Фото обработка: Attention Required! | Cloudflare

Содержание

Обработка фотографий. Работа с цветом

Можно прочесть много уроков по Photoshop «возьми то и используй сюда» и не научиться обработке. Более того, как правило, люди из таких уроков не выносят ничего, кроме знания последовательности действий для создания определенного эффекта в фотошопе. Почему так происходит?

Все очень просто: чтобы научиться обработке, надо прежде всего понять, с какой целью делается обработка и какой результат вы хотите увидеть в итоге. И уже исходя из этого, выбирать, как именно вы будете обрабатывать фотографию.

В этой статье на примере нескольких фотографий я покажу, как определить задачу по обработке фотографии и максимально эффективно ее решить.

Понимание работы с цветом

Несколько месяцев назад мне заказали обработку фотографий для фотоальбома по Краснодарскому краю.

В комментариях многие просили меня рассказать о том, как именно была сделана обработка фотографий. К сожалению, рассказать детально о работе с цветом, скорее всего, не получится. Дело в том, что, во-первых, у меня уже нет оригинальных файлов этих фотографий (а без них невозможно показать все стадии обработки), а во-вторых, некоторые элементы этой обработки довольно сложные в техническом плане, и описание их заняло бы очень много времени, да и в одну статью никак не уместилось бы.

Но зато эти фотографии будут отличным примером для понимания целей и задач обработки.

Итак, у нас есть задача – обработать фотографии для фотоальбома. А именно:

  • Сделать реалистичные, красивые цвета.
    Именно реалистичные и именно красивые. Никому не нужно «уникальное видение художника». Поэтому забудем о ч/б, кросс-процессах и прочих интересных цветостилизациях. На наших фотографиях все должно быть как оно есть, но красиво.
  • Обработать фотографии «под формат»
    Каждая из этих фотографий будет занимать целую страницу фотоальбома. Что это значит? Очень просто – каждая из фотографий должна задержать на себе взгляд зрителя. Нам нужно обработать так, чтобы зритель, увидев фотографию, не перешел на следующую страницу. Мы должны создать у зрителя желание внимательно рассмотреть фотографию, приглядеться к деталям. И только потом перевернуть страницу и увидеть новую фотографию.
  • Соблюсти единую стилистику обработки
    Это очень важный момент. Все фотографии должны быть обработаны в одном стиле, чтобы после просмотра фотоальбома у зрителя осталось ощущение целостности всего альбома. Некоторые фотографии могут немного выбиваться из общего стиля (если это оправдано), это даже хорошо. Но это должны быть единичные работы.

Теперь, когда мы знаем нашу общую задачу, посмотрим, как можно ее выполнить для каждой фотографии.

«Подсолнухи»

Вы когда-нибудь видели поле подсолнухов с такого ракурса? Скорее всего, нет. Потому что, чтобы снять это поле, пришлось залезать на крышу грузовика и уже с крыши снимать. В ином случае у нас получится снять только зеленые и высокие стебли подсолнуха. Но именно такие вещи – великая иллюзия фотографии.

Зритель, смотря на фотографию, подумает: «Обязательно надо приехать туда, встать посреди поля и насладиться видом подсолнухов до горизонта». Именно эти мысли нам и нужны. Как же вызвать такие мысли у зрителя?

Для этого нужно создать «сочность» картинки. А именно – поработать с цветом поля и неба.

Самая большая проблема с обработкой цвета поля – это сочетание зеленого с желтым. Очень важно сделать цвета такими, чтобы зеленый цвет не желтил, а желтый — не зеленил. Только тогда удастся передать «сочность» подсолнухов. Добиться этого довольно сложно, и процесс это трудоемкий. Если вкратце, то это можно делать несколькими путями, в том числе и через работу в каналах LAB. А проверять цвета лучше всего через CMYK – так проще всего узнать соотношение цветовых оттенков на конкретном участке картинки.

С небом дела обстоят несколько проще. Сначала нам нужна хорошая основа для неба. Для этого в RAW-конвертере сделаем второй вариант картинки с более темным небом, вырежем оттуда небо и вставим в нашу основную фотографию.

Осталось только получить вкусную голубизну цвета. Это можно сделать с помощью инструмента Selective Color в фотошоп, или выделить только область неба на картинке и воспользоваться инструментом Hue/Saturation.

«Груши»

Самое главное в обработке подобных фотографий – вовремя остановиться. Когда ты можешь сделать картинку яркой, сочной, насыщенной, всегда хочется сделать ее еще чуть ярче и еще чуток насыщеннее. Именно так и получаются ядовито-кислотные фотографии очень даже добрых и вкусных фруктов. Если говорить о конкретно этой фотографии, можно сделать ее еще более зеленой и «сочной», нежели обработанный вариант. Это не превратит наши груши в плоды пост-ядерного мира. Но тогда мы потеряем одну важную вещь – ощущение лучей солнца на листьях и грушах. Прибавив зеленого, мы добавим сочности в листву, но зеленый цвет убьет оттенки желтого, который как раз и создает ощущение теплого солнца в кадре. Именно от таких деталей во многом зависит восприятие конечной картинки.

Кстати, о деталях. Видите светлый листик в композиционном центре кадра? С ним пришлось поработать отдельно. Дело в том, что при увеличении контрастности этот листик теряет свою фактуру и становится пересвеченным. С помощью History Brush это проблему можно отлично решить.

«Резной дедок»

Давайте внимательно посмотрим на оригинальный вариант этой фотографии и подумаем: а почему она нам кажется неинтересной? С композицией все в порядке, свет – объемный. Но почему кадр кажется скучным? Все дело в цвете. В этой фотографии нет цветового объема, из-за этого кадр кажется скучным и не цепляет взгляд. У нас же задача – сделать так, чтобы каждый кадр «держал» страницу фотоальбома. Значит, надо работать с цветом.

Подумаем, какая атмосфера у этого кадра, у этого резного дедка? Он определенно добрый персонаж. А еще лично мне кажется, что он как будто находится в своем мире. Задумчивый и загадочный, из своего мира он наблюдает за нашим. Попробуем передать это в обработке.

Чтобы получить возможность сделать цвета такими, какими вы их видите в конечной обработке, пришлось совмещать три варианта картинки – часть была взята из недосвеченного, часть из пересеченного и часть из нейтрального по экспозиции варианта.

Что было сделано?

  • Прежде всего, необходимо уравновесить всю картинку по яркости. На заднем плане не должно быть пересветов – в данном случае это отвлекло бы наше внимание от главного плана.
  • Также на заднем плане должны быть «свои» цвета. То есть, цвета главного и заднего планов не должны совпадать. Этим приемом мы выделим задумчивого дедка в свой собственный мирок. Он как будто сидит в своих мыслях, вне этого мира.
  • Теперь займемся главным планом. Прежде всего подумаем, какой настрой у фотографии? Добрый и светлый. А значит, и цвета должны быть теплыми. Поэтому раскрасим верхнюю часть дедка теплыми цветами. И обязательно сделаем теплые цвета на стене за ним – ведь свет не может просто оборваться на нашем дедке? Он должен куда-то продолжать падать, а именно – на стену дома.
  • Пришла очередь заняться тенями. В них мы добавим фиолетово-синие оттенки. Это нужно, чтобы, во-первых, создать цветовой объем в кадре, а во-вторых, подчеркнуть задумчивый и загадочный образ нашего дедка.

«Во ржи»

Обработка этой фотографии как раз и есть то небольшое отступление от общего стиля, которое допустимо. Дело в том, что если бы нам нужна была классическая «золотая рожь», ее надо было бы обрабатывать из другой фотографии. Эта фотография снята так, что «золотая» картинка из нее не получится. Зато можно сделать интересный кадр, который будет стопорить взгляд зрителя.

В данном случае мы воспользуемся самым «рабочим» приемом привлечения внимания к фотографии – контрастность картинки. Именно контрастность может разбить единую массу ржи на картинке и придать драматизма кадру. Но если мы увеличим только контраст, картинка получится чрезмерно жесткой и потеряет переходы цветов. Чтобы этого избежать, в RAW конвертере поработаем с Shadow/Highlights – света, вытянутые из теневых областей, добавят объема в кадре.

Работа с цветом этой картинки – отдельный разговор, скажу лишь, что в ней практически нет белого цвета. Весь белый цвет, который вы видите, имеет небольшой цветовой оттенок. Это сделано для того, чтобы, во-первых, добавить объема и драматизма кадру, а во-вторых, при печати в полиграфии белый цвет мог бы напечататься (в нашем случае) неадекватно. Именно поэтому ему был придан цветовой оттенок.

Как вы понимаете, это лишь общие моменты обработки. Существует масса тонкостей и нюансов в техническом процессе обработки и работы с цветом. Но в этой статье мне хотелось рассказать вам именно о том, как надо анализировать кадр и ставить себе задачи по его обработке. А, исходя из этого, уже подбирать инструменты для ее выполнения.

Если вам интересны технические моменты обработки, пишите в комментариях, что именно вам интересно, и в одной из следующих статей я постараюсь об этом рассказать.

Автор фотографий — Василий Гуреев

Услуги по обработке фото в Королеве – Обработка фотографий (ретушь и реставрация) в фотоцентре Абрис

Широкопрофильная мастерская «Абрис» предлагает вам услуги обработки фото в городе Королев по выгодной цене. Широкий выбор вариантов фотообработки: от ретуши до монтажа. Для получения дополнительной информации и оформления заказа – просто позвоните по телефону, указанному на сайте. Обработка фотографий от нашей студии – идеальный результат для бизнеса и личных целей!

Оставьте заявку на сайте

Сущность и целевое назначение услуги ретуширования фотографий

В цифровом мире технологии развиваются с каждым днем, и в индустрии визуального искусства и цифрового редактирования дело обстоит точно так же. По крайней мере, одна новая модель камеры будет выпускаться каждый месяц или около того, которая может похвастаться улучшенными функциями, но факт, что красота изображения, сделанного камерой, будет зависеть от человека, который ее использует. У камеры может быть много ограничений, но вы можете воспользоваться услугами ретуши фотографий, чтобы повысить визуальную привлекательность и цветовой тон изображения.

Ретушь фотографий — это профессиональный метод редактирования фотографий, который в основном направлен на восстановление и улучшение изображений. Ретуширование фотографий дает возможность выделить различные детали изображения и скрыть ограничения камеры.

Photoshop — наиболее распространенное программное обеспечение, которое используется для ретуширования фотографий, но есть также много других программ, которые могут помочь. Профессиональный фоторедактор может использовать такие инструменты для изменения контрастности, освещенности, яркости, цветового тона и многих других деталей изображения.

Основные услуги

  • Одно из самых популярных направлений услуг ретуши фотографий — коррекция портретов. Цифровой художник может использовать ретуширование фотографий для исправления неровностей кожи и пятен, чтобы обеспечить безупречную кожу лица на изображении. Конечно, ретушь фотографий — это секрет тех безупречных портретов, которые мы видим на обложках журналов.
  • Цветовой всплеск. Услуги по ретушированию фотографий настолько развились, что они даже способны добавлять цвета к старым черно-белым изображениям. Вы можете придать яркие цвета старой черно-белой фотографии, не жертвуя качеством или четкостью исходного изображения.
  • Реставрация. Напечатанные изображения со временем потеряют четкость и качество. Некоторые изображения могут быть испорчены царапинами, а цвет также со временем тускнеет. Воспользовавшись услугами ретуши фотографий, вы сможете вернуть старым фотографиям первоначальный цвет и красоту.

Основные преимущества ретуши изображения

Фотообработка или сопоставление образцов для максимальной точности цветов, используемых в вашем контенте и материалах для брендинга, важно для повышения удовлетворенности клиентов, сокращения возвратов и повышения рентабельности инвестиций. В этой статье мы расскажем о пяти основных преимуществах использования службы ретуширования изображений и о том, как может помочь наш специалист по креативной цветовой гамме.

  • Фотосессии продуктов — значительные расходы для модных ритейлеров, и на их создание и организацию уходит много времени, особенно в наши дни изоляции и социального дистанцирования. Ретуширование изображений экономит деньги на ваших фотосессиях, позволяя накладывать разные стили и цветовые вариации одной и той же одежды на исходную модель, избегая необходимости делать новую фотосессию. Это позволит вам быстро обновлять каталоги продуктов и сосредоточиться на самых продаваемых продуктах в ассортименте.
  • Согласованность изображения — отличный способ повысить доверие между вашим брендом и потребителями и тем самым устранить препятствия для покупки. Если покупатель видит одежду немного разных оттенков на разных изображениях, это может посеять семена сомнения в вашем бренде. Точная цветопередача позволяет потребителям быстрее принимать решения о покупке и может увеличить объем ваших продаж в интернете.
  • Одной из основных причин возврата товаров одежды является то, что товар не соответствует изображению на веб-сайте или в каталоге, и во многом это связано с цветом. Точная цветопередача не только увеличивает продажи, но и снижает процент возврата, обеспечивая большую ценность изображений вашего контента.

Ретушь фото от студии «Абрис» — ваш выбор в пользу качества!

Наша компания находит возможности удовлетворить любые запросы клиентов. Приятно, когда благодарные отзывы за хорошую работу остаются на нашем сайте и в соцсетях.


Это интересно:

Осенняя обработка фото на iPhone

Цвет — очень важный элемент фотографии. 

Он позволяет сделать акцент на предмете, особенно важен цвет в минималистичных фотографиях.

Даже самую темную фотографию легко можно превратить в искусство на вашем iPhone.

Есть много замечательных приложений для цветокоррекции. Например, Lightroom.

Обрабатывать пейзажи — особое удовольствие, поэтому сегодня мы будем создавать осеннюю атмосферную фотографию.

До.

  • Первым делом корректируем цвет.

  • Заходим в смешение цветов, управляем бегунками и подбираем наилучший вариант.

  • Для осенних фото отличным решением будет потянуть влево синий, зелёный и жёлтый бегунок, а фиолетовый вправо почти на максимум.

  • Для создания эффекта затухания насыщенных желтых цветов, потяните влево желтый второй бегунок.

  • Новички любят увлекаться чрезмерной яркостью цветов, поэтому следите за тем, чтобы ваши фото были естественными.

  • Далее настраиваем температуру, красочность и насыщенность. Не бойтесь брать более насыщенные цвета, в дальнейшем их можно будет скорректировать.

  • Итак, приступим к коррекции света. Экспозицию можно почти не трогать, а вот контрастность сейчас любят уменьшать почти до минимума.

  • Подчеркиваем светлые и темные области, потянув бегунки вправо.

  • Если цвета изменились после обработки света, можно снова зайти в цветокоррекцию и немного подправить настройки.

  • Не забываем про детали, последним этапом будет увеличение зернистость и резкости.

Вуаля! Новый осенний пресет готов!

После.

Вы можете применять его ко всем вашим фотографиям, лишь чуть корректируя свет.

Почему так важна обработка фотографий? — Сайт профессионального фотографа в Киеве

Обработка фотографий — крайне важный процесс. Ведь фото без первичной обработки мало пригодны к просмотру и использованию.

Следует понимать, что работа над фотографиямии после съёмки занимает куда больше времени, чем непосредственно сама съёмка. Это трудоёмкий и сложный процесс, который остаётся вне поля зрения заказчика.

В работе профессионального фотографа не бывает такого: просто понажимать на кнопку и отдать фотки. Абсолютно любая фотосъёмка требует постобработки, в первую очередь цветокоррекции.

Раньше, во времена плёночной фотографии, эта задача полагалась на фотолаборатории, где при печати фотографий производилась корректия экспозиции и других параметров. Сейчас же эту работу фотографы выполняют самостоятельно.

От качества обработки очень зависит тот результат, который клиент получит в итоге. Большой дорогой фотоаппарат сам по себе не даёт гарантию качественных снимков. Одной техники недостаточно. Неграмотная обработка может свести на нет все преимущества профессиональной аппаратуры. Несколько фильтров, наложенных в стиле «художник так видит», и фото безвозвратно испорчены. Поэтому работая с конкретным фотографом, нужно полагаться на его вкус. Дело не только в технической составляющей, но и умении видеть цвет, композицию и другие нюансы.

Особенно это касается съёмок в помещениях. Никому не хочется получить фотографии с лицами зелёного, розового или других неестественных оттенков. Без грамотной обработки это очень реальная перспектива. Печально получается, когда такое происходит со свадебными фотографиями (в частности, в ЗАГСе). Переиграть свадьбу ведь нельзя, а фотографии будут испорчены.

Обработка фотографий бывает двух основных типов: ретушь и цветокоррекция.

Чем они отличаются, показано и описано в этой статье.

В следующем видео я рассказываю, как обрабатываю фотографии (цветокоррекция):

Также смотрите моё видео об обработке интерьерных фотографий:

При заказе любой съёмки от Olegasphoto цветокоррекция ВСЕХ фотографий входит в стоимость. Ретушь оговаривается отдельно.

Обработка фото за 5 минут

Данный урок написан профессиональным фотостокером Оксаной (golosita) и опубликован в ее блоге на LiveJournal.

Урок дает базовые представления для начинающих ретушеров и фотостокеров о необходимой минимальной обработке фотографий.


Сегодня мы подготовили для вас очень простой и нужный урок: обработка фото за 5 минут.

Да не простая обработка, а в высоком ключе, которую так любят стоки. Несмотря на то, что таких фото на стоках очень много, их продолжают активно покупать.

Итак, поехали.

Финальное изображение после обработки

Учится будем на примере базилика, ароматного и зеленого. Снята композиция с моей любимой световой схемой – задне-боковым светом и естественно в RAW формате.

Открываем картинку в camera raw:
Первое, что нам нужно сделать – выставить баланс белого. Для этого воспользуемся пипеткой, активируем ее и кликнем в светлую или серую область. Как правило этот способ дает наиболее точный результат.

Затем удалим пересветы, если они, конечно есть. Вам нужно активировать треугольник, помеченный двойкой на картинке. Если есть пересветы редактор выкрасит эти области на фото красным цветом. На моем фото пересветов нет, но если бы были, убрать их можно ползунком HIGHLIGHTS

Затем совсем немного увеличим экпозицию, добавим контраста и белого. Следите за тем, чтобы снова не появились пересветы.

После этого я иду в 3-ю вкладку, где выставляю значение LUMINANCE – 15. Это действие поможет нам избавиться от шумов, если они, конечно, есть.

Последнее, что я делаю в camera raw – немного корректирую цвета в 4-й вкладке. Обратите внимание, что ползунки во вкладке HUE служат для изменения цвета и для корректировки фуд фото они не подходят.

После проделанного открываем фото в редакторе фотошоп.

Первое, что делаем – немного увеличиваем резкость. Нажимаем ctrl+J (горячая клавиша для копирования слоя) и идем в UNSHARP MASK. Для каждой фото свои настройки, здесь Amount -20, radius – 2. После этого выделяем наши слои и нажимаем ctrl+E для их объединения.

Затем с помошью корректирующего слоя кривых делаем нашу фотографию светлее и ярче. Не бойтесь крутить кривые, часто так можно спасит даже самые темные фото.

Создем еще один корректирующий слой кривые и утягиваем левый ползунок до упора вправо, если появляются цветные области мы переборщили с кривыми и засветили фото. Если таких областей нет, удаляем корректирующий слой и идем дальше. Мы – молодцы!

А дальше добавляем нашему базилику зеленого в корректирующем слое selective colors. Художники помнят, что красивый зеленый всем обязан желтому цвету, поэтому выбираем желтый цвет и немного корректируем его настройки.

После этого остается последний этап: выделяем все слои, обединяем их уже знакомыми клавишами ctrl+E и идем чистить фото.
Для чистки, делаем копию слоя ctrl+J и увеличиваем фото на 100% (ctrl+1), проверяем каждый миллиметр и если есть грязь, пятна или еще что-то криминальное удаляем это шатмпом или тем, что вам нравится. Объединяем слои, сохраняем фото и успешно продаем на стоках!

Добавлю, что очень важно выучить грячие клавиши для быстрой работы. Найдите список в интернете и повесьте над своим столом. Прежде, чем совершить какое-либо действие, найдите его в списке и используйте. Вам понадобится совсем немного времени.

Желаю всем отличных фото и прекрасного настроения. Оставайтесь с нами!

Фоторедакторы 2022. Программы для обработки фотографий

Несмотря на отличную цветопередачу мониторов от Apple, я не изменяю операционной системе Windows. Правда, использую профессиональный монитор от Dell. Большинство графических редакторов работают отлично на этих двух операционках.

Некоторые вроде Krita запускаются даже на Linux. В связи с возросшей популярностью мобильных устройств никого не удивишь редактором и для Android/iOS. Однако, чтобы получить действительно качественную работу, не обойтись без декстопной версии. Мобильные приложения можно использовать для решения точечных задач. Например, показывать предварительный результат клиенту с целью моментальной коррекции фотографий, как это реализовано в Capture One Pro.

Программы-фоторедакторы помогут быстро удалить дефекты на портретных снимках, «вырезать» ненужные объекты, исправить «заваленный» горизонт, выполнить цветокоррекцию и решить множество других задач.

Чтобы определиться, какой продукт вам нужен, следует понять, что мы хотим получить от программы. Если нужно просто открывать изображения в любом формате и при необходимости менять их размер, вырезать фрагменты, то для этого подойдет и бесплатный FastStone Image Viewer.

Хочется делать тоже самое, а также добавлять красивые эффекты и исправлять дефекты перед web-постингом? Взгляните на Movavi Photo Editor, тем более что благодаря своей структуре интерфейса редактор очень прост для ознакомления.

Желаете выйти на профессиональный уровень? Если у вас есть цифровая камера и вы снимаете по несколько сотен снимков за раз, то автоматизированные алгоритмы Lightroom вам помогут быстро переработать такие объемы и не потерять в качестве.

Photoshop же предназначен для более сложных задач точечного редактирования. Да, с его помощью можно делать все, что угодно. Но для получения качественного результата нужно будет тщательно проработать каждую деталь.

Обработка фото. Цветокоррекция.

Одним из важнейших этапов обработки фотографии является цветокоррекция. Практически любой, даже профессиональный снимок нуждается в коррекции цвета. В этом уроке я покажу универсальный метод редактирования цветов фотографии, который подойдет к большинству снимков, добавит яркости и насыщенности цветов.

На первом этапе нужно проанализировать фотографию и решить в чем проблема. На мой взгляд значительная часть фотографии затемнена, на темных частях плохо просматриваются детали. В целом фотография тусклая, цвета блеклые.

 Для осветления темных частей фотографии идеально подходит панель «тени/света…» Изображение/Коррекция/Тени/света… По умолчанию тени освещаются на 35%, поставьте самое подходящее значения для вашей фотографии.

Следующим этапом нужно усилить насыщенность цветов. Для этого временно измените цветовую палитру c RGB на Lab — Изображение/Режим/Lab… Затем выберите — Изображение/Внешний канал…

В режиме наложения поставьте «мягкий свет», и посмотрите как выглядят разные каналы. В моем случае подошел канал А. Изображение приобрело более насыщенные цвета.

Вместе с тем лицо стало чересчур красным. Для исправления этого оттенка в панели слои я нажму на кнопку создания корректирующего слоя и выберу «Цветовой тон/Насыщенность…» Выбираю красный цвет и понижаю его насыщенность. Тоже можно сделать и с остальными цветами, но в сторону повышения насыщенности.

В начале сместите ползунок максимально вправо, а затем постепенно ведите влево, остановитесь на самом оптимальном значении. Для каждой фотографии оно будет разным. Не переусердствуйте, чтобы цвета не получились слишком ядовитыми.

Фотография уже выглядит намного лучше. В заключение добавим немного контрастности. Выберите следующий корректирующий слой «Кривые…» В появившемся окошке задайте готовое значение контрастности, сильное или среднее. Для моей фотографии подошла «линейная контрастность».

В следующем видео уроке подробно описаны все этапы цветокоррекции фото:

(Visited 934 times, 1 visits today)

Обработка спектральных изображений | Livingstone Online

Обработка спектральных изображений основана на использовании специализированных математических алгоритмов для обработки и улучшения данных, полученных в процессе построения спектральных изображений. Примеры простых манипуляций включают ретуширование, цветокоррекцию, уменьшение шума и изменение контрастности изображения. Технологии обработки также могут принимать самые разные сложные формы. В случае палимпсестов, например, ученые, занимающиеся визуализацией, могут создать алгоритм для снятия заметного «овертекста» (самого верхнего слоя текста), чтобы выявить «подтекст» (нижележащий текст), что часто намного сложнее. , если не невозможно, прочитать.

(Слева; вверху на мобильном телефоне) Цветное изображение страницы Letter from Bambarre (Livingstone 1871c: [3]). Авторские права Питер и Нейма Борода. Лицензия Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported . (Справа; внизу) Обработанное спектральное изображение страницы Letter from Bambarre (Livingstone 1871c: [3] pseudo_v3). Авторские права Питер и Нейма Борода. Лицензия Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported . Растекание чернил на цветном изображении, особенно по краям страницы, затрудняет чтение письма Ливингстона.Обработанное изображение решает эту проблему за счет использования разных цветов для выделения текста на лицевой стороне страницы и текста, просочившегося с оборотной стороны.

Обработка письма Ливингстона потребовала тесного сотрудничества между директором проекта Адрианом С. Висницки и исследователями изображений. После того, как письмо было отображено, Висницки просмотрел изображения каждого листа и отметил несколько областей интересов (ROI). Затем он отправил размеченные изображения группе визуализации вместе с набором вопросов, чтобы проинформировать о возможной обработке.Вопросы касались проблем с текстом, таких как размытие и неразборчивый почерк, а также физических качеств (пятна от воды, остатки воска, складки на бумаге).

В ответ на это ученые, занимающиеся визуализацией, использовали несколько методов для улучшения изображения буквы, от применения стандартной обработки псевдоцвета к сглаживающим изображениям до использования более сложного многополосного метода, который стремился выделить различные тексты, пятна и т. Д. Обработанные изображения, включенные в это издание, демонстрируют некоторые возможности улучшения текста, топографии и других материальных характеристик письма Ливингстона и для выделения взаимосвязи этих трех элементов.Наряду с такой обработкой команда также оценила необработанные спектральные изображения письма и предоставила ряд рекомендаций по получению изображений, которые помогут в дальнейшей работе над рукописями Ливингстона.

(Слева; вверху на мобильном телефоне) Ученый-визуализатор Роджер Л. Истон-младший изучает Письмо Бамбарра , а консерватор Стефани Джуэлл из Художественного музея Уолтерса наблюдает за ним. Авторские права Адриан С. Висницки. Лицензия Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported .(Справа; внизу) Ученый-визуализатор Кейт Нокс изучает письмо от Бамбарра . На заднем плане слева — ассистент-исследователь проекта Хизер Ф. Болл и два специалиста по визуализации, Меган Койл и Элисон Брайт. Авторские права Адриан С. Висницки. Лицензия Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported .

Большинство обработанных изображений объединяют два необработанных спектральных изображения вместе. Чтобы создать «псевдоцветное» изображение, два изображения локально регулируются по яркости и контрасту в скользящем окне (высотой около трех строк текста), чтобы изображения были однородными по внешнему виду.Два изображения затем объединяются в одно цветное изображение, помещая одно изображение в красный разделение, а другое изображение в зеленый и синий разделение. Если два изображения имеют сопоставимую ценность, псевдоцветное изображение выглядит нейтральным, то есть без цвета или черно-белым. Если два изображения различаются, псевдоцветное изображение выглядит красным или голубым, в зависимости от того, какое изображение ярче. Дополнительные сведения о технических условиях и полученных обработанных изображениях см. В разделе «Примечания к обработанным спектральным изображениям».

Вернуться к началу ⤴

Cloudmersive Image Processing — коннекторы

Эта страница полезна?

Оцените свой опыт

да Нет

Любой дополнительный отзыв?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки «Отправить» ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

API-интерфейсы

для распознавания и обработки изображений позволяют использовать машинное обучение для распознавания и обработки изображений, а также выполнять полезные операции модификации изображений.

В этой статье

Этот разъем доступен в следующих продуктах и ​​регионах:

Сервис Класс Регионы
Логические приложения Стандартный Все регионы Logic Apps, кроме следующих:
— правительственные регионы Azure
— регионы Azure для Китая
— Министерство обороны США (DoD)
Power Automate Премиум Все регионы Power Automate, кроме следующих:
— Правительство США (GCC)
— Правительство США (GCC High)
— Облако Китая, обслуживаемое 21Vianet
— Министерство обороны США (DoD)
Power Apps Премиум Все регионы Power Apps, кроме следующих:
— Правительство США (GCC)
— Правительство США (GCC High)
— Облако Китая, обслуживаемое 21Vianet
— Министерство обороны США (DoD)

Этот соединитель критически важен для любого приложения обработки изображений для обработки изображений (включая кадрирование, составление, наслоение, фильтрацию и т. Д.), Распознавания изображений с глубоким обучением, включая людей, лица, объекты и т. Д. В изображениях, а также преобразования изображений файлы между форматами с очень высокой точностью.Cloudmersive Image Processing охватывает широкий спектр распространенных форматов файлов, включая PNG, BMP, JPEG, WEBP, PSD и более 100 других форматов файлов. Высокая степень безопасности и высокая производительность обработки без сохранения состояния обеспечивают высокую производительность и надежную защиту. Вы можете узнать больше на странице API распознавания и обработки изображений.

Для использования этого коннектора вам потребуется учетная запись Cloudmersive. Вы можете зарегистрироваться с помощью учетной записи Microsoft или создать учетную запись Cloudmersive. Следуйте инструкциям ниже, чтобы получить свой API-ключ.

Получите ключ API и секрет

  • Зарегистрируйте учетную запись Cloudmersive
  • Войдите в свою учетную запись Cloudmersive и нажмите Ключи API

Здесь вы можете создать и увидеть свои ключи API, перечисленные на странице ключей API. Просто скопируйте и вставьте этот ключ API в коннектор обработки изображений Cloudmersive.

Теперь вы готовы начать использовать Cloudmersive Image Processing Connector.

Создание подключения

Коннектор поддерживает следующие типы аутентификации:

По умолчанию Параметры для создания подключения. Все регионы Не передается

По умолчанию

Применимо: все регионы

Параметры для создания подключения.

Это не разделяемое соединение. Если приложение Power используется совместно с другим пользователем, другому пользователю будет предложено явно создать новое соединение.

Пределы дросселирования

Имя Звонки Период продления
вызовов API на соединение 100 60 секунд

Действия

Адаптивно отрегулируйте контрастность изображения, чтобы сделать его более привлекательным и легко различимым.

Использует гамму для адаптивной регулировки контрастности, как человеческий глаз видит мир.Результаты значительно улучшают видимость и визуальную привлекательность изображения.

Добавление настраиваемой тени к изображению

Добавить настраиваемую тень к изображению

Сравните и сопоставьте лица

Найдите лица на входном изображении и сравните их с эталонным изображением, чтобы определить, есть ли совпадения с лицом в эталонном изображении.Эталонное изображение (второй параметр) должно содержать ровно одно лицо.

Составьте два изображения вместе

Объединяет два входных изображения вместе; многослойное изображение на базовое изображение. Первое изображение, которое вы вводите, — это базовое изображение. Второе изображение (многослойное изображение) будет наложено поверх этого базового изображения. Поддерживает прозрачность PNG. Для управления заполнением вы можете включить прозрачные пиксели на границах ваших многослойных изображений, если это необходимо.

Преобразование изображения в черно-белое в оттенках серого

Удаление цвета из изображения путем преобразования в черно-белое изображение в оттенках серого

Преобразование входного изображения в формат Bitmap BMP

Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Преобразование входного изображения в формат GIF

Преобразует входное изображение в формат GIF. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Преобразование входного изображения в формат JPG, JPEG

Преобразует входное изображение в формат JPEG / JPG. Настройте параметры кодирования. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Преобразование входного изображения в формат Photoshop PSD

Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Преобразование входного изображения в формат PNG

Преобразует входное изображение в формат PNG. Прозрачность сохраняется. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Преобразование входного изображения в формат TIFF

Преобразует входное изображение в формат TIFF. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Преобразование входного изображения в формат WebP

Преобразует входное изображение в формат WebP. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Обрезать изображение до прямоугольной области

Обрезать изображение до целевой прямоугольной области

Кадрирование изображения к лицу с круглым кадрированием

Обрезка изображения до лица (круглая / круглая обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое.

Кадрирование изображения к лицу с квадратным кадрированием

Обрезка изображения до лица (прямоугольная обрезка).Если присутствует более одного лица, выберите первое.

Описать изображение на естественном языке

Сгенерировать текстовое описание изображения на английском языке в виде предложения.

Устранение пятен для удаления точечного шума с изображения

Удаление точечного шума / удаление пятен на входном изображении

Обнаружение и поиск лиц и ориентиров глазами, носом и ртом на изображении

Определите положение всех лиц на изображении, а также глаза, брови, нос и рот каждого

Обнаружение и поиск лиц на изображении

Найдите положение всех лиц на изображении

Обнаружение и выделение краев изображения

Выполнить операцию обнаружения края на входном изображении

Обнаружение и расшивка фотографии документа

Обнаружение и снятие перекоса фотографии документа (например,г. снято на мобильный телефон) в идеально квадратное изображение. Отлично подходит для приложений сканирования документов; После расшивки это изображение идеально подходит для преобразования в PDF с помощью Convert API или оптического распознавания символов с помощью OCR API.

Обнаружение мелкого текста на фотографии документа

Определите положение и размер мелкого / мелкого текста на фотографии документа. Определите расположение мелкого текста на фотографии — например, слов и других форм текста с высокой плотностью.Может использоваться для сканирования документа или фотографии (например, камеры смартфона) документа, страницы или квитанции. Для целей OCR — см. Наши API-интерфейсы Deep Learning OCR.

Обнаружение крупного текста на фотографии

Определите положение и размер большого текста на фотографии. Определите расположение на фотографии крупного текста — например, знаков, заголовков и т. Д., А также других форм крупного текста с низкой плотностью. Не подходит для текста с высокой плотностью (например.г. сканирование документов, квитанций и т. д.) для целей OCR — для OCR см. наши API-интерфейсы Deep Learning OCR.

Обнаружение объектов, включая типы и местоположения на изображении

Определяет положение, размер и описание объектов на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Обнаруживает как людей, так и объекты на изображении.

Обнаружение людей, включая места на изображении

Определите положение и размер людей на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.

Определите возраст людей на изображении

Определяет возраст, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.

Определите пол людей на изображении

Определите пол, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении должны смотреть в камеру.

Обнаружение номерных знаков транспортных средств на изображении

Определите положение, размер и содержание номерных знаков транспортных средств на изображении. Номерные знаки должны располагаться под углом 15-20 градусов по оси к камере.

Нарисуйте многоугольник на изображении

Нарисовать один или несколько многоугольников с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении

Нарисуйте прямоугольник на изображении

Нарисуйте один или несколько прямоугольников с настраиваемыми визуальными элементами на изображении

Нарисовать текст на изображении

Нарисовать один или несколько фрагментов текста с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении

Тиснение изображения

Выполните операцию тиснения на входном изображении

Найдите расположение символа на изображении

Определите, содержит ли изображение символ, и если да, то положение этого символа на изображении.

Нормализует поворот изображения и удаляет данные поворота EXIF

Автоматически ориентирует входное изображение на основе информации EXIF, а затем удаляет информацию EXIF. EXIF — это дополнительный набор информации, хранящейся в некоторых изображениях, снятых камерами сотовых телефонов, в зависимости от ориентации камеры. Благодаря нормализации поворота и удалению данных EXIF ​​эти изображения становится намного проще обрабатывать.

Небезопасно для работы Классификация по содержанию непристойных материалов NSFW

Классифицируйте изображение на «Небезопасный для работы» (NSFW) / «Порно / Racy» контент и «Безопасный контент».

Выполните гуассианское размытие на входном изображении

Выполнить размытие по Гауссу на входном изображении

Выполните размытие движения на входном изображении

Выполнить размытие движения на входном изображении под определенным углом

Постеризуйте изображение, уменьшив отчетливые цвета

Уменьшить уникальное количество цветов изображения до указанного уровня

Убрать прозрачность с изображения

Удаляет любую активную прозрачность изображения.Эффективно визуализирует изображение с тем же разрешением, в том же формате файла на белом фоне, тем самым удаляя прозрачность.

Изменить размер изображения

Изменение размера изображения до определенной ширины и определенной высоты

Измените размер изображения с сохранением соотношения сторон

Изменение размера изображения до максимальной ширины и максимальной высоты с сохранением исходного соотношения сторон изображения

Возвращает доминирующие цвета изображения

Использует расширенную обработку изображения для извлечения 5 верхних доминирующих цветов в изображении, возвращаемых в порядке доминирования, причем сначала доминирующий цвет возвращается.Это основные цвета восприятия, используемые в изображении, воспринимаемом зрителем.

Возвращает метаданные изображения, включая EXIF ​​и разрешение.

Возвращает информацию метаданных об изображении, включая тип файла, EXIF ​​(если доступно) и разрешение.

Поверните изображение на любое количество градусов

Поворачивает изображение на произвольное число градусов

Вихрь искажает изображение

Swirl искажает изображение на указанное количество градусов

Автоматическое преобразование изображения в художественную картину

Использует машинное обучение для автоматического преобразования изображения в художественную картину.Из-за глубины обработки AI, в зависимости от размера изображения эта операция может занять до 20 секунд.

Адаптивно отрегулируйте контрастность изображения, чтобы сделать его более привлекательным и легко различимым

Использует гамму для адаптивной регулировки контрастности, как человеческий глаз видит мир. Результаты значительно улучшают видимость и визуальную привлекательность изображения.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Значение гаммы для регулировки контрастности изображения.Рекомендуемое значение …

гамма Истинный двойной

Значение гаммы для регулировки контрастности изображения. Рекомендуемое значение …

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Добавить настраиваемую тень к изображению

Добавить настраиваемую тень к изображению

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Смещение тени по горизонтали (X)

X Истинный целое число

Смещение тени по горизонтали (X)

Вертикальное (Y) смещение тени

Y Истинный целое число

Вертикальное (Y) смещение тени

Сигма (расстояние размытия) падающей тени

сигма Истинный целое число

Сигма (расстояние размытия) падающей тени

Непрозрачность падающей тени; 0 — 0%, 100 — 100%

непрозрачность Истинный целое число

Непрозрачность падающей тени; 0 — 0%, 100 — 100%

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Сравнить и сопоставить лица

Найдите лица на входном изображении и сравните их с эталонным изображением, чтобы определить, есть ли совпадения с лицом в эталонном изображении. Эталонное изображение (второй параметр) должно содержать ровно одно лицо.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция; это изображение может содержать один или …

inputImage Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция; это изображение может содержать один или …

Изображение одного лица для сравнения и сопоставления.

matchFace Истинный файл

Изображение одного лица для сравнения и сопоставления.

Возврат

Результаты сравнения лиц на изображении

Составьте два изображения вместе

Объединяет два входных изображения вместе; многослойное изображение на базовое изображение. Первое изображение, которое вы вводите, — это базовое изображение. Второе изображение (многослойное изображение) будет наложено поверх этого базового изображения.Поддерживает прозрачность PNG. Для управления заполнением вы можете включить прозрачные пиксели на границах ваших многослойных изображений, если это необходимо.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Место для компоновки многослойных изображений; возможные значения: «center …

»
расположение Истинный нить

Место для компоновки многослойных изображений; возможные значения: «центр…

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

baseImage Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Изображение на слой поверх основного изображения.

слоистых изображений Истинный файл

Изображение на слой поверх основного изображения.

Возврат

Преобразование изображения в черно-белое в оттенках серого

Удаление цвета из изображения путем преобразования в черно-белое изображение в оттенках серого

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Преобразование входного изображения в формат Bitmap BMP

Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Преобразование входного изображения в формат GIF

Преобразует входное изображение в формат GIF.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Преобразование входного изображения в формат JPG, JPEG

Преобразует входное изображение в формат JPEG / JPG.Настройте параметры кодирования. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Установите уровень качества JPEG; самое низкое качество — 1 (максимальное сжатие), …

качество Истинный целое число

Установите уровень качества JPEG; самое низкое качество — 1 (максимальное сжатие), …

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Преобразование входного изображения в формат Photoshop PSD

Преобразует входное изображение в формат PSD. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Преобразование входного изображения в формат PNG

Преобразует входное изображение в формат PNG.Прозрачность сохраняется. Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Преобразование входного изображения в формат TIFF

Преобразует входное изображение в формат TIFF.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Преобразование входного изображения в формат WebP

Преобразует входное изображение в формат WebP.Поддерживаемые форматы входных файлов: AAI, ART, ARW, AVS, BPG, BMP, BMP2, BMP3, BRF, CALS, CGM, CIN, CMYK, CMYKA, CR2, CRW, CUR, CUT, DCM, DCR, DCX, DDS, DIB. , DJVU, DNG, DOT, DPX, EMF, EPDF, EPI, EPS, EPS2, EPS3, EPSF, EPSI, EPT, EXR, FAX, FIG, FITS, FPX, GIF, GPLT, СЕРЫЙ, HDR, HEIC, HPGL, HRZ , ICO, ISOBRL, ISBRL6, JBIG, JNG, JP2, JPT, J2C, J2K, JPEG / JPG, JXR, MAT, MONO, MNG, M2V, MRW, MTV, NEF, ORF, OTB, P7, PALM, PAM, PBM , PCD, PCDS, PCL, PCX, PDF, PEF, PES, PFA, PFB, PFM, PGM, PICON, PICT, PIX, PNG, PNG8, PNG00, PNG24, PNG32, PNG32, PNG48, PNG64, PNM, PPM, PSB, PSD , PTIF, PWB, RAD, RAF, RGB, RGBA, RGF, RLA, RLE, SCT, SFW, SGI, SID, SUN, SVG, TGA, TIFF, TIM, UIL, VIFF, VICAR, VBMP, WDP, WEBP, WPG , X, XBM, XCF, XPM, XWD, X3F, YCbCr, YCbCrA, YUV.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Обрезать изображение до прямоугольной области

Обрезать изображение до целевой прямоугольной области

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Левый край прямоугольной области кадрирования в пикселях (X).

слева Истинный целое число

Левый край прямоугольной области кадрирования в пикселях (X).

Верхний край прямоугольной области кадрирования в пикселях (Y).

верх Истинный целое число

Верхний край прямоугольной области кадрирования в пикселях (Y).

Ширина прямоугольной области обрезки в пикселях.

ширина Истинный целое число

Ширина прямоугольной области обрезки в пикселях.

Высота прямоугольной области кадрирования в пикселях.

высота Истинный целое число

Высота прямоугольной области кадрирования в пикселях.

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Обрезать изображение до лицевой стороны с круглым кадрированием

Обрезка изображения до лица (круглая / круглая обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Обрезка изображения по краю с кадрированием по квадрату

Обрезка изображения до лица (прямоугольная обрезка). Если присутствует более одного лица, выберите первое.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Описать изображение на естественном языке

Сгенерировать текстовое описание изображения на английском языке в виде предложения.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат распознавания изображения

Устранение пятен для удаления точечного шума с изображения

Удаление точечного шума / удаление пятен на входном изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Обнаруживать и находить лица и ориентиры, глаза, нос и рот на изображении

Определите положение всех лиц на изображении, а также глаза, брови, нос и рот каждого

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результаты поиска лиц на изображении

Обнаруживать и находить лица на изображении

Найдите положение всех лиц на изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результаты поиска лиц на изображении

Обнаружение и выделение краев изображения

Выполнить операцию обнаружения края на входном изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Радиус в пикселях операции обнаружения края; больший радиус будет…

радиус Истинный целое число

Радиус в пикселях операции обнаружения края; больший радиус будет …

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Обнаружение и расшивка фотографии документа

Обнаруживает и откручивает фотографию документа (например, сделанную на мобильный телефон) до идеально квадратного изображения. Отлично подходит для приложений сканирования документов; После расшивки это изображение идеально подходит для преобразования в PDF с помощью Convert API или оптического распознавания символов с помощью OCR API.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Необязательные эффекты постобработки для применения к электронной почте, по умолчанию — Нет …

Эффект постобработки нить

Необязательные эффекты пост-обработки для применения к электронному письму, по умолчанию — Нет…

Возврат

Обнаружение мелкого текста на фотографии документа

Определите положение и размер мелкого / мелкого текста на фотографии документа. Определите расположение мелкого текста на фотографии — например, слов и других форм текста с высокой плотностью. Может использоваться для сканирования документа или фотографии (например, камеры смартфона) документа, страницы или квитанции. Для целей OCR — см. Наши API-интерфейсы Deep Learning OCR.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

Обнаружение крупного текста на фотографии

Определите положение и размер большого текста на фотографии. Определите расположение на фотографии большого текста — например, знаков, заголовков и т. Д.и другие формы большого текста с низкой плотностью. Не подходит для текста с высокой плотностью (например, сканирование документов, квитанций и т. Д.) В целях распознавания текста — для распознавания текста см. Наши API распознавания текста глубокого обучения.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

Обнаружение объектов, включая типы и местоположения на изображении

Определяет положение, размер и описание объектов на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Обнаруживает как людей, так и объекты на изображении.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат обнаружения объектов на изображении

Обнаружение людей, включая местоположение на изображении

Определите положение и размер людей на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат обнаружения объектов на изображении

Определить возраст людей по изображению

Определяет возраст, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания. Люди на изображении НЕ должны смотреть в камеру; они могут быть обращены в сторону, на ребро и т. д.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат классификации возраста людей на изображении

Определить пол людей на изображении

Определите пол, положение и размер человеческих лиц на изображении, а также уровень достоверности распознавания.Люди на изображении должны смотреть в камеру.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P…

Возврат

Результат классификации пола людей на изображении

Обнаружение номерных знаков транспортных средств на изображении

Определите положение, размер и содержание номерных знаков транспортных средств на изображении. Номерные знаки должны располагаться под углом 15-20 градусов по оси к камере.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат обнаружения номерных знаков ТС на снимке

Нарисовать многоугольник на изображении

Нарисовать один или несколько многоугольников с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

BaseImageBytes

BaseImageBytes байт

Изображение для рисования многоугольников в байтах.Вы также можете использовать BaseImageUrl вместо ввода изображения в виде URL-адреса

BaseImageUrl

BaseImageUrl нить

Изображение для рисования многоугольников в виде полного URL-адреса HTTP или HTTPS

BorderColor

BorderColor нить

Цвет границы для использования — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета.

BorderWidth

BorderWidth двойной

Ширина границы в пикселях. Введите 0, чтобы нарисовать многоугольник без границы

FillColor

FillColor нить

Используемый цвет заливки — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета. Оставьте поле пустым, чтобы не заполнять многоугольник.

Х

X двойной

X положение в пикселях этой точки в многоугольнике

Я

Y двойной

Y положение в пикселях этой точки в многоугольнике

Возврат

Нарисуйте прямоугольник на изображении

Нарисуйте один или несколько прямоугольников с настраиваемыми визуальными элементами на изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

BaseImageBytes

BaseImageBytes байт

Изображение для рисования прямоугольников в байтах.Вы также можете использовать BaseImageUrl вместо ввода изображения в виде URL-адреса

BaseImageUrl

BaseImageUrl нить

Изображение для рисования прямоугольников в виде полного URL-адреса HTTP или HTTPS

BorderColor

BorderColor нить

Цвет границы для использования — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета.

BorderWidth

BorderWidth двойной

Ширина границы в пикселях. Введите 0, чтобы нарисовать прямоугольник без рамки

FillColor

FillColor нить

Используемый цвет заливки — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML.Поддерживаются прозрачные цвета. Оставьте поле пустым, чтобы прямоугольник не заполнялся.

Высота

Высота двойной

Высота прямоугольника в пикселях

Ширина

Ширина двойной

Ширина прямоугольника в пикселях

Х

X двойной

Расположение в пикселях левого края прямоугольника

Я

Y двойной

Положение верхнего края прямоугольника в пикселях

Возврат

Нарисовать текст на изображении

Нарисовать один или несколько фрагментов текста с настраиваемыми визуальными эффектами на изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

BaseImageBytes

BaseImageBytes байт

Изображение для рисования текста в байтах.Вы также можете использовать BaseImageUrl вместо ввода изображения в виде URL-адреса

BaseImageUrl

BaseImageUrl нить

Изображение для рисования текста в виде полного URL-адреса HTTP или HTTPS

Цвет

Цвет нить

Используемый цвет — может быть шестнадцатеричным значением (с #) или общим названием цвета HTML

FontFamilyName

FontFamilyName нить

Семейство шрифтов для использования.Оставьте поле пустым, чтобы по умолчанию было выбрано «Arial».

Размер шрифта

Размер шрифта двойной

Размер используемого шрифта.

Высота

Высота двойной

Высота текстового поля в пикселях для рисования текста; текст будет перенесен внутрь этого поля

Текст

Текст нить

Текстовая строка для рисования

Ширина

Ширина двойной

Ширина в пикселях текстового поля для рисования текста; текст будет перенесен внутрь этого поля

Х

X двойной

Положение в пикселях левого края местоположения текста

Я

Y двойной

Положение верхнего края текста в пикселях

Возврат

Выдавить изображение

Выполните операцию тиснения на входном изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Радиус операции тиснения в пикселях; будет производить больший радиус…

радиус Истинный целое число

Радиус операции тиснения в пикселях; больший радиус даст …

Сигма или дисперсия операции тиснения

сигма Истинный целое число

Сигма или дисперсия операции тиснения

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Найдите местоположение символа на изображении

Определите, содержит ли изображение символ, и если да, то положение этого символа на изображении.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл изображения для поиска целевого изображения.

inputImage Истинный файл

Файл изображения для поиска целевого изображения.

Изображение для поиска во входном изображении.

target Изображение Истинный файл

Изображение для поиска во входном изображении.

Возврат

Результат операции поиска символа на входном изображении

Нормализует поворот изображения и удаляет данные поворота EXIF ​​

Автоматически ориентирует входное изображение на основе информации EXIF, а затем удаляет информацию EXIF.EXIF — это дополнительный набор информации, хранящейся в некоторых изображениях, снятых камерами сотовых телефонов, в зависимости от ориентации камеры. Благодаря нормализации поворота и удалению данных EXIF ​​эти изображения становится намного проще обрабатывать.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Небезопасно для работы Классификация по несанкционированному использованию NSFW

Классифицируйте изображение на «Небезопасный для работы» (NSFW) / «Порно / Racy» контент и «Безопасный контент».

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P…

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат классификации NSFW

Выполнить размытие по Гассиану на входном изображении

Выполнить размытие по Гауссу на входном изображении

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст…

радиус Истинный целое число

Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст …

Сигма или дисперсия операции размытия по Гауссу

сигма Истинный целое число

Сигма или дисперсия операции размытия по Гауссу

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Выполнить размытие движения на входном изображении

Выполнить размытие движения на входном изображении под определенным углом

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст…

радиус Истинный целое число

Радиус операции размытия в пикселях; больший радиус даст …

Сигма или дисперсия операции размытия движения

сигма Истинный целое число

Сигма или дисперсия операции размытия движения

Угол размытия изображения в градусах

угол Истинный целое число

Угол размытия изображения в градусах

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Постеризация изображения путем уменьшения отчетливых цветов

Уменьшить уникальное количество цветов изображения до указанного уровня

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Количество уникальных цветов, сохраняемых в выходном изображении

уровней Истинный целое число

Количество уникальных цветов, сохраняемых в выходном изображении

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Убрать прозрачность с изображения

Удаляет любую активную прозрачность изображения. Эффективно визуализирует изображение с тем же разрешением, в том же формате файла на белом фоне, тем самым удаляя прозрачность.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Изменить размер изображения

Изменение размера изображения до определенной ширины и определенной высоты

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Ширина выходного изображения — конечное изображение будет именно этой шириной

ширина Истинный целое число

Ширина выходного изображения — конечное изображение будет именно этой шириной

Высота выходного изображения — окончательное изображение будет именно этой высоты

высота Истинный целое число

Высота выходного изображения — окончательное изображение будет именно этой высоты

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Изменить размер изображения с сохранением соотношения сторон

Изменение размера изображения до максимальной ширины и максимальной высоты с сохранением исходного соотношения сторон изображения

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Максимальная ширина выходного изображения — конечное изображение будет размером с po…

макс.ширина Истинный целое число

Максимальная ширина выходного изображения — конечное изображение будет размером до po …

Максимальная высота выходного изображения — конечное изображение будет размером p …

максимальная высота Истинный целое число

Максимальная высота выходного изображения — конечное изображение будет размером до p…

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Возвращает доминирующие цвета изображения

Использует расширенную обработку изображения для извлечения 5 верхних доминирующих цветов в изображении, возвращаемых в порядке доминирования, причем сначала доминирующий цвет возвращается.Это основные цвета восприятия, используемые в изображении, воспринимаемом зрителем.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Результат выполнения операции получения доминирующего цвета

Возвращает метаданные изображения, включая EXIF ​​и разрешение

Возвращает информацию метаданных об изображении, включая тип файла, EXIF ​​(если доступно) и разрешение.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Метаданные с изображения

Повернуть изображение на любое количество градусов

Поворачивает изображение на произвольное число градусов

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

градусов для поворота изображения; значения варьируются от 0.От 0 до 360,0.

градусов Истинный двойной

градусов для поворота изображения; диапазон значений от 0,0 до 360,0.

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P…

Возврат

Завихрение искажает изображение

Swirl искажает изображение на указанное количество градусов

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Градусы завихрения

градусов Истинный целое число

Градусы завихрения

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Автоматическое преобразование изображения в художественную картину

Использует машинное обучение для автоматического преобразования изображения в художественную картину. Из-за глубины обработки AI, в зависимости от размера изображения эта операция может занять до 20 секунд.

Параметры
Имя Ключ Требуется Тип Описание

Стиль картины, которую нужно применить. Для начала попробуем «удние» картины …

стиль Истинный нить

Стиль картины, которую нужно применить. Для начала попробуем «удние» картины …

Файл образа, с которым будет выполняться операция.Распространенные форматы файлов, такие как P …

файл изображения Истинный файл

Файл образа, с которым будет выполняться операция. Распространенные форматы файлов, такие как P …

Возврат

Определения

Результат определения возраста

Результат классификации возраста людей на изображении

Имя Путь Тип Описание

Идентифицировано людей

человекОпознано целое число

Количество идентифицированных на снимке людей возрастом

человек в возрасте

человек в возрасте массив PersonWithAge

Люди на изображении с указанием возраста

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

ColorResult

Индивидуальный цвет

Имя Путь Тип Описание

В

B целое число

Значение пикселя синего (B) канала для этого цвета

G

G целое число

Значение пикселя зеленого (G) канала этого цвета

R

R целое число

Значение пикселя красного (R) канала этого цвета

Обнаружен лицензионный номер

Номерной знак найден на изображении

Имя Путь Тип Описание

Высота

Высота целое число

Высота расположения номерного знака в пикселях

LicensePlateRecognitionConfidenceLevel

LicensePlateRecognitionConfidenceLevel двойной

Оценка уверенности по шкале 0.0 — 1.0 точности обнаруженного номерного знака, чем выше балл, тем лучше; значения около 0,75 являются высокой степенью достоверности

LicensePlateText_BestMatch

LicensePlateText_BestMatch нить

Текст с автомобильного номера, высшая степень достоверности

LicensePlateText_RunnerUp

LicensePlateText_RunnerUp нить

Альтернативный текст с автомобильного номера на основе второго результата по достоверности

РасположениеX

Расположение X целое число

X расположение левого края номерного знака, начиная с левого края фотографии (X = 0)

Место нахожденияY

РасположениеY целое число

Y расположение верхнего края номерного знака, начиная с верхнего края фотографии (Y = 0)

Ширина

Ширина целое число

Ширина расположения номера в пикселях

Обнаруженный объект

Отдельный экземпляр объекта и связанные детали, обнаруженные на изображении

Имя Путь Тип Описание

Высота

Высота целое число

Высота объекта в пикселях

ObjectClassName

ObjectClassName нить

Класс объекта.Примеры значений: «человек», «машина», «обеденный стол» и т. Д.

Оценка

Оценка двойной

Оценка достоверности обнаруженного объекта; возможные значения от 0,0 до 1,0; значения ближе к 1.0 являются более высокой достоверностью

Ширина

Ширина целое число

Ширина объекта в пикселях

Х

X целое число

X расположение в пикселях левой стороны объекта, правая сторона — X + ширина

Я

Y целое число

Расположение по оси Y в пикселях верхней стороны объекта, при этом нижняя сторона имеет значение Y + высота

DominantColorResult

Результат выполнения операции получения доминирующего цвета

Имя Путь Тип Описание

DominantColors

DominantColors массив ColorResult

Доминирующие цвета в изображении, в том порядке, в котором наиболее доминирующий цвет находится в первой позиции индекса (0), второй наиболее доминирующий цвет находится в позиции индекса 1 и т. Д.

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

Лицо

Расположение одного лица на изображении

Имя Путь Тип Описание

снизу

снизу целое число

Координата Y нижней стороны грани

Левый X

Левый X целое число

Координата X левой стороны грани

Правый X

Правый X целое число

Координата X правой стороны грани

TopY

TopY целое число

Координата Y верхней стороны грани

FaceCompareResponse

Результаты сравнения лиц на изображении

Имя Путь Тип Описание

ErrorDetails

ErrorDetails нить

Подробная информация обо всех произошедших ошибках

FaceCount

FaceCount целое число

Количество лиц, найденных на изображении

Лица

Лица массив FaceMatch

Массив лиц на входном изображении

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

FaceLocateResponse

Результаты поиска лиц на изображении

Имя Путь Тип Описание

ErrorDetails

ErrorDetails нить

Подробная информация обо всех произошедших ошибках

FaceCount

FaceCount целое число

Количество лиц, найденных на изображении

Лица

Лица массив Face

Массив лиц на изображении

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

FaceLocateWithLandmarksОтвет

Результаты поиска лиц на изображении

Имя Путь Тип Описание

ErrorDetails

ErrorDetails нить

Подробная информация обо всех произошедших ошибках

FaceCount

FaceCount целое число

Количество лиц, найденных на изображении

Лица

Лица массив FaceWithLandmarks

Массив лиц на изображении

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

FaceMatch

Расположение одного лица на изображении вместе с результатами совпадений

Имя Путь Тип Описание

снизу

снизу целое число

Координата Y нижней стороны грани

HighConfidenceMatch

HighConfidenceMatch логический

Истинно, если есть совпадение с высокой степенью достоверности, иначе ложно

Левый X

Левый X целое число

Координата X левой стороны грани

MatchScore

MatchScore двойной

Счет матча от 0.От 0 до 1,0 с более высокими баллами, указывающими на большее соответствие; оценка выше 0,7 указывает на совпадение

Правый X

Правый X целое число

Координата X правой стороны грани

TopY

TopY целое число

Координата Y верхней стороны грани

Лицо

Расположение точки в забое

Имя Путь Тип Описание

Х

X целое число

Расположение по оси X, где 0 — крайний левый пиксель

Я

Y целое число

Расположение по оси Y, где 0 — самый верхний пиксель

FaceWithLandmarks

Расположение одного лица на изображении

Имя Путь Тип Описание

низ и стороны лица

Нижняя и боковые стороны лицевой стороны массив FacePoint

Точечные расположения нижней и боковых сторон лица (щеки и подбородок)

снизу

снизу целое число

Координата Y нижней стороны грани

Левый глаз

Левый глаз массив FacePoint

Расположение точек левого глаза (глаз, ближайший к левой части изображения)

Левая бровь

Левая бровь массив FacePoint

Расположение точек левой брови (самая близкая к левой части изображения бровь)

Левый X

Левый X целое число

Координата X левой стороны грани

LipsInnerOutline

LipsInnerOutline массив FacePoint

Точечное расположение внутреннего контура губ

LipsOuterOutline

LipsOuterOutline массив FacePoint

Расположение точек внешнего контура губ

носовая часть

Носовое дно массив FacePoint

Точки дна (ноздри) носа

NoseBridge

Носовой мост массив FacePoint

Точечные расположения переносицы (вертикальная часть носа)

Правый глаз

Правый глаз массив FacePoint

Расположение точек правого глаза (глаз, ближайший к правой стороне изображения)

Бровь правая

Бровь правая массив FacePoint

Расположение точек правой брови (самая близкая к правой стороне изображения бровь)

Правый X

Правый X целое число

Координата X правой стороны грани

TopY

TopY целое число

Координата Y верхней стороны грани

FindSymbolResult

Результат операции поиска символа на входном изображении

Имя Путь Тип Описание

Высота

Высота целое число

Высота найденного местоположения в пикселях

MatchScore

MatchScore двойной

Оценка от 0.0 и 1.0, которые измеряют, насколько близко совпадают символы; оценка выше 0,2 — хорошо

Успешно

Успешно логический

Истина в случае успеха, ложь в противном случае

Ширина

Ширина целое число

Ширина найденной локации в пикселях

XL Левый

XL влево целое число

X расположение левого края найденного местоположения в пикселях

Начало

YTop целое число

Y расположение верхнего края найденного местоположения в пикселях

FineTextDetectionResult

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

Имя Путь Тип Описание

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

TextItems

Текстовые элементы массив FineTextItem

Текстовые элементы, найденные во входном изображении

TextItemsCount

TextItemsCount целое число

Количество текстовых элементов, обнаруженных во входном изображении

FineTextItem

Отдельный экземпляр текста на изображении; один кусок текста

Имя Путь Тип Описание

Уголок

Уголок двойной

Угол поворота текста в радианах

Нижний Левый X

Нижний Левый X целое число

Координата X нижнего / левого расположения текста; 0 представляет левый край входного изображения

BottomLeftY

Нижний Левый целое число

Координата Y нижнего / левого расположения текста; 0 представляет верхний край входного изображения

BottomRightX

BottomRightX целое число

Координата X нижнего / правого положения текста; 0 представляет левый край входного изображения

BottomRightY

BottomRightY целое число

Координата Y нижнего / правого положения текста; 0 представляет верхний край входного изображения

Высота

Высота целое число

Высота текста в пикселях

TopLeftX

TopLeftX целое число

Координата X верхнего / левого расположения текста; 0 представляет левый край входного изображения

TopLeftY

TopLeftY целое число

Координата Y верхнего / левого расположения текста; 0 представляет верхний край входного изображения

TopRightX

TopRightX целое число

Координата X верхнего / правого положения текста; 0 представляет левый край входного изображения

TopRightY

TopRightY целое число

Координата Y верхнего / правого положения текста; 0 представляет верхний край входного изображения

Ширина

Ширина целое число

Ширина текста в пикселях

Результат обнаружения пола

Результат классификации пола людей на изображении

Имя Путь Тип Описание

Идентифицировано людей

человекОпознано целое число

Количество людей, идентифицированных на изображении с полом

PersonWithGender

PersonWithGender массив PersonWithGender

Люди на изображении с указанием пола

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

Изображение Описание Ответ

Результат распознавания изображения

Имя Путь Тип Описание

BestOutcome

BestOutcome Признание

Конкретный результат признания

Высокая уверенность

Highconfidence логический

Является ли признание лучшего результата результатом с высокой степенью уверенности?

RunnerUpOutcome

RunnerUpOutcome Признание

Конкретный результат признания

Успешно

Успешно логический

Изображение было обработано успешно?

Метаданные изображения

Метаданные с изображения

Имя Путь Тип Описание

BitDepth

BitDepth целое число

Бит на пиксель

ColorSpace

ColorSpace нить

Цветовое пространство изображения

ExifProfileName

ExifProfileName нить

Имя используемого профиля EXIF ​​

ExifValues ​​

ExifValues ​​ массив ImageMetadataExifValue

EXIF ​​тегов и значений, встроенных в изображение

FileFormat

FileFormat нить

Формат файла изображения

Высота

Высота целое число

Высота изображения в пикселях

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

Ширина

Ширина целое число

Ширина изображения в пикселях

ImageMetadataExifValue

Тег EXIF ​​и значение

Имя Путь Тип Описание

Тип данных

Тип данных нить

Тип даты значения EXIF ​​

DataValue

DataValue нить

Значение, отформатированное как строка значения EXIF ​​

Тег

Тег нить

Имя тега для значения EXIF ​​

NsfwResult

Результат классификации NSFW

Имя Путь Тип Описание

Классификация Результат

Классификация Результат нить

Результат классификации по четырем категориям: SafeContent_HighProbability, UnsafeContent_HighProbability, RacyContent, SafeContent_ModerateProbability

Оценка

Оценка двойной

Оценка от 0.0 и 1.0. Баллы 0,0–0,2 представляют собой безопасный контент с высокой вероятностью, а баллы 0,8–1,0 — небезопасный контент с высокой вероятностью. Содержание от 0,2 до 0,8 имеет нарастающую расовость.

Успешно

Успешно логический

Истина, если классификация прошла успешно, в противном случае — ложь

ObjectDetectionResult

Результат обнаружения объектов на изображении

Имя Путь Тип Описание

ObjectCount

ObjectCount целое число

Количество обнаруженных объектов на сцене

Объектов

Объектов массив DetectedObject

Массив обнаруженных в сцене объектов

Успешно

Успешно логический

Изображение было обработано успешно?

Человек в возрасте

Лицо, идентифицированное с помощью операции классификации изображений по возрасту

Имя Путь Тип Описание

Возраст

Возраст двойной

Возрастной класс

Возраст: нить

Результат классификации по возрастному диапазону человека в годах; возможные значения: «0-2», «4-6», «8-13», «15-20», «25-32», «38-43», «48-53», «60+»

Возраст Классификация Доверие

Возраст Классификация Доверие двойной

Уровень достоверности возрастной классификации; возможные значения от 0.0 и 1.0; чем выше, тем лучше, при значениях> 0,50 результаты с высокой степенью достоверности

Расположение лица

Расположение лица Лицо

Расположение одного лица на изображении

PersonWithGender

Лицо, идентифицированное в результате операции классификации пола изображения

Имя Путь Тип Описание

Расположение лица

Расположение лица Лицо

Расположение одного лица на изображении

GenderClass

GenderClass нить

Указанный пол лица; возможные значения: «Мужской», «Женский» и «Неизвестный»

Пол Классификация Доверие

Пол Классификация Доверие двойной

Уровень достоверности гендерной классификации; возможные значения от 0.0 и 1.0; чем выше, тем лучше, при значениях> 0,50 результаты с высокой степенью достоверности

Признание Результат

Конкретный результат признания

Имя Путь Тип Описание

ConfidenceScore

ConfidenceScore двойной

Баллы ближе к 1 лучше, чем баллы ближе к 0

Описание

Описание нить

Описание изображения на английском языке

TextDetectionResult

Результат операции по обнаружению текста на фотографии

Имя Путь Тип Описание

Успешно

Успешно логический

Истина, если операция прошла успешно, иначе ложь

TextItems

Текстовые элементы массив TextItem

Текстовые элементы, найденные во входном изображении

TextItemsCount

TextItemsCount целое число

Количество текстовых элементов, обнаруженных во входном изображении

Текстовый элемент

Отдельный экземпляр текста на изображении; один кусок текста

Имя Путь Тип Описание

Высота

Высота целое число

Высота текстового элемента в пикселях

Левый X

Левый X целое число

Левая координата X положения текста; 0 представляет левый край входного изображения

TopY

TopY целое число

Верхняя координата Y расположения текста; 0 представляет верхний край входного изображения

Ширина

Ширина целое число

Ширина текстового элемента в пикселях

VehicleLicensePlateDetectionResult

Результат обнаружения номерных знаков ТС на снимке

Имя Путь Тип Описание

Обнаружена лицензияPlateCount

Обнаружена лицензияPlateCount целое число

Количество номеров, обнаруженных на снимке

Обнаруженные лицензионные пластины

Обнаружено лицензионных плат массив DetectedLicensePlate

Номера найденные на изображении

Успешно

Успешно логический

Изображение было обработано успешно?

двоичный

Это основной тип данных «двоичный».

байт

Это основной тип данных «байт».

Обработка изображений | Радиология | SUNY Upstate Medical University

Сегодня производители и пользователи во многом придают большое значение качеству изображения устройств сбора данных в системах проекционной рентгенографии. Такие показатели, как «Детективная квантовая эффективность», были разработаны для измерения этого качества в количественной и абсолютной шкале. Однако по мере того, как различия в качестве «сырых» изображений между устройствами получения изображений уменьшаются и эти устройства начинают приближаться к своим теоретическим пределам, другие элементы в цепочке медицинской визуализации будут приобретать все большее значение.

Обработка изображений — один из таких элементов. Фактически, это критический элемент. Обработка изображений может использовать выходные данные минимально приемлемой системы получения изображений и сделать их качественно пригодными для диагностических целей. С другой стороны, обработка изображения может также сделать бесполезным вывод превосходного устройства получения изображения. Обработка изображений должна выполняться правильно, чтобы вся система визуализации была клинически полезной, но «правильно» может иметь разное значение для разных приложений.

Безрассудно просматривать или интерпретировать диагностическое изображение, не зная и не понимая методов обработки изображений, которые использовались для его создания. Это не означает, что для просмотра или интерпретации цифровых медицинских изображений необходимо стать специалистом по визуализации или разработчиком алгоритмов. Однако способность распознавать и оценивать иногда незаметные эффекты обработки изображений может помочь зрителю отделить анатомию и физиологию от искусства и артефакта.

Обработку медицинских изображений можно условно разделить на три поколения.Первое поколение восходит к ранним дням создания изображений экрана / пленки (S / F). Для каждого типа пленки была встроена определенная характеристическая кривая отклика (называемая кривой D-logE, поскольку это график зависимости оптической плотности D от логарифма экспозиции E ; также известная как кривая H&D в честь двух исследователей. , Фердинанд Хертер и Веро Чарльз Дриффилд, которые впервые представили его в конце 1800-х годов).

Эта, как правило, S-образная кривая описывает, как рентгеновское облучение (и изменения в рентгеновском облучении, иногда называемое объектом или контрастом излучения) преобразуется в оптическую плотность (и изменения в оптической плотности, иногда называемые радиографическим контрастом) на пленке. .Форма кривой, которая также зависит от условий химической обработки, обеспечивает визуальный «вид» этого конкретного типа пленки. Например, высококонтрастные пленки имеют крутые узкие кривые H&D, тогда как «широтные» или низкоконтрастные пленки имеют более широкие кривые с меньшим наклоном. Правильный фильм зависит от потребностей приложения и диагностических предпочтений зрителей.

С наступлением эры цифровых технологий в медицинской визуализации (конец 1970-х — начало 1980-х годов) первое поколение расширилось за счет компьютерных методов обработки изображений.В дополнение к большей степени контроля амплитуды сигнала (например, с использованием гистограмм и регулировки ширины окна и уровня), обработка изображения началась с использованием пространственных частот сигналов изображения в качестве переменной. Например, более высокие пространственные частоты могут использоваться для регулировки видимости небольших структур и видимости шума изображения, в то время как более низкие пространственные частоты больше способствуют появлению более крупных структур.

Улучшение кромок (наиболее знакомый алгоритм в этом классе — нерезкое маскирование) и уменьшение шума — это примеры новых цифровых инструментов, которые теперь стали частью арсенала обработки изображений 1-го поколения.Технологии обработки могут быть настроены производителем (или пользователем!) Для получения предпочтительного «внешнего вида» для каждой части тела / проекции или приложения. Эти относительно простые, проверенные методы до сих пор используются в некоторых системах.

Стремление к еще большему контролю над внешним видом изображения привело ко второму поколению методов обработки изображений. Алгоритмы 2-го поколения более сложные и изощренные, чем алгоритмы предыдущих лет. Примером метода 2-го поколения является многомасштабная обработка, при которой исходное изображение разбивается на набор (до 12 в некоторых системах) пространственно-частотных диапазонов.Каждый диапазон может обрабатываться по-разному, что дает пользователям возможность настраивать «внешний вид» вывода для каждой части тела, проекции или специального приложения. Второе поколение требует значительного количества пользовательского ввода и итеративной визуальной оптимизации на месте, чтобы определить множество параметров обработки для каждого типа изображения. Только так можно оптимизировать производительность обработки изображений для каждого пользователя или сайта.

Этот точный контроль свойств отображения изображения стал отличительной чертой современных систем цифровой обработки изображений, но он несет с собой «темную сторону», а именно необходимость точно знать, что вы делаете.Как уже отмечалось, с помощью обработки изображений очень легко избавиться от анатомии, физиологии и патологии. Гораздо сложнее понять, как улучшить только правильные структуры, чтобы обеспечить оптимальное диагностическое представление для зрителя. Производители медицинских изображений продолжают тратить значительное время, усилия и деньги на разработку надежных алгоритмов обработки изображений, которые обеспечивают чистую выгоду в приложениях, в которых они используются.

Третье поколение обработки изображений только начинается.Одна из основных целей этого поколения — устранить необходимость в обширном пользовательском вводе и взаимодействии, что является одним из основных недостатков предыдущих поколений. Окончательное изображение должно просто «появиться» на устройстве вывода с атрибутами, необходимыми для оптимизации диагностической интерпретации. Эта простая концепция требует еще большей степени сложности и изощренности алгоритмов обработки. Некоторые новые алгоритмы уже могут работать автономно (т. Е. Без вмешательства пользователя), создавая не только оптимизированные изображения для отображения, но и в качестве побочного продукта более плавный и эффективный рабочий процесс, который позволяет пользователям уделять больше внимания пациентам, чем изображениям.Это 3-е поколение обработки изображений должно быть достаточно «интеллектуальным», чтобы анализировать содержание каждого входного изображения и решать, как лучше всего представить клинически значимые детали. Такие функции, как автоматическое распознавание частей тела, автоматическое распознавание коллиматора и настройка параметров обработки для конкретного приложения, относятся к категории обработки изображений 3-го поколения.

Ниже представлен набор изображений, которые иллюстрируют различные поколения обработки изображений. Обратите внимание на различия в видимости деталей, воспроизведении оттенков серого и артефактах между поколениями.

Наборы изображений

Сундук

Изображения грудной клетки человека представляют собой одну из самых сложных задач обработки изображений. Изображения грудной клетки, как правило, имеют большой динамический диапазон экспозиции, клинически значимые детали как в светлых, так и в темных областях изображения, а также большое количество возможных тонких и очевидных патологий, все из которых должны быть правильно отображены, и ни одна из которых обычно не известна априори .

Удовлетворение этих разнообразных требований было особенно трудным для систем S / F.За последнее столетие производители пленок потратили значительные ресурсы на создание идеальной системы S / F для визуализации грудной клетки. Системы цифровой обработки изображений с их врожденным разделением сбора, обработки и отображения предоставляют возможности для более чистого решения. В частности, их более широкая широта захвата может захватывать больше информации, чем может система S / F, которая должна одновременно действовать как среда захвата (важна широкая широта) и среда отображения (важен контраст).

Обработка изображений может взять полученные данные и попытаться представить их для оптимальной интерпретации.На прилагаемых изображениях показаны четыре обработанные версии одного и того же исходного изображения грудной клетки с пониженным разрешением с пониженным разрешением, а также небольшие участки каждого изображения с их исходным разрешением.

1-е поколение — S / F «Look»

1-е поколение (цифровое) — нерезкое маскирование (улучшение края — программа увеличивает контраст высоких пространственных частот по сравнению с более низкими пространственными частотами в соответствии с порогом частоты, выбранным пользователем / производителем для приложения)

2-е поколение — алгоритм Multiscale для регулировки контрастности (программа регулирует локальный контраст в нескольких диапазонах пространственных частот, как определено входными параметрами, выбранными пользователем / производителем)

3-е поколение — Интеллектуальный многомасштабный алгоритм (вмешательство пользователя не требуется — программа анализирует изображение в нескольких диапазонах пространственных частот и автоматически оптимизирует отображение как мягких тканей, так и деталей скелета)

Колено

Для визуализации конечностей требуется не только высокое разрешение костных структур, но и способность видеть едва заметные изменения контраста мягких тканей вплоть до линии кожи.Из-за их относительно узкой широты экспозиции это сложно сделать с большинством систем S / F. Когда кость имеет оптимальный контраст, мягкие ткани около линии кожи обычно слишком темные, что требует использования «горячего света».

Цифровые системы обработки изображений с их независимыми функциями сбора, обработки и отображения представляют собой потенциальное решение. Возможность настройки обработки изображения в соответствии с характеристиками входного изображения обеспечивает повышенную гибкость окончательного отображения для интерпретации.На прилагаемых изображениях показаны четыре обработанные версии одного и того же исходного изображения коленного сустава с пониженным разрешением с пониженным разрешением, а также небольшие участки каждого изображения с исходным разрешением.

1-е поколение — S / F «Look»

1-е поколение (цифровое) — нерезкое маскирование (улучшение края — программа увеличивает контраст высоких пространственных частот по сравнению с более низкими пространственными частотами в соответствии с порогом частоты, выбранным пользователем / производителем для приложения)

2-е поколение — алгоритм Multiscale для регулировки контрастности (программа регулирует локальный контраст в нескольких диапазонах пространственных частот, как определено входными параметрами, выбранными пользователем / производителем)

3-е поколение — Интеллектуальный многомасштабный алгоритм (вмешательство пользователя не требуется — программа анализирует изображение в нескольких диапазонах пространственных частот и автоматически оптимизирует отображение как мягких тканей, так и деталей скелета)

Голеностопный сустав

Наложение костных структур (низкое пропускание рентгеновского излучения) может затруднить визуализацию мягких тканей на S / F.Могут помочь цифровые системы с большей широтой выдержки и обработкой изображений. На прилагаемых изображениях показаны четыре обработанные версии одного и того же исходного CR-изображения голеностопного сустава с пониженным разрешением и обработанными версиями, а также небольшие участки каждого изображения с исходным разрешением.

1-е поколение — S / F «Look»

1-е поколение (цифровое) — нерезкое маскирование (улучшение края — программа увеличивает контраст высоких пространственных частот по сравнению с более низкими пространственными частотами в соответствии с порогом частоты, выбранным пользователем / производителем для приложения)

2-е поколение — алгоритм Multiscale для регулировки контрастности (программа регулирует локальный контраст в нескольких диапазонах пространственных частот, как определено входными параметрами, выбранными пользователем / производителем)

3-е поколение — Интеллектуальный многомасштабный алгоритм (вмешательство пользователя не требуется — программа анализирует изображение в нескольких диапазонах пространственных частот и автоматически оптимизирует отображение как мягких тканей, так и деталей скелета)

Череп

Череп также имеет большой динамический диапазон для отображения — большую часть мягких тканей вокруг черепа, например носа, обычно трудно увидеть без специальной обработки (даже «горячий свет» может не показать эту область высокая относительная экспозиция на изображении S / F).На прилагаемых изображениях показаны четыре обработанные версии одного и того же исходного изображения черепа с пониженным разрешением с пониженным разрешением, а также небольшие участки каждого изображения с исходным разрешением.

1-е поколение — S / F «Look»

1-е поколение (цифровое) — нерезкое маскирование (улучшение края — программа увеличивает контраст высоких пространственных частот по сравнению с более низкими пространственными частотами в соответствии с порогом частоты, выбранным пользователем / производителем для приложения)

2-е поколение — алгоритм Multiscale для регулировки контрастности (программа регулирует локальный контраст в нескольких диапазонах пространственных частот, как определено входными параметрами, выбранными пользователем / производителем)

3-е поколение — Интеллектуальный многомасштабный алгоритм (вмешательство пользователя не требуется — программа анализирует изображение в нескольких диапазонах пространственных частот и автоматически оптимизирует отображение как мягких тканей, так и деталей скелета)

Детский позвоночник (широта)

Боковой отдел позвоночника — очень сложное исследование из-за его очень широкого динамического диапазона.В системах S / F мягкие ткани часто «выгорают» около линии кожи из-за большого диапазона рентгеновских лучей и первичной необходимости визуализировать костные детали. Кроме того, (темные) перекрывающиеся легкие позади полудиафрагм могут затруднить просмотр деталей позвоночника. На прилагаемых изображениях показаны четыре обработанные версии одного и того же исходного изображения позвоночника у детей с пониженным разрешением, а также небольшие участки каждого изображения с исходным разрешением.

1-е поколение — S / F «Look»

1-е поколение (цифровое) — нерезкое маскирование (улучшение края — программа увеличивает контраст высоких пространственных частот по сравнению с более низкими пространственными частотами в соответствии с порогом частоты, выбранным пользователем / производителем для приложения)

2-е поколение — алгоритм Multiscale для регулировки контрастности (программа регулирует локальный контраст в нескольких диапазонах пространственных частот, как определено входными параметрами, выбранными пользователем / производителем)

3-е поколение — Интеллектуальный многомасштабный алгоритм (вмешательство пользователя не требуется — программа анализирует изображение в нескольких диапазонах пространственных частот и автоматически оптимизирует отображение как мягких тканей, так и деталей скелета)

Нагрудный фантом — серия доз

Существует взаимодействие между дозой облучения и обработкой изображения.При более низких уровнях дозы отношение сигнал / шум (SNR) изображений ухудшается (они выглядят более шумными). Повышение контрастности таких изображений, глобально или в нескольких полосах пространственных частот, также может усилить впечатление шума и снизить субъективное качество изображения. Таким образом, возможность обработки изображений часто ограничивается при более низкой дозе.

К сожалению, многие алгоритмы обработки изображений обрабатывают все изображения одинаково и, таким образом, хуже справляются с изображениями с более низкой дозой облучения. Алгоритмы, которые измеряют SNR локального изображения, могут лучше регулировать степень обработки, чтобы избежать ухудшения субъективного качества изображения.Современные программы (3-го поколения и некоторые 2-го поколения) могут адаптировать свою обработку к локальному (или глобальному) SNR обрабатываемого изображения.

На прилагаемых изображениях показан грудной фантом, облученный тремя различными уровнями дозы: 0,5 мА, 4 мА и 32 мА, все при одном и том же кВ (125 кВ). Каждый уровень дозы обрабатывается с помощью алгоритма обработки 1-го, 2-го и 3-го поколения (S / F «взгляд» (вверху), метод многомасштабного измерения, требующий ввода параметров пользователем (в центре), и интеллектуальный метод многомасштабного измерения, который устанавливает собственные параметры на основе анализа изображений (внизу)).

Как и ожидалось, внешний вид шума улучшается с увеличением дозы (отношение сигнал / шум). Однако дисплей 1-го поколения, подобный S / F, дает по существу одинаковый рентгенологический контраст при трех уровнях дозы, что согласуется с фиксированной формой его характерного отклика. Алгоритм 2-го поколения также поддерживает примерно такой же контраст деталей при увеличении дозы. Метод 3-го поколения может улучшить контраст деталей по мере увеличения дозы, корректируя свою обработку в соответствии с улучшенным SNR.Фактически, детализация техники 3-го поколения при более низких уровнях доз может быть лучше, чем у методов 2-го или 1-го поколения при более высоких дозах. Это увеличивает возможность снижения дозы облучения пациента во время получения и позволяет технологии обработки изображений разумно компенсировать более низкое отношение сигнал / шум, при этом обеспечивая диагностически полезное выходное изображение.

Аналоговые (т. Е. Пленочные) методы улучшения краев, такие как нерезкое маскирование, уже использовались в 1930-х годах в приложениях для создания полутонов для печати.Их начали использовать в медицинской обработке изображений только полвека спустя.

Обработка изображений | Analog Way

Обработка изображений | Аналоговый способ

Наверх

Чтобы удовлетворить растущие сегодня потребности индустрии живых мероприятий в большем количестве источников видео, более высоком разрешении, более высокой частоте кадров и новейших интерфейсах сигналов, Analog Way предлагает полный спектр мощных и гибких AV-систем с возможностями обработки видео мирового класса.

Какими бы ни были ваши требования к исходному сигналу и выходу, у нас есть решение, чтобы заставить его работать! Известные своим непревзойденным качеством изображения и малой задержкой обработки, процессоры изображений Analog Way сочетают в себе современный механизм масштабирования, универсальные возможности подключения, гибкость за счет поддержки различных видеостандартов, настоящую бесшовную технологию переключения, расширенные функции управления окнами и широкий спектр переходов и эффектов… идеально подходит для создания профессиональных презентаций с использованием любых технологий отображения.

Истории клиентов

ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ КОНСУЛЬТАНТА — согласованный дизайн и аналоговый подход. Совместная работа на уникальных концертных площадках и развлекательных площадках от побережья до побережья

Давние отношения между Coherent Design и Analog Way из Лас-Вегаса охватили не менее десятка крупных проектов, требующих первоклассных решений для обработки видео, коммутации и медиа-серверов для ультрасовременных светодиодных видеодисплеев.

Читать историю

Политика в отношении файлов cookie

Продолжая просматривать сайт Analog Way, вы соглашаетесь на использование файлов cookie.Узнайте больше: прочитайте юридические уведомления

Закрыть

химикатов для обработки фотографий — Блог — Рекуперация, переработка и продажа лома драгоценных металлов

Но вот некоторая полезная информация, которая может дать вам приблизительное представление о том, содержат ли ваши химические вещества драгоценные металлы.

Наличие драгоценных металлов зависит от того, что производила фабрика

Обработка пленки — Безусловно, серебро является наиболее распространенным драгоценным металлом, который вы найдете в промышленных химикатах, потому что химические вещества серебра использовались (и используются) в обработка фотографических и рентгеновских пленок.И, как вы знаете, эти процессы очень широко использовались на протяжении последнего столетия.

Нанесение тонких пленок — Если ваша фабрика наносила тонкие пленки из золота или серебра на стекло, керамику, пластик или другие поверхности, велики шансы, что ваши химикаты содержат количества этих металлов, которые могут быть восстановлены квалифицированными драгоценными металлами. Очистительный завод. Среди наиболее распространенных примеров этих процессов — нанесение отражающих пленок на архитектурное или оптическое стекло, но есть и другие процессы, в которых также используются драгоценные металлы в суспензии, например, производство солнечных панелей.А если ваша фабрика производила декоративную керамическую плитку, вы могли бы искать химические вещества, содержащие золото и другие драгоценные металлы.

Производство ювелирных изделий — Химические вещества, содержащие драгоценные металлы, также используются для нанесения тонких пленок драгоценного металла — чаще всего золота или платины — на корпуса часов, кольца и другие ювелирные изделия. Эти процессы нанесения покрытия выполняются путем нанесения покрытия на резервуар или путем нанесения покрытия щеткой, при котором паста, содержащая драгоценный металл, наносится с помощью электрически заряженной металлической кисти.

Как драгоценные металлы извлекаются из жидкостей?

Это зависит от ряда факторов, например, существует ли металл в жидкости в виде суспензии (небольшие порошки металла диспергированы в чистой форме в жидкости) или в химическом соединении (металл присутствует в виде химического соединения. , как нитрат серебра, в жидкости). В зависимости от этих факторов могут использоваться различные процессы, включая использование центрифуг или (чаще) введение других химикатов, вызывающих реакции, в которых драгоценные металлы отделяются и осаждаются из жидкости.

В любом случае загадочно наблюдать, как драгоценные металлы, такие как золото или серебро, внезапно становятся доступными из жидкостей, в которых они прятались. Если вы думаете, что мы можем сотворить для вас такое волшебство, позвоните нам по телефону 800-426-2344, и мы расскажем вам больше.

Похожие сообщения:

Покупка или продажа бизнеса? Утилизируйте драгоценные металлы до того, как они ускользнут.
Давайте промокнем: какие жидкости содержат ценные драгоценные металлы?
Как переработчики палладия и платины удаляют драгоценные металлы из жидкостей
Как утилизировать старые колонны для извлечения серебра

Рабочие фотографических процессов и операторы обрабатывающих станков на моем следующем шаге

Фотолаборатория (техник фотолаборатории), фотопринтер, фотоспециалист, фототехник

Чем они занимаются:

Выполнять работы, связанные с проявкой и обработкой фотографических изображений с пленки или цифровых носителей.Может выполнять задачи точности, такие как редактирование фотонегативов и распечаток.

На работе вы бы:

  • Выберите цифровые изображения для печати, укажите количество изображений для печати и отправьте их прямо на принтер с помощью компьютерного программного обеспечения.
  • Создавайте распечатки в соответствии с требованиями заказчика и лабораторными протоколами.
  • Создавайте цветные или черно-белые фотографии, негативы или слайды, используя стандартные методы и процедуры фотографического воспроизведения.

Бизнес

Техника и технологии

  • компьютеры и электроника

Промышленные или сельскохозяйственные товары

  • производство и сбыт продукции

Искусство и гуманитарные науки

Базовые навыки

  • слушать других, не перебивать и задавать хорошие вопросы
  • чтение информации, связанной с работой

Решение проблем

  • заметить проблему и найти лучший способ ее решения

Устный

  • слушайте и понимайте, что говорят люди
  • общение посредством разговора

Использование рук и пальцев

  • держите руку неподвижно
  • держать или перемещать предметы руками

Внимание

  • обратить на что-то внимание, не отвлекаясь

Идеи и логика

Людям, заинтересованным в этой работе, нравятся действия, которые включают данные , детали, и обычные процедуры.

Они преуспевают в работе, где требуется:

  • Внимание к деталям
  • Надежность
  • Независимость
  • Самоконтроль
  • Сотрудничество
  • Целостность

В работе вы можете использовать подобное программное обеспечение:

Программное обеспечение для обработки графики или фотографий

  • Adobe Systems Adobe Photoshop
  • Биты для фотоаппаратов Photo Mechanic

Программное обеспечение для презентаций

Программное обеспечение для настольных издательских систем

  • Adobe Systems Adobe InDesign
  • Microsoft Publisher

аттестат об окончании средней школы / GED
обычно требуется

Начни свою карьеру:

Новые вакансии менее вероятны в будущем.

$ 34 720

$ 23 850

$ 61 950


Вам может понравиться карьера в одной из этих отраслей:

Набор инструментов для обработки изображений

Документация

Выполнение обработки, визуализации и анализа изображений

Image Processing Toolbox ™ предоставляет полный набор стандартных алгоритмов и рабочего процесса приложения для обработки, анализа, визуализации и разработки алгоритмов изображений.Ты сможешь выполнять сегментацию изображения, улучшение изображения, уменьшение шума, геометрические преобразования, и регистрация изображений с использованием глубокого обучения и традиционных методов обработки изображений. В панель инструментов поддерживает обработку 2D, 3D изображений и изображений произвольного размера.

Приложения Image Processing Toolbox позволяют автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений. Вы можете в интерактивном режиме сегментировать данные изображений, сравнивать методы регистрации изображений и обрабатывать большие наборы данных в пакетном режиме.Функции и приложения визуализации позволяют исследовать изображения, трехмерные объемы и видео; регулировать контраст; создавать гистограммы; и манипулировать интересующими областями (ROI).

Вы можете ускорить свои алгоритмы, запустив их на многоядерных процессорах и графических процессорах. Многие функции набора инструментов поддерживают генерацию кода C / C ++ для создания прототипов настольных компьютеров и встроенного машинного зрения развертывание системы.

Изучите основы Image Processing Toolbox

Импорт и экспорт данных изображения, преобразование типов и классов изображений

Интерактивные инструменты для отображения и исследования изображений

Масштабируйте, вращайте, выполняйте другие N-D преобразования и выравнивайте изображения с помощью корреляция интенсивности, сопоставление функций или отображение контрольных точек

Регулировка контрастности, морфологическая фильтрация, удаление размытости, на основе ROI обработка

Анализ области, анализ текстуры, статистика пикселей и изображений

Выполнение задач обработки изображений, таких как удаление шума изображения и выполнение преобразования изображения в изображение с использованием глубоких нейронных сетей (требуется Deep Learning Toolbox ™)

Фильтровать, сегментировать и выполнять другие операции обработки изображений в трехмерном пространстве.

Фото обработка: Attention Required! | Cloudflare

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх