В этом посте рассмотрим, как использовать библиотеку Facerecognition для распознавания лиц на изображениях. Комбинируя ее с веб-фреймворком Django мы покажем этапы создания веб-приложения пропускной системы

Компьютерное зрение (computer vision, CV) – активно развивающаяся научная область, связанная с анализом изображений и видео. В последнее время данному направлению уделяется большое внимание, так как CV позволяет решать множество задач, таких как: детекцию объектов, классификацию изображений, распознавание лиц и т.д., которые в свою очередь применяются в разных сферах жизни от мобильных приложений для наложения масок на лицо во время звонка до построения систем безопасности, поиска преступников и мошенников

В этом посте мы познакомимся с возможностями YOLOv7 для определения поз людей на видео, обсудим принцип работы алгоритма, разберёмся, чем принципиально отличается подход к детекции скелетов человека в модели YOLOv7 и других фреймворках.

В данной публикации я познакомлю вас с библиотекой Mahotas, которая позволяет обрабатывать изображения. Рассмотрим некоторые методы и функции работы с картинками.

Для того, чтобы машина могла получить данные из физических документов, применяются технологии оптического распознавания символов (OCR). Наиболее распространённым инструментом для OCR до развития нейронных сетей являлся движок tesseract. Помимо него являются популярными продукты компании ABBYY, например ABBYY FineReader. Однако существуют и другие инструменты OCR, о которых знают немногие. О них и расскажем в этом посте.

Необходимо сгенерировать изображения, не затрачивая при этом много времени? Предлагаю обратить внимание на две библиотеки, которые помогут это сделать — Pillow и Numpy.

Доброе утро! Сегодня поговорим о применении аугментации, которая позволяет увеличить объем исходного количества изображений за счет их изменений: поворот, растягивание/сжатие, изменение цветов.