Короче дали на работе задачку - сделать изображение серпа и молота не распозноваемым. Ну вы знаете про решение нового украинского правительства. Изображений миллион. Ясно, что нужно применять gm. Кое-что читал про преобразование Хафа для поиска геометрических фигур. Но непонятно:
Применим ли он для поиска изображения серпа и молота
Есть ли готовая реализация на 1С
Хватит ли производительности 1С для обработки миллионов изображений
Зы на хабре был. Ничего подобного не нашел
Спасибо
Конечно, я всегда распознаю фотки, обрабатываю видео и ищу в массивах BigData только с помощью 1С
Турчинский Хватит ли производительности 1С для обработки миллионов изображений
Хватит.
MIK Конечно, я всегда распознаю фотки, обрабатываю видео и ищу в массивах BigData только с помощью 1С
Какой язык программирования посоветовали бы?
Bekas Хватит.
Бенчмарки в студию
Guk когда коту делать некуй... ну вы в курсе...
Ну да. Я и сам в ахуе от задачки. Хорошо что изображение Ленина не запретили. Ни один алгоритм не сможет различить памятник, портрет и человека, похожего на Ленина
(7) не понял смысла запощенного Вами изображения
Up.здесь нет специалистов по обработке изображений?
haben sie irgendwelche fragen?
(12) я изучал немецкий как-то. хз. чёто втемяшилось в бошку
Jawohl
(15) NO WAY!
(18) копии с молотами
И что мне это даст?
Короче, господа ойти специалисты по нейронным сетям и обработке сигналов и изображений, у меня такие мысли:
лучше всего для решения задачи подходят свёрточные сети, хотя это вычислительно затратно. Если использовать sliding window и несколько разрешений, то даже мощная видюха осилит в районе сотни картинок за секунду. Самая приличная реализация: http://caffe.berkeleyvision.org/
Более дешёвый способ - SIFT/SURF/HOG + SVM или та же нейросеть. Фичеэкстракторы есть в том же OpenCV или в http://scikit-image.org/, хотя производительность там не фонтан. Реализации для GPU существуют, но они все заброшенные, т. к. все ушли на свёрточные нейросети.
Какой способ вы бы примели? Победители соросовских олимпиад, где вы?
