Анализ данных, получаемых при обработке изображений — популярная тема среди разработчиков и аналитиков. Я поделюсь опытом применения преобразования Хафа для поиска окружностей на страницах сканированных документов

В статье расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.

Обнаружение сонливости водителя продиктовано потребностью безопасности – разработка приложения для обнаружения в режиме реального времени позволит избежать серьезных происшествий в тот момент, когда водитель переутомлен. В статье рассмотрим использование библиотек языка программирования Python, которые позволяет выполнить программную реализацию системы обнаружения сонливости водителя.

В этой статье я расскажу как защитить себя от деанона при общении через веб-камеру, либо при отправке фото и видео контента. Скрывать лицо будет двумя способами, размытием и пиксализацией лиц. Все это делает невозможным идентификацию лица.

В 2020 году мы столкнулись с пандемией короновирусной инфекции. В связи с этим в общественных местах граждане вынуждены носить средства защиты органов дыхания (медицинские маски). В данной статье мы попытаемся разработать алгоритм автоматического определения – находится ли лицо человека на фотографии в маске или нет (на основе существующей нейросети MobileNetV2).

Рассмотрим задачу, есть папка с кучей файлов PDF, а требуется определенная информация из этих документов, да еще и в текстовом виде в одном документе…
Поделись своими идеями в комментариях к статье

В этой статье я поделюсь опытом использования Python пакета OpenCV – это библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом.
Рассмотрим, как вычислить степень размытия изображения с помощью OpenCV, Python и оператора Лапласа.
В итоге, вы сможете применить дисперсию метода Лапласа к своим фотографиям, чтобы определить степень размытия.