAW, когда это возможно, — это чистота данных. Если вы снимаете файлы JPEG прямо с камеры, камера уже решила выбросить значительную часть снятых вами данных.JPEG — это 8-битные файлы с тремя цветовыми каналами. Для каждого из трех цветовых каналов (RGB) камера преобразует ваше изображение во время захвата в 256 оттенков серого на цвет, оставляя ваше изображение с общим количеством возможных цветов 16,7 миллиона. Кроме того, изображение сжимается, а избыточные данные отбрасываются. Это сжатие с потерями, и каждый раз, когда вы открываете изображение и делаете что-нибудь с ним, например, удаляете пятно пыли, а затем снова сохраняете его, вы выбрасываете больше данных.В конце концов на изображении появятся артефакты, которые испортят его и сделают непригодным для использования.

Сегодняшние файлы RAW представляют собой 14-битные файлы, то есть каждый цветовой канал содержит 16 384 оттенка серого. Это означает, что в изображении доступно 4 триллиона цветов. Такие проблемы, как полосы и артефакты, которые могут возникнуть при использовании JPEGS, практически не существуют при редактировании файла RAW. Я видел полосы JPEG на портретах, где оттенки кожи меняются, и я видел, как это происходит на пейзажных изображениях, где небо переходит от яркого синего к бледно-оранжевому на закате.Это может случиться с любым изображением. Так что даже если я не планирую ничего делать со своим изображением, кроме как удалить пятно пыли, стоит начать с файла RAW, который требует некоторой обработки. Даже если вы выступаете против постобработки, довольно легко применить стиль изображения так же, как это делает камера, и экспортировать JPEG.

Фотографы-портретисты часто предпочитают обрабатывать изображения, чтобы дать им возможность создать впечатление о своем предмете, в дополнение к возможности ретушировать изображение и сделать снимок наилучшим.

Выводы

Честно говоря, нет правильного или неправильного способа работы с вашими изображениями. В конце концов, работа фотографа для них очень личная, и каждый выбирает работать по-своему. Когда есть возможность, я предпочитаю обрабатывать свои изображения и максимально использовать возможности файла. Когда того требует ситуация, я снимаю в формате JPEG, прекрасно зная, что не смогу внести изменения позже, поэтому я проверяю, правильно ли это, когда нажимаю кнопку спуска затвора.

Что вы предпочитаете и почему? Вы обрабатываете или нет?

---

Примечание редактора: Это одна из серии статей на этой неделе, открытых для обсуждения.Мы хотим завязать разговор, услышать ваш голос и мнения и поговорить о некоторых, возможно, спорных темах в фотографии. Приступим к делу. Вы согласны или не согласны с приведенными выше пунктами? У вас есть еще что добавить? Поделитесь с нами своими мыслями ниже и следите за новыми темами для обсуждения каждый день на этой неделе.

См. Все недавние темы для обсуждения здесь:

Как обработка изображений изменит ваш мир в будущем

Что делать, если вы находитесь в чужой стране, где не говорите на этом языке и не можете прочитать меню, чтобы заказать обед? Или во время движения по трассе вы сбиваетесь с пути и не понимаете уличные знаки? Многие сбитые с толку туристы и деловые путешественники постоянно оказываются в подобных ситуациях.Но Питер Линсели, менеджер по продукту поиска изображений Google, говорит, что Google может снова прийти на помощь. Вместо того, чтобы набирать текст, просто сделайте снимок со своего мобильного телефона, выполните поиск по изображению, и его содержимое — меню, дорожные знаки или любой другой текст — будет переведен для вас.

Когда фотография, щелкнувшая на вашем мобильном телефоне, может спасти вас — и это тоже довольно часто — она ​​меняет поведение во многом так же, как текстовый поиск в Интернете изменил нашу жизнь. И по мере того, как в ближайшие несколько лет мы все чаще заменяем традиционный текст изображениями, трехмерными изображениями и видео в реальном времени, трудно придумать что-то, что скромная область обработки изображений не алхимизировала бы с помощью Мидаса.Проще говоря, обработка изображений — это технический анализ сложных аспектов изображения с применением алгоритмов. Эта область заимствует свою силу, в частности, из многих недавних достижений в области искусственного интеллекта и машинного обучения. «С обработкой изображений сегодня мы выходим за рамки двухмерного и идем глубже, чтобы увидеть, что на самом деле находится на изображении. Это настоящее компьютерное зрение », — говорит Линсели.

В Университете Южной Калифорнии (USC) обработка изображений позволяет профессору Жерару Медиони и его ученикам творить чудеса, которые позволяют слепым «видеть».Человек с ограниченными возможностями по зрению носит жилет и темные очки. По мере движения человека система создает трехмерную карту окружающей среды, а камеры в темных очках следят за препятствиями. Датчики микромотора жилета, аналогичные тем, что вибрируют в мобильных телефонах, показывают соответствующие данные. Например, если человеку нужно сделать шаг вправо, датчики на правом бедре будут вибрировать.

Однажды разработанная, эта система могла чудесным образом изменить миллионы жизней, придав им независимость и достоинство.«В конечном итоге это позволит пользователям распознавать препятствия и объекты, такие как огни, уличные знаки, книги на полке и, надеюсь, наконец, людей», — говорит Медиони.

Здесь задействовано несколько технологий. Но с «видением», обработкой этого видения и построением трехмерных карт в режиме реального времени, обработка изображений лежит в основе. Это также основная технология, которая позволяет знаменитым беспилотным автомобилям Google «видеть» (через камеры) движение сзади в зеркалах заднего вида, следить за собственными картами Google и самостоятельно управлять автомобилем.Хотя ДНК и отпечатки пальцев остаются излюбленными средствами идентификации Федерального бюро расследований США (ФБР), теперь оно также использует распознавание лиц. «Обработка изображений — важная технология для расследования», — говорит Билл Кейси, руководитель программы Биометрического центра передового опыта ФБР.

«Охотясь на преступника, мы просматриваем нашу базу данных, содержащую более девяти миллионов фотографий, на предмет возможных следственных действий». Кейси рассказывает, как его коллеги недавно задержали подозреваемого в двойном убийстве, сравнив его фотографию с местной базой данных Департамента транспортных средств США, содержащей 30 миллионов фотографий в штате Северная Каролина.

Обработка изображений изменила методы ведения войны за последнее десятилетие: беспилотные летательные аппараты с дистанционным управлением могут получать изображения, которые передавались и анализировались удаленно. «В ближайшие 15 лет или меньше повсеместная обработка изображений будет повсюду в мире», — говорит д-р Ричард Баранюк, профессор инженерии в Университете Райса — частном исследовательском учреждении — и IEEE — органе технологических стандартов — — Парень. Подумайте о магии в процессе создания.

НАШЕ БУДУЩЕЕ, ОБРАБОТАННОЕ ИЗОБРАЖЕНИЯМИ

Когда ваш школьный друг приходит к вам домой, камеры наблюдения, очевидно, предупреждают вас о том, что кто-то стоит у двери — что и делается сегодня.«Но новая система также распознает, что это она. Обработка изображений радикально изменит интерфейс компьютер-человек за пять лет, а то и меньше », — говорит Медиони.

Инструменты, такие как Google Street View, и автоматизированные транспортные средства, такие как автомобиль Google, только начинают помогать нам обходить заторы на дорогах. В ближайшие десятилетия они будут ускоряться, поскольку дроны начнут отслеживать движение и условия окружающей среды в наших городах. Те же дроны могут использовать обработку изображений, чтобы делать снимки и снимать видео в реальном времени землетрясений, пожаров или других пострадавших от бедствий районов, чтобы выследить тех, кто оказался в ловушке, и помочь спасти жизни.«Мы будем видеть все больше и больше умных военных роботов с большим визуальным восприятием. Следовательно, будет улучшена координация между человеком и машиной как на полях сражений, так и за их пределами, что позволит использовать больше автоматизированных машин », — говорит Медиони.

НАЧАЛО РОКСТАРС В 2021 ГОДУ

Войдите в систему, чтобы увидеть наш список самых многообещающих стартапов на 2021 год

ВОЙТИ Это уже начинает происходить с медицинскими роботами, такими как система daVinci, которые позволяют врачам удаленно ставить точные диагнозы и проводить операции с помощью « видеть »чрезвычайно качественные трехмерные изображения того, что они не могли бы увидеть иначе.Rcadia, стартап в Израиле, разработал свою фирменную технологию обработки изображений для обнаружения твердых жировых бляшек в артериях и помощи врачам в определении необходимости хирургического вмешательства.

Так называемые «социальные рентгеновские» очки разрабатываются, чтобы помочь людям, страдающим аутизмом, расшифровать язык тела. Встроенные камеры размером с зерно фиксируют изображения лиц и используют программное обеспечение для анализа и сравнения различных выражений лица (например, замешательство, гнев, согласие) с известными выражениями в базе данных.

Распознанная информация затем передается пользователям через подключенные наушники. «Люди склонны обрабатывать визуальную информацию быстрее и точнее, чем текст. В конце концов, картина говорит тысячу слов. Обработка изображений изменит мир точно так же, как текстовый поиск в последнее десятилетие », — говорит Наинеш Ратод, генеральный директор Imaginestics. Используя распознавание объектов, Imagenistics разработала уникальную систему визуального поиска сложных промышленных продуктов, которые трудно описать словами, чтобы связать покупателей и продавцов на промышленных предприятиях.

«Цифровые камеры во многих мобильных телефонах сегодня смотрят на световые волны той же длины, что и мы сами. Но мы также увидим много новых видов других модальностей восприятия, с которыми мы не так хорошо знакомы сегодня », — говорит Баранюк. Например, инфракрасное изображение, которое уже очень важно в таких приложениях, как досмотр упаковок, безопасность в ночное время и наблюдение сквозь туман и густой туман.

Эксперты ожидают, что стоимость гиперспектральных датчиков упадет с их нынешней средней стоимости примерно в 150 000 долларов до сотен долларов.Это будет способствовать получению гиперспектральных изображений — вместо изображений в трех основных цветах камеры будут делать изображения всех видов цветов с их различными оттенками. Так, например, в обороне камеры смогут различать замаскированный танк и листья. В сельском хозяйстве вы можете определить, здоровы ли посевы или нет, удаленно.

Учитывая бесконечное количество приложений обработки изображений и различные отрасли, в которых она используется, понятно, почему по ней нет статистики. (Десять лет назад статистики по поиску в Интернете тоже не было.) Но с учетом того, что сделал Google, отраслевые эксперты оценивают рынок как минимум 30% от текущего рынка традиционного поиска в течение следующих трех лет. «С распространением мобильных устройств и приложений он будет ускоряться даже быстрее, чем традиционный текстовый поиск», — говорит Ратод.

ФОТО ГОВОРЯЕТ ТЫСЯЧИ ЗАДАЧ

В отличие от большинства внутренних технологий коммерциализация не является серьезным препятствием для обработки изображений. Камеры, наблюдающие за нами, растут повсюду.«Создание бизнес-плана — не такая большая проблема, как технические проблемы», — говорит Медиони.

НАЧАЛО РОКСТАРС В 2021 ГОДУ

Войдите в систему, чтобы увидеть наш список самых многообещающих стартапов 2021 года. Чтобы реализовать весь свой потенциал, обработке изображений нужны миллиарды высококачественных и более дешевых датчиков, что уже происходит. Но тогда есть последствия: как вы обрабатываете огромные данные, полученные этими датчиками? Например, если законодатели охотятся на конкретного террориста, путешествующего по миру, они должны просмотреть изображения и видео сотен тысяч людей в аэропортах.Эти изображения и их обработка требуют огромного объема памяти и энергии и даже бесполезны.

«Объем данных растет быстрее, чем объем цифрового хранилища. Самая большая проблема обработки изображений — справиться с этим потоком данных, продолжая создавать датчики с новыми модальностями и совершенными алгоритмами, чтобы справиться со всем этим », — говорит Баранюк. Ответ пришел в виде нового поля, называемого сжатым зондированием, которое Барануик называет «удивительным чудом!».

Вместо того, чтобы хранить все необработанные данные, генерируемые миллионами камер, технология случайным образом перекодирует данные, сохраняя только то, что необходимо.Сам Барануик разработал камеру, которая использует сжатое зондирование. Он использует только однопиксельный детектор, что дает 25-кратную экономию объема данных, которые камера должна собирать.

Однако более серьезная проблема заключается в том, является ли обработка изображений столь же искусной, как человеческое зрение. Мы все еще находимся в зачаточном состоянии обработки изображений. То, что просто для человеческого глаза, например, найти лицо на фотографии, полной лиц и зданий, по-прежнему является серьезным препятствием для обработки изображений. Компьютерное зрение сканирует, а затем пытается найти лица по размеру и другим параметрам.

Но мы не обязательно так видим. «Человеческое зрение чрезвычайно сложно, и мы сами не понимаем его полностью», — говорит Медиони. Ученые все еще выясняют, как работает мозг.

Обработка изображений уже начала двигать наш мир. Но для того, чтобы сместить ось, компьютеры должны будут видеть то же, что и мы, и, как соглашаются Медиони и Барнауик, нам все еще нужны десятилетия исследований, чтобы приблизиться к этому видению. Между тем, в следующий раз, когда ваш кран протечет, попробуйте щелкнуть изображение, и ваша любимая поисковая система подскажет, где заказать новый.

6 лучших проектов по обработке изображений с полезными ресурсами | от Bharath K

Скриншот Автор. Original Source wiki

Во-первых, важно понять, как изображения работают в естественном мире и как они воспринимаются компьютерами для обработки и анализа этих цифровых изображений. Все изображения интерпретируются в формате от 0 до 255. Цветные изображения имеют формат RGB, где значение интерпретируется в трехмерном массиве. Точно так же для изображений в градациях серого у нас есть только два спектра, состоящих из белого и черного эквивалентов.

Библиотека изображений Python (PIL) — один из основных методов добавления возможностей обработки изображений в ваш интерпретатор Python. Благодаря этой библиотеке, которая обеспечивает расширенную поддержку форматов файлов, вы можете эффективно выполнять большинство задач. Он имеет эффективное внутреннее представление и довольно мощные возможности обработки изображений. Общая библиотека основных изображений разработана с целью обеспечения более быстрого доступа к элементам данных, хранящимся в нескольких основных форматах пикселей. Следовательно, эта библиотека является отличной отправной точкой, поскольку она обеспечивает прочную основу для пользователей с помощью доступного общего инструмента обработки изображений (дополнительную информацию можно найти по ссылке на документацию ниже).

Ниже приведен простой блок кода для понимания некоторых основных функций библиотеки PIL.

 # Импорт необходимых библиотек 
 import numpy as np 
 from PIL import Image 
 import PIL # Открытие и анализ изображения 
 image1 = Image.open ('Red.png') 
 print (image1.format) 
 print (image1) .size) 
 print (image1.mode) 

Для дальнейшего экспериментирования и понимания библиотеки подушек я бы рекомендовал проверить официальную документацию и поэкспериментировать с другими изображениями и модулями, доступными вам с помощью этого инструмента.

Следующая библиотека, которую нужно научить создавать замечательные проекты, — это библиотека компьютерного зрения open-cv. Когда вы познакомитесь с библиотекой подушек, вы можете начать экспериментировать со своими знаниями об этих изображениях с помощью библиотеки cv2. С помощью этого инструмента вы можете манипулировать изображениями, изменять их размер, изменять их размеры, преобразовывать их цвета из одного формата в другой и многое другое. Стоит изучить с нуля и получить как можно больше знаний из этой библиотеки.

Если вы заинтересованы в изучении большинства основных аспектов компьютерного зрения с нуля вместе со всеми соответствующими кодами для решения некоторых сложных задач, я бы рекомендовал всем вам ознакомиться со статьей, представленной ниже. Он охватывает большинство основ, необходимых новичкам, чтобы начать работу с компьютерным зрением и в конечном итоге овладеть им.

Фото Национального института рака на Unsplash

Традиционный метод поднятия руки в классе, чтобы сказать «представьте, мэм» или «да, мэм» или что-то еще, что вы бы сказали, постепенно исчезает.С введением онлайн-классов, в которых учащиеся и учителя взаимодействуют через онлайн-платформу, будет сложнее принимать посещаемость более традиционным способом. Однако компьютерное зрение приходит на помощь, чтобы помочь нам создать систему посещаемости на основе изображений для онлайн-посещаемости с помощью ваших пиксельных изображений!

Давайте обсудим некоторые методологии, с помощью которых вы могли бы потенциально подойти к этой проблеме. Один из классических методов — убедиться, что у вас есть несколько изображений всех учащихся и одноклассников.Если вы не можете охватить более крупный набор данных, вы можете использовать методы увеличения данных, чтобы увеличить объем хранимых вами данных. Как только вы сможете собрать приличное количество наборов данных для этой конкретной задачи, вы сможете обработать эти изображения и построить модель глубокого обучения для достижения первоклассных результатов.

Если вы заинтересованы в изучении теоретических аспектов, связанных с задачей системы посещаемости на основе изображений, то исследовательский документ должен стать для вас фантастической отправной точкой для изучения дополнительных теоретических знаний и понимания концепции.Однако, если вас больше интересует практическая реализация процедуры кодирования, то это руководство по статье также должно помочь вам в качестве справочника для реализации ваших собственных решений.

Фото Анастасии Чепинской на Unsplash

Во время этой пандемии необходимо соблюдать некоторые строгие правила, чтобы поддерживать приличия города, штата или страны. Поскольку у нас не всегда может быть официальная власть для наблюдения за некоторыми людьми, не соблюдающими правила, мы можем разработать проект по обнаружению маски лица, который позволит нам выяснить, носит ли конкретный человек маску или нет.В это время, при строгих правилах изоляции, было бы блестящей идеей реализовать этот проект, чтобы внести свой вклад в поддержание общества.

Таким образом, проект, в котором вы можете обрабатывать изображения всей области или региона, отслеживая людей на дорогах или улицах, чтобы анализировать, носят ли они маски или нет, будет впечатляющей идеей. С помощью алгоритмов обработки изображений и методов глубокого обучения вы можете вычислять изображения людей в масках. Следующий набор данных Kaggle для обнаружения маски лица станет отличной отправной точкой для анализа обучающих изображений для достижения общей высокой точности.

Один из лучших способов решения этой проблемы — использовать модели обучения передачи, такие как VGG-16, face-net, RESNET-50 и другие подобные архитектуры, чтобы увидеть, какой метод поможет вам достичь наилучших результатов. В качестве отправной точки я настоятельно рекомендую ознакомиться с одной из моих предыдущих статей о системах интеллектуальной блокировки лица, в которой мы создаем несколько высокоуровневых систем распознавания лиц. Вы можете использовать аналогичный метод для лиц без маски и лиц с маской для решения этого типа задач.

Фото Томаса Милло на Unsplash

Один из лучших проектов по работе с буквенно-цифровой идентификацией — использование изображений номерных знаков. Есть несколько методов, которые мы можем использовать для решения проблем, связанных с буквами, цифрами и числами, встроенными в изображения. Мы можем использовать методы глубокого обучения, технологии оптического распознавания символов (OCR), сочетание обработки изображений и обработки естественного языка (NLP), методы компьютерного зрения и многое другое.

Обширные методологии, с помощью которых вы можете подойти к этой проблеме, дают вам возможность самостоятельно изучить все эти методы с помощью разрабатываемых вами моделей.Выяснить, какой метод поможет вам достичь наилучших результатов, довольно интересно. Используя подход глубокого обучения, вы можете собирать необходимые наборы данных и информацию из Kaggle для обнаружения номерных знаков транспортных средств. Собрав достаточное количество информации, вы можете создавать свои собственные модели или использовать модели трансферного обучения, чтобы увидеть, что дает желаемые результаты.

Если вы хотите использовать более уникальный подход к решению проблем, рекомендуется ознакомиться с одной из моих предыдущих статей об оптическом распознавании символов (OCR).Используя технологию OCR, вы можете относительно легко интерпретировать большую часть данных, представленных на изображении. Механизм OCR пытается проанализировать символы на изображении и найти подходящие решения. Чтобы узнать больше об этой теме, перейдите по приведенной ниже ссылке. Вы также можете попробовать другие уникальные методы, чтобы увидеть, какой из них дает наилучшие результаты.

Фото Робины Вермейер на Unsplash

Один из наиболее значительных вкладов в области обработки изображений, компьютерного зрения, машинного обучения и глубокого обучения сделан в области медицины.Они способствуют анализу и визуализации многих очень сложных аномалий, которые могут возникнуть у людей. Такие задачи, как диабетическая ретинопатия, обнаружение рака, рентгеновский анализ и другие важные задачи медицинской обработки, требуют использования моделей глубокого обучения с обработкой изображений для получения высокоточных результатов.

В то время как большинство проектов требует высокой точности прогнозирования, это утверждение становится гораздо более важным в задачах сегментации изображений в области медицины. Со времен сегментации биомедицинских изображений в 2015 году с использованием архитектуры U-Net появилось больше вариаций этой архитектуры, а также множество различных типов моделей, которые постоянно создаются для получения наилучших возможных результатов в каждом сценарии.

Одно из лучших мест для получения изображений и видеофайлов для любой задачи, связанной с сегментацией медицинских изображений, может быть получено из библиотеки DICOM. Перейдя по этой ссылке, вы попадете в раздел, где вы можете загрузить медицинские изображения и видео для выполнения научных расчетов.

Вы также можете использовать набор данных Diabetic Retinopathy от Kaggle, чтобы приступить к решению популярной задачи по вычислению сегментации изображения глаз, а также для определения того, страдает ли человек от заболевания глаз.Помимо задач, упомянутых выше, в вашем распоряжении множество задач по обработке биомедицинских изображений и задач. Не стесняйтесь тестировать их и экспериментировать с ними.

Фото Якоба Оуэнса на Unsplash

Глядя на изображение выше, можно задаться вопросом, к чему можно отнести этот конкретный знак руки. Есть несколько жестов, которые люди используют как форму общения. С помощью соответствующих изображений можно определить лучшие методы соответствующей классификации жестов.Точно так же вы можете определить эмоции на одном лице. Независимо от того, проявляет ли человек признаки счастья, печали, гнева или других подобных эмоций, вы можете построить модель ИИ, которая будет выполнять следующую классификацию.

Эмоции и жесты являются неотъемлемой частью человеческой деятельности. Хотя это немного сложнее по сравнению с некоторыми другими проектами, упомянутыми в этой статье, мы можем построить модель компьютерного зрения и глубокого обучения для выполнения следующей задачи. Чтобы решить эту проблему, вы можете использовать распознавание эмоций лица (набор данных Kaggle fer2013) для классификации эмоций и американский язык жестов (набор данных ASL Alphabet) для вычисления жестов.

Когда у нас будут все необходимые наборы данных, вы сможете создавать свои архитектуры глубокого обучения с помощью компьютерного зрения для реализации этих проектов. Благодаря сочетанию нейронных сетей и обработки изображений вы можете начать работать как над обнаружением эмоций, так и над распознаванием жестов, чтобы получить качественные результаты с приличными потерями и точностью.

Ссылки, представленные ниже, являются двумя из лучших руководств, в которых вы можете выполнять действия по распознаванию человеческих эмоций и жестов с нуля.Я рассмотрел почти все аспекты, необходимые для идеального вычисления этих задач, включая предварительную обработку наборов данных, визуализацию данных и построение архитектуры с нуля. Не стесняйтесь обращаться к ним, чтобы получить наиболее полную информацию о выполнении этих задач.

Обработка изображений — обзор

1 Введение

Обработка изображений находит множество применений в большинстве видов деятельности человека, от медицины (Papour et al., 2015) или безопасности (Zhou et al., 2015) до астрономии (Wang et al., 2014) или транспортировки (Zeng et al., 2015) и контроля качества (Jeong and Lee, 2015). Следовательно, это также очень активная область исследований в области информатики. Он включает в себя все операции, применяемые к цифровым изображениям, направленные на изменение фотометрических или структурных характеристик изображения. Улучшение изображения является важным этапом, и во многих системах обработки изображений это обычно этап предварительной обработки. Повышение контрастности — один из ключевых шагов в улучшении изображения.Целью повышения контрастности изображения является улучшение восприятия информации в изображениях для людей, наблюдающих за ними, или обеспечение лучшего ввода для других методов автоматической обработки изображений. Изображения могут быть повреждены из-за низкого качества устройства сбора данных, климатических условий во время съемки и других помех. Создание цифровых изображений с хорошей яркостью, контрастом и детализацией является серьезным требованием в нескольких областях, таких как синтез текстур (Pei et al., 2004), обработка спутниковых изображений (Bhandari et al., 2015), биомедицинский анализ изображений (Wu et al., 2015), коррекция реальных фотографических изображений (Hashemi et al., 2010) и другие.

Выравнивание гистограмм (HE) — один из наиболее часто используемых методов повышения контрастности изображения из-за его высокой эффективности и простоты (Gonzalez and Woods, 2008). Методы HE используют линейную кумулятивную гистограмму входного изображения и распределяют значения пикселей по его динамическому диапазону интенсивности. Улучшение на основе HE находит применение в обработке медицинских изображений (Sundaram et al., 2011), распознавание речи (De la Torre et al., 2005), обработка спутниковых изображений (Ganesan, Rajini, 2014) и другие. В литературе были предложены различные методы HE.

Метод взвешенного порогового значения HE (WTHE) — это улучшенный метод повышения контрастности (Wang and Ward, 2007). Он изменяет функцию распределения вероятностей изображения путем взвешивания и определения порога перед выполнением HE. Оптимизация весовых ограничений — сложная задача оптимизации.

Метаэвристика — это высокоуровневые алгоритмы, предназначенные для поиска достаточно хорошего решения сложных задач оптимизации, особенно с ограниченными вычислительными возможностями.Они не гарантируют, что будет найдено глобально оптимальное решение для некоторого класса проблем. Было предложено несколько метаэвристических алгоритмов, основанных на поведении биологических и физических систем в природе. Поскольку волшебного метода, который работает для всех проблем, не существует, были разработаны различные подходы. Наиболее популярные природные алгоритмы оптимизации с улучшениями, корректировками и гибридизацией включают оптимизацию роя частиц (PSO) (Kennedy and Eberhart, 1995), алгоритм светлячка (Yang, 2009; Fister et al., 2013; Tuba, Bacanin, 2014), поиск кукушки (Yang and Deb, 2009, 2010; Gandomi et al., 2013), оптимизация муравьиной колонии (ACO) (Dorigo, Gambardella, 1997; Jovanovic, Tuba, 2013; Verma et al., 2012), дифференциальной эволюции (Storn, Price, 1997) и алгоритма искусственной пчелиной семьи (Карабога, 2005; Баканин, Туба, 2012).

Алгоритм летучих мышей (BA) — это новый метаэвристический алгоритм разведки роя, представленный Янгом (2010), основанный на эхолокации летучих мышей.

В этой главе разработан модифицированный метод повышения контрастности изображения на основе HE (Wang and Ward, 2007).Предлагаемый метод использует BA для оптимизации весовых ограничений.

Остальная часть главы организована следующим образом. Обзор литературы представлен в Разделе 2. Раздел 3 представляет БА, основанную на интеллекте роя. В разделе 4 мы представляем предлагаемый нами модифицированный метод HE, в котором используется BA. Обсуждение и анализ полученных экспериментальных результатов представлены в разделе 5. Наконец, наши выводы обсуждаются в разделе 6.

Компьютерное зрение и обработка изображений | Ричард Шенг | The Startup

Хотя эти термины связаны и часто используются взаимозаменяемо, концепции различны.Вот как…

Фото Камилы Кинтеро Франко на Unsplash

Эпоха селфи-фильтров

Если вы использовали Instagram или любое приложение для обмена фотографиями, вы, вероятно, видели и / или использовали фильтр изображений. Эти фильтры активируются с помощью методов обработки изображений. В популярных социальных приложениях вы, вероятно, также сталкивались с возможностью изменять свое живое селфи, например размещать кроличьи уши или обмениваться лицами с кем-то. Эти увлекательные и восхитительные впечатления основаны на ветви искусственного интеллекта, чаще всего называемой компьютерным зрением, которая позволяет компьютерам распознавать цифровые изображения.Обработка изображений и компьютерное зрение — разные концепции, но во многом они идут рука об руку. В этой статье дается обзор концепций и способов их использования.

Что такое обработка изображений?

Обработка изображений включает два метода, а именно обработку аналоговых изображений и обработку цифровых изображений. Обработка аналоговых изображений включает в себя метод обработки фотографий, распечаток и различных печатных копий изображений. Напротив, обработка цифрового изображения включает в себя манипулирование цифровым изображением для генерации информации с помощью сложных алгоритмов.

Входом для задачи обработки изображения является изображение. Однако важно отметить, что обработка аналогового изображения всегда требует ввода изображения. Тем не менее, обработка цифрового изображения может включать в себя изображения или информацию, связанную с изображением, такую ​​как функции или ограничивающие рамки и т. Д. В идеале обработка изображения используется для следующих целей.

• Визуализация изображения — это представление обработанных данных в виде визуального вывода для лучшего понимания. Эта задача в основном выполняется для объектов, которые нелегко обнаружить на изображении.
• Повышение качества изображения за счет повышения резкости и восстановления изображения.
• Поиск изображения связан с извлечением источника изображения из исследования, проводимого поисковой машиной изображений.
• Для выполнения классификации для различения различных объектов и определения их положения на изображении.

Основные этапы цифровой обработки изображений

1. Получение изображения

Как правило, получение изображения включает захват изображения датчиком, например камерой.Если существует нецифровая форма вывода, она преобразуется в цифровую с помощью аналого-цифрового преобразователя. Этот процесс также включает предварительную обработку, такую ​​как масштабирование изображения.

2. Улучшение изображения

Процесс, связанный с манипулированием изображением для достижения соответствующих результатов для выполнения определенных задач, известен как улучшение изображения. В идеале этот процесс относится к фильтрации изображений путем выполнения таких задач, как удаление шума, регулировка контрастности, яркости и резкости изображений для улучшения качества изображения, которое было снято изначально.

Удаление размытости изображения с использованием техники улучшения изображения (фильтр Винера). Источник

3. Восстановление изображения

Восстановление изображения включает улучшение внешнего вида изображения, которое могло быть ухудшено математическими и вероятностными моделями. Идеальным примером может служить уменьшение размытости изображения.

Источник

4. Обработка цветных изображений

Извлечение элементов из изображения с помощью цветного подхода.

5. Вейвлет и обработка с несколькими разрешениями

Он включает в себя представление изображений с различными доступными разрешениями, которые обычно используются для сжатия изображений. Это также полезно для сжатия данных изображения.

Иллюстрация вейвлет-преобразования (Вейвлет Хаара). Источник

6. Сжатие

Уменьшение объема памяти, необходимого для сохранения изображения, или полосы пропускания, необходимой для отображения изображения, осуществляется с помощью сжатия.Методы, которые включают уменьшение размера изображения и настройку таким образом, чтобы качество было наименее ухудшенным, подпадают под процедуру сжатия изображения.

Сжатие изображений. Источник

7. Морфологическая обработка

Выделение основных компонентов изображения описывает форму конкретного объекта на изображении. Некоторые из типичных морфологических операций — это эрозия и расширение для создания атрибутов изображения.

Результаты морфологической операции (преобразование имтофата) Источник

8. Сегментация

Сегментация изображения — одна из необходимых процедур при обработке изображения, которая включает разбиение изображения на несколько сегментов. Эта процедура позволяет находить объекты на изображении и определять границы объектов. Важно отметить, что точность сегментации приведет к лучшему распознаванию и точности классификации.

Сегментация регионов по значениям цвета, формам и текстурам. Источник

9. Представление и описание

Представление связано с отображением вывода изображения в форме границы или области. Он может включать характеристики форм в углах или региональные представления, такие как текстура или скелетные формы.

С другой стороны, описание чаще всего известно как выбор функции, отвечающее за извлечение значимой информации из изображения. Извлеченная информация может помочь точно различать классы объектов друг от друга.

10. Распознавание объектов / маркировка изображений

Процесс присвоения меток объекту в зависимости от его описания в целях классификации. Это очень важный шаг для компьютерного зрения. Для обучения моделей необходимо обработать и пометить достаточно большой корпус изображений, чтобы можно было использовать модель компьютерного зрения для обнаружения похожих объектов на других изображениях.

Пример разметки / разметки изображения. Source

Многие компании теперь предлагают услуги маркировки данных, такие как ClickWorker, CloudFactory и т. Д.

Компьютерное зрение

Как описано выше, обработка изображений обычно относится к применению алгоритмов к изображениям. Целью таких алгоритмов часто является улучшение качества изображения или изменение его для получения другого визуального эффекта. Однако обработка изображений также очень важна для подготовки изображений для моделей компьютерного зрения, например, для применения сегментации или маркировки известных объектов.

Компьютерное зрение обычно относится к технологиям, позволяющим компьютерам распознавать изображения.Наиболее распространенное применение этого метода — распознавание изображений, то есть процесс, позволяющий идентифицировать объекты и особенности изображения. Распознавание изображений сегодня используется во многих приложениях, таких как медицинская визуализация, наблюдение за безопасностью, распознавание лиц, идентификация логотипов и зданий, и это лишь некоторые из них. Однако для того, чтобы эти модели работали, изображения необходимо сначала пометить, сегментировать или выполнить другие шаги обработки, как упоминалось ранее.

Сегодня приложения компьютерного зрения добились огромного успеха, и некоторые из наиболее заметных вариантов использования описаны ниже:

Распознавание изображений положительно повлияло на производственные подразделения.Основная задача распознавания изображений заключалась в выявлении дефектных изделий в процессе производства. Возможность быстро исследовать тысячи дефектных изделий на сборочной линии ускоряет общий процесс и приводит к эффективности режима работы.

Возможно, самая важная часть распознавания изображений, которая использовалась во многих исследованиях, — это классификация изображений. Возможность оказания помощи врачам в поиске области, представляющей интерес для обнаружения и прогнозирования конкретного заболевания, была частью нескольких исследований в последние годы.Классификация изображений сыграла важную роль в индустрии электронной коммерции, улучшив работу пользователей с помощью возможностей быстрого поиска. Классификация изображений позволяет категоризировать изображения в соответствии с конкретным содержанием изображения. Это часть большинства рекомендательных систем и механизмов поиска изображений, которые мы используем сегодня.

Передовая технология автономного вождения еще не раскрыла свой полный потенциал, прежде чем она будет разрешена на коммерческой основе. Тем не менее, чтобы иметь возможность обнаруживать пешеходов и останавливаться при показе знака «Стоп», стало возможным включить распознавание изображений в методы компьютерного зрения.

Распознавание изображений было частью многих проектов на основе робототехники, используемых для обучения их распознаванию объектов для лучшей навигации и обнаружению объектов, которые могут быть обнаружены на его пути.

Обнаружение текста — еще один многообещающий вклад с помощью распознавания изображений. Обнаружение текста и символов на изображении, таком как фотография, которая может включать в себя дорожный знак или дорожный знак, стало возможностью с обнаружением текста. Cloud Vision от Google — одна из ведущих компаний в области распознавания текста.

С появлением искусственного интеллекта стало возможным распознавание лиц. Распознавание лиц пользуется большим спросом на рынке из-за своего потенциала, от обеспечения безопасности устройства до наблюдения. Однако некоторые эксперты ставят под сомнение аспекты конфиденциальности этой технологии. Тем не менее, факт, что каждая технология имеет некоторые ограничения. Следовательно, правильное внедрение методов распознавания лиц приведет к жизненно важным вещам, таким как наблюдение за дорожным движением и городом.

Теперь покупатели могут искать похожие продукты, загружая изображения уже имеющихся у них продуктов или продуктов, к которым они хотят найти дополнительные стили.Это требует преобразования изображения в визуальное встраивание, где тогда рекомендации являются либо продуктами, похожими на загруженный, либо теми, о которых известно, что они дополняют друг друга.

Начало работы с моделями распознавания изображений

Некоторые из наиболее ценных пакетов для использования для компьютерного зрения и обработки изображений включают:

• imutils
• OpenCV
• Dlib
• Scikit-learn
• Scikit-learn
• Scikit TensorFlow
• Keras
• Mxnet
• Fastai
• Pytessarct
• PyTorchCV

Вы также можете изучить готовые облачные сервисы, используя:

Благодаря непрерывному быстрому развитию программного обеспечения с открытым исходным кодом, специалистов по данным легко использовать компьютерное зрение.Чтобы начать работу с моделью распознавания изображений, обнаруживающей кошек и собак, обратитесь к этой статье.

Примечание о сверточных нейронных сетях

Трудно говорить о компьютерном зрении, не осознавая важность сверточных нейронных сетей. Сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип многослойной нейронной сети. Самым эффективным методом компьютерного зрения было использование нейронных сетей. CNN предназначена для сокращения времени вычислений при выполнении задач обработки изображений.Он действует так же, как мозг интерпретирует изображение. За последние несколько лет был внесен значительный вклад в технологии глубокого обучения для распознавания изображений, моделей обучения и классификации для улучшения систем обработки изображений. Медицинская визуализация — одна из выдающихся областей, в которой CNN добились успеха. Таким образом, существует безграничное количество исследований, которые были сосредоточены на нескольких проблемах медицинской визуализации с использованием различных моделей CNN.

Обычно CNN состоит из следующего.

• Входной уровень
• Сверточные слои
• Максимальное количество слоев пула
• Уровни активации (ReLU)
• Уровень SoftMax

Нейроны и веса в архитектуре CNN обучаются с помощью набора данных для конкретной проблемы. Нейроны отвечают за выработку выходного сигнала. Скрытые слои в архитектуре CNN направляют ввод в виде отдельных векторов, тогда как полностью связанный слой является выходным слоем, который производит результаты классификации изображения.Последний полностью связанный слой CNN состоит из функции потерь. Сверточные слои используют сверточные фильтры, которые активируют определенные функции изображения.

С другой стороны, уровни объединения сокращают количество параметров, которые сеть должна изучить для получения упрощенного вывода. ReLU обеспечивает более быстрое обучение сети. Функция softMax используется для целей классификации. Несколько типов CNN используются для различных задач обработки изображений, таких как Mask R-CNN, Faster R-CNN, Alex Net, Google Net.Эти модели широко используются в академических исследованиях.

Архитектура сверточной нейронной сети. Источник

Заключение

Надеюсь, в следующий раз, когда вы сделаете замену лица или примените крутой фильтр изображения, вы оцените сложность моделей компьютерного зрения и невероятную инженерию, которая потребовалась для того, чтобы все это происходило в реальном времени. Более того, помимо создания восхитительных впечатлений, такие технологии создают огромную ценность в спасательных решениях в области медицины и науки.Поскольку области компьютерного зрения и искусственного интеллекта в целом продолжают развиваться, будет интересно увидеть, какие новые приложения мы разрабатываем.

Как обработка изображений изменит ваш мир в будущем

Что делать, если вы находитесь в чужой стране, где не говорите на этом языке и не можете прочитать меню, чтобы заказать обед? Или во время движения по трассе вы сбиваетесь с пути и не понимаете уличные знаки? Многие сбитые с толку туристы и деловые путешественники постоянно оказываются в подобных ситуациях.Но Питер Линсели, менеджер по продукту поиска изображений Google, говорит, что Google может снова прийти на помощь. Вместо того, чтобы набирать текст, просто сделайте снимок со своего мобильного телефона, выполните поиск по изображению, и его содержимое — меню, дорожные знаки или любой другой текст — будет переведен для вас.

Когда фотография, щелкнувшая на вашем мобильном телефоне, может спасти вас — и это тоже довольно часто — она ​​меняет поведение во многом так же, как текстовый поиск в Интернете изменил нашу жизнь. И по мере того, как в ближайшие несколько лет мы все чаще заменяем традиционный текст изображениями, трехмерными изображениями и видео в реальном времени, трудно придумать что-то, что скромная область обработки изображений не алхимизировала бы с помощью Мидаса.Проще говоря, обработка изображений — это технический анализ сложных аспектов изображения с применением алгоритмов. Эта область заимствует свою силу, в частности, из многих недавних достижений в области искусственного интеллекта и машинного обучения. «С обработкой изображений сегодня мы выходим за рамки двухмерного и идем глубже, чтобы увидеть, что на самом деле находится на изображении. Это настоящее компьютерное зрение », — говорит Линсели.

В Университете Южной Калифорнии (USC) обработка изображений позволяет профессору Жерару Медиони и его ученикам творить чудеса, которые позволяют слепым «видеть».Человек с ограниченными возможностями по зрению носит жилет и темные очки. По мере движения человека система создает трехмерную карту окружающей среды, а камеры в темных очках следят за препятствиями. Датчики микромотора жилета, аналогичные тем, что вибрируют в мобильных телефонах, показывают соответствующие данные. Например, если человеку нужно сделать шаг вправо, датчики на правом бедре будут вибрировать.

Однажды разработанная, эта система могла чудесным образом изменить миллионы жизней, придав им независимость и достоинство.«В конечном итоге это позволит пользователям распознавать препятствия и объекты, такие как огни, уличные знаки, книги на полке и, надеюсь, наконец, людей», — говорит Медиони.

Здесь задействовано несколько технологий. Но с «видением», обработкой этого видения и построением трехмерных карт в режиме реального времени, обработка изображений лежит в основе. Это также основная технология, которая позволяет знаменитым беспилотным автомобилям Google «видеть» (через камеры) движение сзади в зеркалах заднего вида, следить за собственными картами Google и самостоятельно управлять автомобилем.Хотя ДНК и отпечатки пальцев остаются излюбленными средствами идентификации Федерального бюро расследований США (ФБР), теперь оно также использует распознавание лиц. «Обработка изображений — важная технология для расследования», — говорит Билл Кейси, руководитель программы Биометрического центра передового опыта ФБР.

«Охотясь на преступника, мы просматриваем нашу базу данных, содержащую более девяти миллионов фотографий, на предмет возможных следственных действий». Кейси рассказывает, как его коллеги недавно задержали подозреваемого в двойном убийстве, сравнив его фотографию с местной базой данных Департамента транспортных средств США, содержащей 30 миллионов фотографий в штате Северная Каролина.

Обработка изображений изменила методы ведения войны за последнее десятилетие: беспилотные летательные аппараты с дистанционным управлением могут получать изображения, которые передавались и анализировались удаленно. «В ближайшие 15 лет или меньше повсеместная обработка изображений будет повсюду в мире», — говорит д-р Ричард Баранюк, профессор инженерии в Университете Райса — частном исследовательском учреждении — и IEEE — органе технологических стандартов — — Парень. Подумайте о магии в процессе создания.

НАШЕ БУДУЩЕЕ, ОБРАБОТАННОЕ ИЗОБРАЖЕНИЯМИ

Когда ваш школьный друг приходит к вам домой, камеры наблюдения, очевидно, предупреждают вас о том, что кто-то стоит у двери — что и делается сегодня.«Но новая система также распознает, что это она. Обработка изображений радикально изменит интерфейс компьютер-человек за пять лет, а то и меньше », — говорит Медиони.

Инструменты, такие как Google Street View, и автоматизированные транспортные средства, такие как автомобиль Google, только начинают помогать нам обходить заторы на дорогах. В ближайшие десятилетия они будут ускоряться, поскольку дроны начнут отслеживать движение и условия окружающей среды в наших городах. Те же дроны могут использовать обработку изображений, чтобы делать снимки и снимать видео в реальном времени землетрясений, пожаров или других пострадавших от бедствий районов, чтобы выследить тех, кто оказался в ловушке, и помочь спасти жизни.«Мы будем видеть все больше и больше умных военных роботов с большим визуальным восприятием. Следовательно, будет улучшена координация между человеком и машиной как на полях сражений, так и за их пределами, что позволит использовать больше автоматизированных машин », — говорит Медиони.

НАЧАЛО РОКСТАРС В 2021 ГОДУ

Войдите в систему, чтобы увидеть наш список самых многообещающих стартапов на 2021 год

ВОЙТИ Это уже начинает происходить с медицинскими роботами, такими как система daVinci, которые позволяют врачам удаленно ставить точные диагнозы и проводить операции с помощью « видеть »чрезвычайно качественные трехмерные изображения того, что они не могли бы увидеть иначе.Rcadia, стартап в Израиле, разработал свою фирменную технологию обработки изображений для обнаружения твердых жировых бляшек в артериях и помощи врачам в определении необходимости хирургического вмешательства.

Так называемые «социальные рентгеновские» очки разрабатываются, чтобы помочь людям, страдающим аутизмом, расшифровать язык тела. Встроенные камеры размером с зерно фиксируют изображения лиц и используют программное обеспечение для анализа и сравнения различных выражений лица (например, замешательство, гнев, согласие) с известными выражениями в базе данных.

Распознанная информация затем передается пользователям через подключенные наушники. «Люди склонны обрабатывать визуальную информацию быстрее и точнее, чем текст. В конце концов, картина говорит тысячу слов. Обработка изображений изменит мир точно так же, как текстовый поиск в последнее десятилетие », — говорит Наинеш Ратод, генеральный директор Imaginestics. Используя распознавание объектов, Imagenistics разработала уникальную систему визуального поиска сложных промышленных продуктов, которые трудно описать словами, чтобы связать покупателей и продавцов на промышленных предприятиях.

«Цифровые камеры во многих мобильных телефонах сегодня смотрят на световые волны той же длины, что и мы сами. Но мы также увидим много новых видов других модальностей восприятия, с которыми мы не так хорошо знакомы сегодня », — говорит Баранюк. Например, инфракрасное изображение, которое уже очень важно в таких приложениях, как досмотр упаковок, безопасность в ночное время и наблюдение сквозь туман и густой туман.

Эксперты ожидают, что стоимость гиперспектральных датчиков упадет с их нынешней средней стоимости примерно в 150 000 долларов до сотен долларов.Это будет способствовать получению гиперспектральных изображений — вместо изображений в трех основных цветах камеры будут делать изображения всех видов цветов с их различными оттенками. Так, например, в обороне камеры смогут различать замаскированный танк и листья. В сельском хозяйстве вы можете определить, здоровы ли посевы или нет, удаленно.

Учитывая бесконечное количество приложений обработки изображений и различные отрасли, в которых она используется, понятно, почему по ней нет статистики. (Десять лет назад статистики по поиску в Интернете тоже не было.) Но с учетом того, что сделал Google, отраслевые эксперты оценивают рынок как минимум 30% от текущего рынка традиционного поиска в течение следующих трех лет. «С распространением мобильных устройств и приложений он будет ускоряться даже быстрее, чем традиционный текстовый поиск», — говорит Ратод.

ФОТО ГОВОРЯЕТ ТЫСЯЧИ ЗАДАЧ

В отличие от большинства внутренних технологий коммерциализация не является серьезным препятствием для обработки изображений. Камеры, наблюдающие за нами, растут повсюду.«Создание бизнес-плана — не такая большая проблема, как технические проблемы», — говорит Медиони.

НАЧАЛО РОКСТАРС В 2021 ГОДУ

Войдите в систему, чтобы увидеть наш список самых многообещающих стартапов 2021 года. Чтобы реализовать весь свой потенциал, обработке изображений нужны миллиарды высококачественных и более дешевых датчиков, что уже происходит. Но тогда есть последствия: как вы обрабатываете огромные данные, полученные этими датчиками? Например, если законодатели охотятся на конкретного террориста, путешествующего по миру, они должны просмотреть изображения и видео сотен тысяч людей в аэропортах.Эти изображения и их обработка требуют огромного объема памяти и энергии и даже бесполезны.

«Объем данных растет быстрее, чем объем цифрового хранилища. Самая большая проблема обработки изображений — справиться с этим потоком данных, продолжая создавать датчики с новыми модальностями и совершенными алгоритмами, чтобы справиться со всем этим », — говорит Баранюк. Ответ пришел в виде нового поля, называемого сжатым зондированием, которое Барануик называет «удивительным чудом!».

Вместо того, чтобы хранить все необработанные данные, генерируемые миллионами камер, технология случайным образом перекодирует данные, сохраняя только то, что необходимо.Сам Барануик разработал камеру, которая использует сжатое зондирование. Он использует только однопиксельный детектор, что дает 25-кратную экономию объема данных, которые камера должна собирать.

Однако более серьезная проблема заключается в том, является ли обработка изображений столь же искусной, как человеческое зрение. Мы все еще находимся в зачаточном состоянии обработки изображений. То, что просто для человеческого глаза, например, найти лицо на фотографии, полной лиц и зданий, по-прежнему является серьезным препятствием для обработки изображений.