Модели машинного обучения компьютерного зрения являются крайне актуальной задачей в современном мире, поскольку компьютерные системы, способные “видеть”, могут применяться во многих областях жизни. Одной из самых популярных областей применения моделей компьютерного зрения является распознавание объектов на изображениях и видео.

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

Привет! Сегодня расскажу о построении модели, которая может быть использована в качестве автономного модуля системы распознавания изображений.

Сегодня расскажу, как написать программу на Python для выделения нужных элементов на изображении, а после найти их на экране для клика.

Многие привыкли считать, что компьютерное зрение — это какая-то неимоверно сложная технология и исключительно вещь в себе. Ну, конечно, кроме тех людей, которые занимаются непосредственно компьютерным зрением. Надеюсь.

Играли ли вы в детстве в игру, в которой необходимо было найти отличия в изображениях? В посте буду решать похожую задачу по поиску изображений. Найду все похожие изображения из датасета на загруженную фотографию из того же датасета.

Сегодня мы разберём как найти объекты на изображениях с камер видеонаблюдения, не прибегая к использованию больших вычислительных мощностей