Обработка картинок: Обработка JPEG фотографий онлайн — IMG online

Содержание

Карта сайта со всеми инструментами для фото обработки

Обработка JPEG фотографий онлайн.

Для большинства нижеперечисленных онлайн инструментов на этом сайте максимальный размер загружаемого файла составляет 35-128 Мб, этого вполне достаточно даже для профессиональных фотографий размером около 100 мегапикселей. Все изображения после обработки хранятся не более 2-х часов. Это не файловый хостинг, а бесплатный сервис для качественной обработки фотографий онлайн. Если при обработке картинки на этом сайте вам помешает ограничение размера в мегабайтах или в мегапикселях, то пишите на контактный e-mail, приложив к письму саму картинку и описание нужных вам настроек – будет сделано бесплатно в течение суток.



Сжатие и изменение размера:
Изменить размер в: пикселях | см, мм, дюймах | мегапикселях | процентах
Обрезка, кадрирование
Сжать JPG-файл, указав: уровень качества | размер в Кб, Мб

Обработка встроенных метаданных:
Копировать EXIF, IPTC, XMP метаданные
Получить подробную EXIF информацию
Редактировать EXIF, IPTC, XMP теги в JPEG файле
Удалить все метаданные

Эффекты:
3D вращение
8-битная картинка
GIF-анимация для сравнения
GIF-анимация из 2-х картинок
GIF-анимация из частей картинки
HDR обработка
Абстракция из штрихов и точек
Бесконечность, рекурсия
Винтаж
Виньетирование
Водоворот
Волны от дождя
Выделить цвет на чёрно-белом фоне
Выпуклость или вогнутость
Газетная печать
Гравюра
Двоение
Дизеринг чёрно-белый
Дизеринг, ограничение количества цветов
Дросте, бесконечная спираль
Живопись
Заменить цвет
Зарисовка
Зеркальное отражение
Зеркальное отражение под фотографией
Зеркальные отражения из половинок
Зеркальный коллаж
Зум, приближение
Извлечь цветовой канал
Иллюстрация
Искажение
Калейдоскоп
Капли воды
Картинка из: кругов друг на друге, кругов рядом друг от друга, звёзд, квадратов, размытых кружков, треугольников
Кинескопные субпиксели
Космический свет
Линейная абстракция
Ломография
Масляная картина
Масляные мазки
Медианный фильтр
Мозаика: из домино, из множества фотографий, из разных элементов, минеральная, министек
Монохром
Мультяшная картинка
Мягкий свет
Наклон или сдвиг
Наложить клипарты
Наложить одну картинку на другую
Наложить разноцветные квадраты
Негатив
Нейросетевой эффект
Новелла
Ночное видение
Огненная картинка
Падающий снег
Пазлы
Перемешать картинку
Пикселизация: обычная, треугольная, шестиугольная
Пиксельная картинка в клеточку
Пиксельный фон
Плазма
Плакат Хоуп (Hope)
Пластиковая картинка
Пластиковый градиет
Плетёнка
Плёночный снимок
Полароидная фотография
Полигональная картинка
Постеризация
Почтовая марка
Радиальные волны
Размытие: обычное, линейное, круговое, радиальное
Размытый фон: двухцветный, разноцветный
Рамка: для картины, зеркальная, зимняя, из основных цветов, полосатая или сетчатая, размытая, разноцветная
Рисунок: простым карандашом, цветными карандашами, мелом, углём
Рифлёное стекло
Рябь на воде
Световые пятна
Свечение или сияние
Сепия
Сказочная картинка
Софт-фокус
Сферическая панорама
Тень под фото
Тепловизор
Тетрис
Тилт-Шифт
Топографическая карта
Трафарет: чёрно-белый и цветной
Трещины
Тёмная сказочная картинка
Утечка света, блики
Фильтр Байера
Фрактал
Холст
Хроматические аберрации
Цветная плитка
Цветовой фильтр: двухтональный, матовый, однотонный, цветной
Чередование двух картинок
Чёрно-белое фото
Шахматная доска
Энди Уорхол
Эффект Боке
Эффект Ортона

Улучшения:
Авто контраст
Авто обогащение
Авто уровни
Автоматическая гамма-коррекция
Автоматический цветовой баланс
Коррекция фото под водой
Насыщенность, светимость и тон
Негатив в позитив
Нормализация
Осветление
Повернуть на 45°, 90°, 180°
Резкость, нарезная маска
Ретуширование
Температура цвета, баланс белого
Тени и свет
Увеличить фото
Улучшить отсканированный текст
Устранить JPEG артефакты и пикселизацию
Цветовой баланс
Шумопонижение
Яркость и контрастность

Инструменты:
3D картинка
3D картинка в 2D
Favicon. ico для сайта
GIF-анимация из 2-30 картинок
PDF и DjVu страницы в JPG изображения
Бесшовная текстура
Заменить белый или однотонный фон на прозрачный
Изменить размер в сантиметрах
Изменить текстуру
Календарь 2018 с фото
Коллаж
Конвертер цветов
Мотиватор или демотиватор
Найти отличия
Наложить сетку
Наложить текст на фото
Объединить две картинки
Определить основные цвета картинки
Определить уровень сжатия JPG
Палитра цветов
Плитка или проверка бесшовности текстуры
Проверить, прогрессивный ли JPEG
Процент похожести
Разрезать фото
Распознать QR-код, Штрихкод, DataMatrix
Распознать текст (OCR)
Сайт в PDF
Сделать JPG прогрессивным
Сделать фото в форме ♥ ▲ разных геометрических фигур
Скриншот сайта
Смешать цвета
Создать QR-код
Узнать количество уникальных цветов
Узнать размер в мегапикселях

Дальше – больше разных онлайн инструментов для обработки картинок и фотографий.

4 программы для пакетной обработки изображений

4 программы для пакетной обработки изображений

Постобработка изображения обычно включает в себя изменение размера, обрезку, настройку экспозиции, контраста, снижение шума и удаление фона. Применить эти изменения к одному изображению довольно просто. Однако, это невероятно утомительно, если вы хотите применить их к сотням картинок. Однако, есть 4 отличных программы по Windows 10 для этого!

ImBatch — это бесплатный инструмент для Windows, используемый для постобработки больших объемов цифровых изображений. Он предоставляет большое количество инструментов редактирования для обрезки, изменения размера, преобразования, поворота и переименования файлов. Уникальной особенностью ImBatch является то, что он позволяет создавать проекты редактирования фотографий и автоматически редактировать большие объемы изображений, экономя тем самым огромное время.

FastStone Photo Resizer — это инструмент редактирования фотографий с возможностью пакетной обработки, идеально подходящий для одновременного улучшения больших изображений. Он предоставляет удобный интерфейс, который позволяет легко изменять размеры, поворачивать, обрезать, переименовывать, добавлять водяные знаки, добавлять текст, изменять глубину цвета, применять цветовые эффекты и добавлять эффекты к изображениям без потери качества. Инструмент поддерживает многопотоковую обработку для одновременной обработки нескольких изображений с более высокой скоростью.

Light Image Resizer — это программа для преобразования изображений, используемая для изменения размера больших объемов изображений в пакетном режиме. Он сжимает, конвертирует и создает копии нескольких изображений одновременно.

Polarr — это бесплатный фоторедактор для Windows, который поддерживает пакетное редактирование больших объемов изображений. Инструмент предлагает удобный интерфейс и может использоваться для выполнения основных операций, таких как обрезка, изменение размера, настройка экспозиции, контрастности, удаления эффекта красных глаз, снижения шума, тонкой настройки кожи, изменения формы подбородка и размеров лба.


Спасибо, что читаете! Подписывайтесь на мои каналы в Telegram, Яндекс.Мессенджере и Яндекс.Дзен. Только там последние обновления блога и новости мира информационных технологий.

Также читайте меня в социальных сетях: Facebook, Twitter, VK и OK.


Хотите больше постов? Узнавать новости технологий? Читать обзоры на гаджеты? Для всего этого, а также для продвижения сайта, покупки нового дизайна и оплаты хостинга, мне необходима помощь от вас, преданные и благодарные читатели. Подробнее о донатах читайте на специальной странице.

Есть возможность стать патроном

, чтобы ежемесячно поддерживать блог донатом, или воспользоваться Яндекс.Деньгами, WebMoney, QIWI или PayPal:


Заранее спасибо! Все собранные средства будут пущены на развитие сайта. Поддержка проекта является подарком владельцу сайта.

Ультра быстрая обработка картинок с Pillow-SIMD

Imagemagick – один из самых популярных инструментов для обработки картинок. Не смотря на почти бесконечный набор функций, этот инструмент обычно используют для довольно простых операций:

  • Изменение размеров (ресайз) картинок для подготовки превью (thumbnails).
  • Преобразование форматов.

Pillow-SIMD – это альтернативная библиотека, которая способна выполнять эти операции в 5…15 раз быстрее, чем ImageMagick.

Почему так быстро?

SIMD (“single instruction, multiple data”) – это способность современных платформ выполнять одну и ту же операцию над разными данными одновременно. Эту возможность можно использовать и для ускорения преобразования изображений. Pillow-SIMD эту и другие оптимизации, чтобы обеспечить ультра быструю обработку картинок.

Установка

Для того, чтобы использовать инструмент, вам понадобится Python и pip:

apt-get install python-pip

Кроме этого убедитесь, что установлены следующие библиотеки:

apt-get install libzl zlib1g-dev libjpeg-dev

Чтобы установить Pillow-SIMD, нужно выполнить такую инструкцию:

CC="cc -mavx2" pip install -U --force-reinstall pillow-simd

Использование

На данный момент у библиотеки Pillow-SIMD нет интерфейса командной строки, поэтому напишем небольшой скрипт на Python’e:

from PIL import Image

resize_width = 320

infile = "test. jpg"

outfile = "test.thumbnail.jpg"

img = Image.open(infile)

wpercent = (resize_width/float(img.size[0]))

hsize = int((float(img.size[1])*float(wpercent)))

img = img.resize((resize_width,hsize), Image.ANTIALIAS)

img.save(outfile)


## Меняем размер картинки на 320px по ширине с сохранением пропорций

Чтобы проверить работу скрипта:

python test.py

## ничего не увидим, но появится картинка test.thumbnail.jpg

Сравнение с Imagemagick

Проведем сравнение Pillow-SIMD с Imagemagick. Гонять будем на 40 обычных фотках, снятых на обычный фотоаппарат (вроде Canon). Каждая картинка размером от 4Мб до 6Мб, разрешением 5184×3456. Платформа – обычный CPU optimized сервер с 2 ядрами. Тест происходит на одной и той же платформе, последовательно.

Каждый тест был выполнен 10 раз. В качестве результатов представлено количество изображений, обработанное инструментом за 5 секунд. Результаты следующие:

Как видно, в нашем случае Pillow-SIMD показал в 4 раза большую скорость обработки, чем ImageMagick.

<h3>TL;DR

Используйте Pillow-SIMD для обработки изображений, если для вас важна производительность.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Пакетная обработка фотографий в FastStone Image Viewer

Нам откроется новое окно, содержащее два раздела с файлами и несколько команд:

В правом столбце с файлами указаны все файлы в текущей папке, в левом - выбранные для пакетной обработки. Вы можете добавить или удалить выбранные файлы с помощью кнопок "Добавить", "Добавить всё", "Удалить", "Очистить"

Слева внизу находятся инструменты для массового переименования и изменения даты создания картинок, работа с ними интуитивно понятна.

В строке "Выходная папка" Вы можете выбрать или создать новую папку для сохранения преобразованных фото.

Для выполнения большинства массовых операций следует поставит галку в чекбоксе "Изменить настройки (размеры...) и нажать на кнопку "Дополнительно":

Нажатие на кнопку открывает новое окно:

C помощью этого окна мы можем задать один или несколько видов редактирования изображений:

  • Изменение размера
  • Поворот
  • Обрезка
  • Изменение размера холста
  • Коррекция глубины цвета
  • Изменение контрастности, яркости, насыщенности, цветовой гаммы, размытие изображения, конвертирование в негатив, чёрно-белое и сепию
  • Разрешение изображение
  • Наложение текста
  • Наложение водяного знака
  • Добавление рамки к фотографиям

Повторяюсь, значимым преимуществом массового редактирования фотографий с помощью FastStone Image Viewer является то, что мы можем применить сразу как один так и несколько видов редактирования.

К примеру, я хочу изменить яркость выбранных фото. Для этого я нажимаю на вкладку "Настройки изображения", ставлю галку в чекбоксе "Изменить яркость, контрастность, гамму, насыщенность" и в окне появляются следующие параметры:

Изменять какие-либо параметры в таком окне не удобно, т.к. мы не видим самого изображения. Поэтому жмём на кнопку "Дизайн и предпросмотр", и нам открывается новое окно, где есть все эти настройки, и самое главное, отображается сама фотография:

Интерфейс этого окна удобен и интуитивно понятен.

Справа, в разделе "Входной список", Вы можете выбрать фото для предварительного просмотра.

Справа вверху находятся кнопки масштабирования: C их помощью Вы можете посмотреть фото в реальном размере, подогнать под размер окна, увеличить или уменьшить масштаб отображения.

Для того, чтобы посмотреть на результат изменений, нажмите кнопку "Предварительный просмотр".

После того, как Вы задали необходимые настройки, нажимаем кнопку "Закрыть", окно закрывается, мы попадаем в предыдущее окно и можем приступить непосредственно к конвертации, нажав ОК либо добавить ещё настройки, выбрав нужную вкладку вверху.

После нажатия ОК окно закрывается, и мы возвращаемся к основному диалоговому окну пакетной конвертации. Нажимаем кнопку "Старт" Запускается процесс пакетного преобразования, при этом отображается состояние процесса:

По завершению, нажмите кнопку ОК. Готово! Обработанные изображения сохранены под старыми именами в указанной папке сохранения, либо, если папка не была указана, то изображения сохранены в исходной папке под старыми именами с добавленными, в зависимости от Ваших настроек, номерами и/или префиксами и/или суффиксами.

Автоматическая обработка картинок из 1С

Настройка автоматического процесса пакетной обработки изображений из 1С.

Клиент: Компания, работающая в полиграфической отрасли.

 

Кратко:

В рамках общей системы автоматизации производства и настройки технологического процесса   поступила следующая задача от Заказчика. Необходимо обрабатывать в автоматическом режиме прямо из 1С графические черно – белые изображения большого размера до 200 000 на 400 000 точек - битовые маски, без градации цветов. Обработка изображений простая: добавлять уголки, надписи, поля, поворачивать, инвертировать, зеркально отображать.

Проблема:

В процессе автоматизации производства и для полной загрузки мощностей была диагностировано следующая проблема: для увеличения производительности нужно было увеличить количество входящих задач (а, именно, обработанных изображений). Эту задачу можно было решить 2 путями:

  1. увеличить количество сотрудников, оборудовать дополнительные рабочие места компьютерами с лицензионным ПО.

  2. автоматизировать процесс.

Решили пойти по второму варианту, и обратились к нам.

Решение:

1. Разработка ТЗ.

2. Написание программного кода в 3 частях:

Одна написана на Python в виде утилиты командной строки.

Вторая - на GoLand в виде web-сервиса.

Третья - на 1С в виде доработки.

3. Отладка.

4. Внедрение.

Для функционирования системы приобретен, установлен и настроен новый сервер.  

Процесс обработки полностью автоматический, дополнительное обучение сотрудников не потребовалось.

Клиент получил:

Интегрированный в существующий бизнес процесс сервис по автоматической обработке изображений.

 

Результат:

После внедрения проекта в день происходит обработка до 1000 изображений автоматически.   

Экономия времени, человеческих ресурсов и финансов.  Полная загрузка производственных мощностей, увеличение прибыли. Минимизация ошибок в процессе производства.   

Трудоемкость проекта: 300 человеко-часов. 

Пакетная обработка картинок для ускорения загрузки сайта

Цель: Повысить количество клиентов с сайта

Задачи решаемые сжатием

  1. Повысить качество контента
  2. Увеличить скорость загрузки сайта
  3. Снизить время на загрузку картинок на сайт
  4. Снизить издержки на содержание сайта из-за объема занимаемого места сайтом

Для кого данная инструкция 

Для всех кто работает с сайтами  и загружает картинки.

Скорость загрузки сайта напрямую влияет на его выдачу в поиске. Чем легче сайт и быстрее загружается, тем больше приходит на него трафика.

Выполнение данных условий уменьшить вес картинок в 4-7 раз.

Схема работы:

 

Схема работы с сайтом

 

Перед загрузкой картинок на сайт их важно уменьшить до нужного размера.

По ширине картинка должна быть не более 1000 px с сохранением пропорций.

Программа для пакетного редактирования картинок

IrfanView - https://www.irfanview.com/64bit.htm

Программа свободная. Очень легкая и понимании и работе. Часто обновляется. Много что может и вам будет полезна.

Пакетная обработка:

Выделяем все нужные нам фотографии и разом приводим их к нужному нам размеру.

Irfanview

  1. Открываем картинки в программе

 

Выделяем нужные файлы. В меню Файл выберите пункт Преобразовать/переименовать группу файлов.

2. Задайте параметры групповой обработки

 


 

3. Выберите тип обработки. В большинстве случаев стоит выбрать Групповое преобразование с переименованием

4. Выбираем формат PNG.

5. Нажмите Параметры, задайте параметры выбранного формата: Качество (70%) и нажмите ОК.

 


 

* EXIF снять галочку

6. Нажмите “Установки” и задайте параметры изменения размеров.

 


 

7. Задайте шаблон переименования файлов.

8. Выберите папку для выгрузки обработанных изображений или текущие фото заменяться на новые.

9. Нажмите СТАРТ для запуска пакетной обработки файлов. Запускается пакетная обработка

 


 

 


 

После окончания обработки проверяем результат.

Сделайте и сохраните шаблон, чтобы не настраивать каждый раз.

Сайт для сжатия картинок

https://tinypng. com/

Как работать с tinypng.com

Отсортированные и кадрированные картинки (обрезанные в размер) перетащить в окно загрузки

Скачать сжатые фотографии

 


Картинки станут меньше и при этом в качестве не потеряют.

Сервисы по проверки скорость загрузки сайта

https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/

Все должно быть зеленое. Смотрим на, что ругается гугл, нас интересуют только картинки. 

Простая, быстрая и удобная пакетная обработка фотографий. Умная обрезка картинок с использованием точки фокуса

Пакетная обработка файлов незаменима при работе с большим количеством изображений, требующих однотипного редактирования. Практически любую рутинную операцию, связанную с обработкой (англ. batch mode), таким образом можно выполнить гораздо быстрее.

Для графических форматов возможны различные варианты преобразований: от изменения размера и формата изображения, добавления водяного знака и текста до наложения эффектов и фильтров. Примечательно, что во многие программы для просмотра изображений уже встроены подобные функции. Кроме того, как альтернатива существуют отдельные программы для обработки - конвертеры.

Далее будут рассмотрены способы пакетной обработки изображений по уровню сложности от самого простого до использования функций таких пакетов, как Adobe Photoshop и Adobe Lightroom. В конце обзора - сравнительная таблица (Таблица 1) и тест выполнения преобразования (Диаграмма 1).

Image Tuner

Простая программа, работающая по принципу «одного окна» и не слишком усложненная настройками. В левой части окна добавляются файлы для обработки, справа - указываются параметры конвертации. Доступен предосмотр по клику на эскиз изображения.

Среди возможностей преобразования - изменение оттенка, размера, ориентации изображения, добавление водяного знака. В наличии есть фильтры, но они настолько простые, что даже не имеют настроек и почему-то спрятаны в секции «Изменить размер». Половина настроек - на английском, оставшаяся часть переведена на русский.

Количество форматов для сохранения невелико - всего 5. На входе Image Tuner поддерживает такие популярные форматы, как JPEG, BMP, PNG, GIF, TIFF, а также RAW, NEF и другие.

Таким образом, очень простой конвертер для самой базовой обработки изображений.

Просмотрщик IrfanView, при своей бесплатности и небольшом размере, поддерживает и включает в себя функции конвертера, доступные через меню «Batch Conversion/Rename…». На выбор - один из трех режимов: пакетное переименование, преобразование и смешанный.

Для сохранения доступно около 20 форматов (меню «Output format»), при этом параметры доступны не для каждого из них.

Выбор других преобразований возможен только при активации «Use advanced options…», по нажатию кнопки «Advanced». Настройки позволяют изменить размеры, кадрировать изображение, отразить по горизонтали или вертикали, добавить водяной знак - стандартный набор для просмотрщика графики.

Однако на практике становится понятно, что «продвинутые» опции совершенно не интуитивны: все дело в том, что окна предосмотра не предполагается (предосмотр в главном окне относится к исходному изображению). Конечно, кадрировать фото или изменить его размер можно попиксельно. А как обойтись с фильтрами настройки яркости, баланса и других цветовых параметров, когда нужно указывать цифры? Исходя из вышесказанного, после применения преобразований и выхода из «Advanced» изменения можно будет увидеть только по окончанию конвертации. А вот для пакетного переименования файлов доступен тестовый режим.

Таким образом, назвать IrfanView удобным конвертером изображений нельзя. Его можно использовать лишь для базовых преобразований, не требующих предосмотра: изменение ориентации изображения, размера и формата сохранения.

AVS Image Converter является частью набора программ для работы с изображениями AVS4You. Видимо, поэтому в дистрибутив размером в 27 МБ (что не так и мало для конвертера), входят вспомогательные утилиты Software Navigator и Update Manager.

Поддерживаемых форматов изображений для записи - 8, для чтения - чуть больше 20. Для обработки можно импортировать фото из аккаунтов Flickr или Facebook (после предварительной авторизации).

Графический интерфейс дружелюбно расположен к неопытному пользователю: некоторые функции упрощены или заменены предустановками. При изменения размера изображения доступны преднастройки для разных мониторов и стандартных пропорций фотоснимков, что особенно полезно при публикации в Интернете.

Настроек преобразования (вкладка «Коррекция») немного: изменение яркости, контраста, цветовой температуры; эффекты размытия/резкости, добавление текстуры. Крайняя вкладка - «Водяной знак», позволяющий наложить изображение или текст на фото.

FastStone Photo Resizer

Больше всего здешнее пакетное преобразование напоминает IrfanView. Но, в отличие от последнего, FastStone Photo Resizer не так «враждебно» настроен по отношению к пользователю и предоставляет удобные расширенные параметры.

Интерфейс разделен на две части - что не очень рационально, поскольку область для выбора файлов занимает большую часть рабочего пространства.

Добавив изображения в очередь конвертации, можно указать формат выходного изображения («Output Format») и папку сохранения («Output Folder») .

Для доступа к инструментам преобразований активируется опция «Use Advanced Options (Resize…)». Набор преобразований сугубо базовый: изменение размеров, перспективы, добавление текста, водяного изображения, рамки. Настройки можно сохранить или загрузить из файла конфигурации, равно как в большинстве обозреваемых программ. Окна предосмотра нет.

В отдельную вкладку «Batch Rename» вынесен инструмент для пакетного переименования файлов. Помимо стандартной смены имени по маске, интересна функция «Search and Replace», с ее помощью легко подкорректировать название файлов без полной смены имени.

XnConvert - «отпочкование» от популярного просмотрщика изображений XnView. По сути, все те же самые действия, производимые в среде XnConvert, можно произвести и в XNView (о чем ниже), однако автономный конвертер имеет ряд отличий. Прежде всего, он не предназначен для просмотра. С одной стороны, ничего не отвлекает от функционала. С другой - если нужно узнать самую базовую информацию об исходном файле, приходится обращаться к другой программе-просмотрщику.

Вначале работы с программой нужно указать файлы для обработки (поддерживается перетаскивание, можно также указать с помощью кнопок). Следует обратить внимание, что сверху находятся столбцы для сортировки. При клике но любому из них в контекстном меню можно выбрать из множества других вариантов - список огромен. Впрочем, было бы удобней, если бы файлы отображались в виде таблицы, а не эскизов - тогда было бы удобно просматривать информацию об исходных файлов, а так ее попросту нет, и сортировка носит несколько «условный» характер - непонятно, для чего она.

Основная вкладка, где собран список преобразований - «Действия». Для бесплатной программы количество настроек приятно удивляет. Делятся преобразования на 4 группы:

  • Изображение - по большей части, работа с трансформацией и свойствами файла.
  • Коррекция - работа с уровнями, цветом.
  • Фильтр - применение эффектов размытия, усиления резкости, изменения фокуса.
  • Разное - по большей части, все те же эффекты.

Во вкладке выходные данные указываются опции сохранения обработанных файлов: маска наименования, расположение и графический формат. Для популярных форматов (JPG, GIF, PNG и т. п.) есть возможность указать дополнительные параметры сохранения. Имеется малоприметная, но весьма полезная опция по экспорту - можно загрузить обработанные фото на Picasa- или Flickr-аккаунт, упаковать или отправить по FTP или на email.

Импорт/экспорт сценариев (настроек преобразований) доступны в нижней части окна, кнопка «Загрузить сценарий».

Для чтения также доступно огромное количество форматов - более 500 (из тех, которые поддерживаются просмотрщиком XNView), с тем нюансом, что специфические требуют установки GhostScript либо плагина CAD.

Вкратце - о возможностях пакетной обработки фото в XnView. Окно настроек можно вызвать через меню «Инструменты - Пакетная обработка…».

Прежде всего, интерфейс отличается от XNConvert. Состоит всего из двух вкладок, в первой указывается формат и параметры сохранения. Во второй вкладке - список преобразований, которые, для активации и настройки, нужно добавить в правую часть окна. Возможность сохранения сценариев также предусмотрена, но формат не совместим с XnConvert: здесь XBS, в XNConvert - BAT.

Настройка преобразований в «Фотоконвертере»

Adobe Photoshop

Страница загрузки

Безусловно, в графический пакет Adobe Photoshop встроены необходимые инструменты по пакетному преобразованию фото. Актуальная на данный момент версия - CS6, в обзоре рассматривается CS5. Обработку можно производить с помощью экшенов (англ. «actions» - действия), операции Batch («File - Automate - Batch…») или скрипта Image Processor («File - Scripts - Image Processor…»).

Первый способ

Вначале, через палитру Actions записывается действие, которое будет применяться к каждому изображению. Лучше всего для этой цели взять «тестовый образец». На данном шаге список возможных преобразований ограничен лишь средствами Photoshop. Далее Action сохраняется в определенный набор (Set). По окончанию, экшен можно отредактировать в любом месте: например, оптимизировать, удалив лишние действия.

Для массового применения экшена, после его записи и редактирования нужно зайти в меню «File - Automate - Batch…». В группе настроек «Play» выбирается нужный экшен, определяются источник и папка назначения. Дополнительно можно указать маску для наименования файлов.

Второй способ

Чаще всего более приемлемым будет второй метод обработки с использованием скрипта Image Processor. Он удобен для выполнения таких простых действий, как смена формата или изменение размера изображения. Вызвать настройки можно через меню «File - Scripts - Image Processor…». Удобство подхода состоит в том, что не нужно записывать экшен. Все остальные настройки практически аналогичны вышеуказанному способу. Сохранение возможно только в JPEG/PSD/TIFF.

Программа Условия распространения Функциональность Форматы
Фильтры / эффекты Предосмотр Чтение Запись
Image Tuner Freeware Да Да 30+ 5
IrfanView Freeware Да Нет 80+ 20+
AVS Image Converter Shareware Да Да 20+ 8
FastStone Photo Resizer Freeware Нет Да 30+ 500+
XnConvert Freeware Да Да 500+ 30+
XnView Freeware Да Нет 500+ 30+
Фотоконвертер (Pro) trial Да Да 400+ 30+
Adobe Photoshop trial Да Нет JPG
Adobe Lightroom trial Да Нет 3

Конвертирование изображений 4288×2848 → 1024×680, формат JPG 100% (все настройки установлены по умолчанию, качество 100%), алгоритм преобразования и прогрессивный метод отключены.

Диаграмма 1. Сравнение скорости обработки в режиме изменения размера изображений

В программе «Фотоконвертер» не удалось выяснить скорость работы, поскольку в shareware-версии доступна обработка только 5 изображений.

Нужно обрезать множество изображений? Существует достаточно много бесплатных инструментов для решения такой задачи. Но что если вы используете чужой компьютер (например, в интернет-кафе) или нет установленного Photoshop? Решение может превратиться в ночной кошмар с перебором картинок, особенно, если каждая имеет свои требования к границам обрезки.

Но есть бесплатный сервис Cropp.me который обрежет для вас любые изображения до любого заданного размера... автоматически.

Для запуска процесс нужно перейти на сайт Cropp.me и нажать на кнопку Upload Your Images (Загрузите ваши изображения).

Нажатие на кнопку откроет окно файлового менеджера. Выбираем нужные изображения и запускаем загрузку. Затем на экране выбираем размер обрезки. Можно выбрать несколько размеров или добавить свой.

Процесс обрезки может потребовать длительного времени (в зависимости от количества и размеров изображений), но по завершении будут выведены миниатюры в правой части экрана. Наведите курсор мыши на миниатюру, чтобы просмотреть опции, редактировать или раскрыть полное получившееся изображение. Снимите метку, чтобы результат не загружался, если он вам не нравится.

Нажатие на кнопке редактирования открывает для вас возможность изменить размер обрезанной области. Когда результат будет удовлетворять вас. нажмите кнопку Confirm (Подтверждаю).

Если вы загружали несколько изображений, то кнопка навигации поможет вам выбрать набор соответствующих миниатюр для редактирования.

После проверки всех изображений нажмите Download All Cropps (Скачать все обрезанные изображения) для скачивания результата на свой компьютер.

Результат будет скачан в виде архива.

Распаковываем архив и находим там обрезанные изображения.

Сервис использует хитрый алгоритм для определения области обрезки.

Не всегда размер изображений соответствует нужному, благо сейчас есть возможность изменить его без особых усилий с помощью специальных программ. Чаще всего они обладают дополнительным функционалом, который позволяет редактировать фотографии. В этой статье мы разберем несколько представителей подобного софта, рассмотрим самые разные программмы, которые отлично справляются с задачей изменения изображений.

Название первого представителя отображает весь его функционал. Разработана «Обрезка фотографий» исключительно для этих целей, предлагает быстро и просто обрезать или изменить размер любого изображения. Все действия происходят в одном окне, а сам процесс легкий и будет понятен даже неопытным пользователям.

Стоит отметить, что данная программа не подходит для работы сразу с несколькими файлами, только по очереди, но немного ускорить процесс поможет возможность использования шаблонов. Нужно только один раз указать параметры, а потом они будут применяться ко всем загруженным картинкам.

Paint.NET

Немного улучшенная версия знакомого всем обладателям операционной системы Windows – Paint. В этой программе добавлен ряд функций, которые помогут в работе с изображениями. Благодаря нововведениям Paint.NET можно считать полноценным и удобным графическим редактором, который также способен выполнять функцию обрезки фотографий.

Поддерживается работа со слоями, однако здесь вы не сможете загрузить несколько файлов и обрезать их одновременно, только каждую по очереди. Помимо обычной обрезки есть инструмент пропорционального изменения размера, что поможет в некоторых ситуациях.

Picasa

Picasa – программа от известной многим пользователям компании , что уже внушает доверие. Picasa — не просто программа для просмотра фотографий, она взаимодействует с социальными сетями, распознает лица и предлагает инструменты, с помощью которых осуществляется редактирование изображений.

Отдельно хочется отметить возможность сортировки фотографий – это одно из важных отличий данного представителя. Основной упор был сделан именно на эту функцию. С помощью органайзера производится сортировка по различным параметрам, что позволяет быстро посмотреть определенные картинки, даже если они сохранены в разных папках.

PhotoScape

PhotoScape обладает большим набором функций и инструментов. Программа предоставляет практически все, что понадобится для обрезания фотографий и не только. Приятно удивило наличие пакетного редактирования, что будет очень полезно во время обрезки фотографий. Вы просто задаете один параметр и выбираете папку с файлами, а программа сама все сделает, и в результате обработка не займет много времени.

Кроме всего присутствует инструмент по созданию GIF-анимации. Реализован он достаточно удобно и прост в использовании. Распространяется PhotoScape бесплатно, что является еще одним огромным достоинством, и доступен к скачиванию на официальном сайте разработчиков.

Resize Images

Данная программа создана одним отечественным разработчиком исключительно для обрезки фотографий. Присутствует пакетное редактирование, нужно только указать каталог с файлами, а программа просканирует его и выберет подходящие изображения. Настроек здесь не много: выбирается ширина, высота картинки и один из двух типов обработки.

К сожалению, на данный момент, разработчик уже не занимается Resize Images и новые версии, скорее всего, больше не выйдут, поэтому надеяться на какие-то нововведения бессмысленно. Однако стоит отметить прекрасную реализацию присутствующего функционала.

Photo Editor

Photo Editor – полноценная программа для обработки фотографий. Она поможет отредактировать цвет, размер и добавит различных эффектов на выбор. Можно и немного поиграть с лицами, используя инструмент по созданию карикатур. Что же касается обрезки картинок, то Photo Editor прекрасно справляется с этой задачей и даже имеет в наличии возможность пакетного редактирования.

Кроме этого программа предлагает инструменты по редактированию цвета, уровня горизонта, удаления эффекта красных глаз и настройке резкости. Доступен Photo Editor бесплатно на официальном сайте, однако нет русской локализации.

GIMP

GIMP – это бесплатный графический редактор, на борту которого имеется большое количество инструментов и функций по рисованию и обработке изображений. Подойдет GIMP как для домашнего использования любителями, так и профессионалам. Присутствует поддержка слоев, что будет полезно во время работы со сложными проектами.

Пакетного редактирования нет, поскольку основная функция программы не обрезка фотографий. Из минусов можно отметить плохо реализованную работу с текстом и слишком загруженный интерфейс, что может стать причиной непонимания для неопытных пользователей.

Bimage Studio

Данный представитель подойдет исключительно для обрезки фотографий, однако некоторые приятные дополнения имеются в наличии. Например, небольшой редактор цвета изображения. Передвигая ползунки, пользователь может настроить яркость, контрастность и гамму. Еще присутствует добавление водяных знаков, что поможет защитить изображение от копирования и сделает его авторским.

Altarsoft Photo Editor

Altarsoft Photo Editor – простой графический редактор с минимальным набором функций. В нем нет ничего такого, что выделяло бы данного представителя из десятка других подобных программ. Однако как бесплатный вариант для пользователей, которым не нужно множество инструментов, Photo Editor может существовать.

В нем доступно редактирование фотографий, добавление надписей, применение эффектов и фильтров. Кроме этого есть захват экрана, но реализована данная функция очень плохо, изображения получаются низкого качества.

RIOT

Основная задача программы RIOT – сжатие фотографий для уменьшения их веса. Делается это путем изменения качества, формата или размера. Присутствует и пакетная обработка, что поможет сэкономить огромное количество времени. Нужно только один раз выбрать настройки, а они применятся ко всем указанным файлам. Распространяется RIOT бесплатно и доступен к скачиванию на официальном сайте.

В этой статье мы разобрали список программ, которые предлагают пользователям функцию обрезки изображений. Некоторые представители являются графическими редакторами, некоторые были созданы специально для выполнения данной операции. Они разные и одновременно похожи, а выбор зависит только от пользователя.

Бесплатная программа Easy Image Modifier предназначена для пакетного уменьшения размера изображений. При помощи программы можно будет уменьшить размер сразу нескольких фотографий с заданными настройками. Естественно, уменьшать размер и изменять свойства изображения можно будет и поодиночке, обрабатывая в программе Easy Image Modifier только одну конкретную фотографию.

В программе Easy Image Modifier также можно увеличивать изображения. Только нужно иметь в виду, что при увеличении размера изображения, может пострадать качество фотографии.

Изменить размер изображения бывает необходимо во многих случаях. Значительно чаще может понадобиться уменьшение размера фотографий, чем например, увеличение изображений. Загрузка изображений в интернет, пересылка изображений по электронной почте, все это требует уменьшения веса фотографий.

Для уменьшения размера изображения можно использовать простую, крошечную бесплатную программу Easy Image Modifier. Скачать программу Easy Image Modifier можно с официального сайта разработчика.

easy image modifier скачать

У бесплатной программы Easy Image Modifier есть старшая платная версия — Easy Image Modifier Plus, в которой в программу добавлены некоторые опции (сохранение в форматы JPG2000, PDF, более подвинутое редактирование).

Программа Easy Image Modifier имеет поддержку русского языка и не требует установки на компьютер. После загрузки программы на компьютер, вам нужно будет распаковать архив с программой. Для запуска программы, нужно будет открыть папку и запустить файл «EasyImageModifier» (тип - приложение).

Так как эта программа переносная (portable), то запускать Easy Image Modifier можно будет с любого удобного для вас места на компьютере или, например, с флешки. Для удобства запуска можно создать ярлык программы на Рабочем столе.

После запуска откроется главное окно программы Easy Image Modifier. Под панелью меню слева расположены разделы с кнопками, для выполнения определенных действий. Справа расположены кнопки» «Загрузить изображение», «Загрузить папку», «Обработать». Под этими кнопками расположена рабочая область программы.

С помощью кнопок «Загрузить изображения» и «Загрузить папку», в программу добавляются изображения для обработки.

Добавление изображений

Для добавления фотографии в программу Easy Image Modifier нужно будет нажать на кнопку «Загрузить изображения». Откроется окно Проводника, в котором вы можете выбрать нужные изображения для добавления в программу. Можете добавить только один графический файл или выделить для добавления несколько изображений.

Файлы также можно добавлять перетаскиваем в окно программы.

После этого, в области «Загруженные изображения», которая расположена в центральной части окна программы, вы увидите список добавленных фотографий. Вы можете обработать одно изображение или добавить в программу несколько фотографий для изменения размера фото.

Добавленное изображение будет отображаться в специальном окне, которое расположено вплотную к главному окну программы.

Вы можете начать редактирование одной фотографии или добавить в этот список еще несколько графических файлов для пакетной обработки.

Если вы не желаете больше редактировать некоторые изображения, то вы можете удалить их из программы Easy Image Modifier, предварительно выделив эти фотографии, при помощи кнопки «Удалить выделенные». При необходимости, вы можете удалить все добавленные в программу фотографии, нажав для этого на кнопку «Очистить список».

Для добавления в Easy Image Modifier содержимого папки, необходимо будет нажать на кнопку «Загрузить папку». Все изображения из папки будут добавлены в программу Easy Image Modifier, включая те папки, которые находятся внутри выбранной папки.

Затем можно будет перейти к редактированию, выбрав соответствующий пункт в разделе «Редактирование».

В этом обзоре я добавил в программу одно изображение. При пакетном уменьшении фотографий производятся точно такие же действия. В большинстве случаев, будет достаточно только выбрать размер для изображений, формат, в котором будут сохранены изображения, выбрать папку для сохранения. После этого можно будет запустить процесс обработки фотографий.

Изменение размера фотографий

Для уменьшения или увеличения размера нужно будет нажать на пункт «Изменить размер», в левой части окна программы. В новом окне программы необходимо будет активировать пункт «Активировать изменение размера». В соответствующих полях вы можете изменить размер изображения, выбрав числовые размеры, предложенные программой.

Вы можете установить в соответствующие поля, для изменения размера изображения, свои собственные значения. Изображения можно также изменять в процентах, если активировать соответствующий пункт. Фотография будет изменена в процентном отношении от оригинального размера.

По умолчанию в программе активирован пункт «Сохранить пропорции». В зависимости от того, что именно вы будете делать, вы можете снять флажок напротив пунктов «Уменьшения» или «Увеличения».

Поворот и зеркальное отражение

Если вам нужно будет повернуть изображение или сделать зеркальное отображение, то тогда нажмите на кнопку «Повернуть/Отразить».

Далее активируйте пункт «Активировать реориентацию». После этого вам нужно будет в раскрывшемся списке выбрать соответствующую настройку для поворота на требуемое число градусов, или выбрать зеркальное отображение по горизонтали или вертикали.

В специальном окне вы можете наблюдать за изменениями, которые отображаются сразу после произведенных настроек.

При помощи пункта «Добавить обивка» можно заполнить каким-нибудь цветом фон вокруг изображения, выбрав цвет и размер фона. Это своего рода рамка для фотографии.

Добавление водяного знака

Вы можете нанести на изображение водяной знак для защиты от копирования и использования вашего изображения в интернете другими лицами. Для этого, нажмите на кнопку «Добавить водяной знак», а в открывшемся окне активируйте пункт «Активировать водяной знак».

В поле «Водяной знак» введите нужную запись или название своего сайта.

Затем нажмите на кнопку напротив пункта «Шрифт» (на кнопке отображен тип шрифта и его размер). После этого откроется окно «Шрифт», в котором можно будет выбрать шрифт для нанесения водяного знака. Можно будет выбрать тип шрифта, его начертание, размер, набор символов.

После настройки шрифта нажмите на кнопку «ОК».

В завершении, при помощи кнопок с выпадающим меню, можно будет выбрать расположение водяного знака на изображении.

Удаление метаданных с изображения

Если вы будете размещать свои изображения в интернете, то тогда вам можно порекомендовать удалить метаданные (EXIF), которые хранятся в изображениях. Для этого в разделе «Дополнительно» нажмите на кнопку «Редактировать свойства файлов».

В открывшемся окне активируйте пункт «Удалять мета-данные». Здесь вы можете, при необходимости, также изменить дату файла, активировав для этого пункт «Изменить дату файла».

Сохранение изображений

В разделе «Сохранение» можно будет выбрать формат для сохранения изображения. В программе по умолчанию изображения будут сохранены в формате JPG.

В программе Easy Image Modifier доступны такие форматы для сохранения изображений:

  • JPG - сжатие с потерей качества, малый размер файла.
  • PNG - сжатие без потери качества, средний размер файла.
  • BMP - без сжатия, наибольший размер файла.

После активации пункта «Качество» вы можете дополнительно, если это необходимо, скорректировать качество изображения, перемещая ползунок по шкале регулировки качества.

После нажатия на кнопку «Переименовать», при необходимости, вы можете активировать пункт «Активировать изменение имени» для переименования изображений.

После нажатия на кнопку «Установить назначение», в открывшемся окне вы можете выбрать место для сохранения обработанных изображений. Здесь, по умолчанию активирован пункт «Активировать место назначения» для того, чтобы обработанные фотографии сохранялись в другом месте, и не заменяли собой оригинальные файлы.

В программе выбрана папка, которая будет создана на Рабочем столе. Вы можете выбрать для сохранения любую другую папку на своем компьютере.

В завершении, в главном окне программы нажмите на кнопку «Обработать» для запуска процесса преобразования изображений. Далее происходит процесс преобразования файла или файлов, если фотографии обрабатываются в пакетном режиме.

После завершения обработки изображений, вы можете открыть папку и посмотреть на результат.

Выводы статьи

Пакетное изменение фотографий в бесплатной программе Easy Image Modifier позволяет уменьшить размер изображений, выбрать способ отображения, добавить водяной знак, удалить метаданные из изображения.

Easy Image Modifier - пакетная обработка изображений (видео)

Для пакетной обрезки фотографий используются разные программы. Да и приложений имеющих такую функцию очень много, от больших и известных редакторов — типа Фотошоп, до маленьких и никому не известных программок.

Вот об одной маленькой и не очень известной программе хотелось бы сказать несколько слов.

Image Tuner — удобно для пакетной обработки фото

Сама по себе программа маленькая, работает шустро. Единственным минусом этой программы является отсутствие русского языка. Может быть в интернете можно найти руссификатор к этой программке, но я не искал, для меня это не критично. В принципе, интерфейс программы очень простой и понятный, и думаю можно обойтись и без русского языка.
Возможности Image Tuner при работе с изображениями:


1. Обрезка, уменьшения веса
2. Конвертация в популярные форматы
3. Наложение водяного знака
4. Некоторые эффекты
5. Пакетная обработка (эта возможность для меня важна более всего).

Пользоваться данной программой, я начал совсем недавно. Раньше как то не было надобности работать с пакетной обработкой изображений. Когда понадобилась обрабатывать фото в пакетном режиме, я начал искать такие программы. И попробовав в работе несколько приложений, остановился именно на Image Tuner.
Фотошоп, и другие редакторы-монстры — в счет не беру. Такие программы у меня есть, но когда надо обработать быстро и пакетно, то Image Tuner в самый раз.Ссылка на программу.

Основы обработки цифровых изображений - GeeksforGeeks

Цифровая обработка изображений означает обработку цифровых изображений с помощью цифрового компьютера. Мы также можем сказать, что это использование компьютерных алгоритмов для получения улучшенного изображения или для извлечения некоторой полезной информации.

Обработка изображений в основном включает следующие этапы:

1. Импорт изображения с помощью инструментов получения изображения;
2. Анализ и обработка изображения;
3. Выход, в котором результатом может быть измененное изображение или отчет, основанный на анализе этого изображения.

Что такое изображение?

Изображение определяется как двумерная функция F (x, y) , где x и y - пространственные координаты, а амплитуда F в любой паре координат (x, y) называется интенсивность этого изображения в этот момент. Когда значения x, y и амплитуды F конечны, мы называем это цифровым изображением .
Другими словами, изображение может быть определено двумерным массивом, специально упорядоченным по строкам и столбцам.Цифровое изображение
состоит из конечного числа элементов, каждый из которых имеет определенное значение в определенном месте. Эти элементы называются элементами изображения , элементами изображения и пикселями . Наиболее широко используется Пиксель для обозначения элементов цифрового изображения.

Типы изображения

  1. ДВОИЧНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ - Двоичное изображение, как следует из названия, содержит только два пиксельных элемента, то есть 0 и 1, где 0 относится к черному, а 1 относится к белому.Это изображение также известно как «Монохромное».
  2. ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ - Изображение, состоящее только из черного и белого цветов, называется ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ.
  3. 8-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ - это самый известный формат изображения. Он имеет 256 различных оттенков цветов и широко известен как изображение в градациях серого. В этом формате 0 означает черный, 255 - белый, а 127 - серый.
  4. 16-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ - это формат цветного изображения.В нем 65 536 различных цветов. Он также известен как High Color Format. В этом формате распределение цветов отличается от изображения в градациях серого.

16-битный формат фактически разделен на три следующих формата: красный, зеленый и синий. Знаменитый формат RGB.

Изображение как матрица

Как мы знаем, изображения представлены в строках и столбцах, у нас есть следующий синтаксис, в котором представлены изображения:


Правая часть этого уравнения - цифровое изображение по определению.Каждый элемент этой матрицы называется элементом изображения, элементом изображения или пикселем.

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ В MATLAB:

В MATLAB начальный индекс равен 1 вместо 0. Следовательно, f (1,1) = f (0,0).
и далее два представления изображения идентичны, за исключением смещения начала координат.
В MATLAB матрицы хранятся в переменной, то есть X, x, input_image и так далее. Переменные должны быть буквенными, как и в других языках программирования.

ЭТАПЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ:

1. ПОЛУЧЕНИЕ - Это может быть так же просто, как получение изображения в цифровой форме. Основная работа включает:
a) Масштабирование
b) Преобразование цвета (RGB в серый или наоборот)
2. УЛУЧШЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ - Это один из самых простых и наиболее привлекательных в области обработки изображений, он также используется для извлечения некоторые скрытые детали на изображении и это субъективно.
3. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ - Это также касается обращения к изображению, но оно является объективным (восстановление основано на математической или вероятностной модели или ухудшении качества изображения).
4. ОБРАБОТКА ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ - Он имеет дело с псевдоцветными и полноцветными моделями обработки изображений, применимыми к цифровой обработке изображений.
5. ВЕЙВЛЕТЫ И ОБРАБОТКА МНОГО РАЗРЕШЕНИЯ - Это основа для представления изображений в различной степени.
6. СЖАТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ - Это включает в себя разработку некоторых функций для выполнения этой операции. В основном это касается размера или разрешения изображения.
7. МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА -Он имеет дело с инструментами для извлечения компонентов изображения, которые полезны при представлении и описании формы.
8. ПРОЦЕДУРА СЕГМЕНТАЦИИ - Включает в себя разбиение изображения на составные части или объекты. Автономная сегментация - самая сложная задача в обработке изображений.
9. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ОПИСАНИЕ -Это следует за выходом этапа сегментации, выбор представления - только часть решения для преобразования необработанных данных в обработанные данные.
10. ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ -Это процесс, который присваивает метку объекту на основе его дескриптора.

НАКЛОНЕНИЕ ПОЛЕЙ С ОБРАБОТКОЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Согласно блоку 1 , если вход является изображением, и мы получаем изображение как выход, то это называется цифровой обработкой изображений.
Согласно блоку 2 , если ввод - это изображение, а на выходе мы получаем какую-то информацию или описание, то это называется компьютерным зрением.
Согласно блоку 3 , если ввод - это какое-то описание или код, а на выходе мы получаем изображение, то это называется компьютерной графикой.
Согласно блоку 4 , если ввод - это описание, некоторые ключевые слова или некоторый код, и мы получаем описание или некоторые ключевые слова в качестве вывода, то это называется искусственным интеллектом

ССЫЛКИ

Обработка цифровых изображений (Рафаэль С. gonzalez)

Обработка изображений в Python: алгоритмы, инструменты и методы, которые вы должны знать

Изображения определяют мир, каждое изображение имеет свою историю, оно содержит много важной информации, которая может быть полезна во многих отношениях.Эту информацию можно получить с помощью метода, известного как Обработка изображений .

Это основная часть компьютерного зрения, которая играет решающую роль во многих реальных примерах, таких как робототехника, беспилотные автомобили и обнаружение объектов. Обработка изображений позволяет нам преобразовывать и обрабатывать тысячи изображений одновременно и извлекать из них полезную информацию. Он имеет широкий спектр применения почти во всех областях.

Python - один из широко используемых языков программирования для этой цели.Его удивительные библиотеки и инструменты помогают очень эффективно решать задачу обработки изображений.

Из этой статьи вы узнаете о классических алгоритмах, методах и инструментах для обработки изображения и получения желаемого результата.

Давайте поработаем!

Что такое обработка изображений?

Как следует из названия, обработка изображения означает обработку изображения, которая может включать в себя множество различных методов, пока мы не достигнем нашей цели.

Окончательный результат может быть либо в виде изображения, либо в виде соответствующей функции этого изображения.Это можно использовать для дальнейшего анализа и принятия решений.

А что такое образ?

Изображение может быть представлено как двумерная функция F (x, y), где x и y - пространственные координаты. Амплитуда F при определенном значении x, y известна как интенсивность изображения в этой точке. Если x, y и значение амплитуды конечно, мы называем это цифровым изображением. Это массив пикселей, расположенных в столбцы и строки. Пиксели - это элементы изображения, которые содержат информацию об интенсивности и цвете.Изображение также может быть представлено в 3D, где x, y и z становятся пространственными координатами. Пиксели расположены в виде матрицы. Это известно как изображение RGB .

Существуют различные типы изображений:

  • Изображение RGB: оно содержит три слоя 2D-изображения, эти слои представляют собой красный, зеленый и синий каналы.
  • Изображение в градациях серого: эти изображения содержат оттенки черного и белого и содержат только один канал.

Классические алгоритмы обработки изображений

1.Обработка морфологических изображений

Обработка морфологического изображения пытается удалить дефекты двоичных изображений, потому что двоичные области, полученные с помощью простого определения порога, могут быть искажены шумом. Это также помогает сглаживать изображение с помощью операций открытия и закрытия.

Морфологические операции могут быть расширены до изображений в градациях серого. Он состоит из нелинейных операций, связанных со структурой элементов изображения. Это зависит от соответствующего порядка пикселей, но от их числовых значений.Этот метод анализирует изображение с использованием небольшого шаблона, известного как элемент структурирования , который размещается в различных возможных местах изображения и сравнивается с соответствующими соседними пикселями. Структурирующий элемент - это небольшая матрица со значениями 0 и 1.

Давайте посмотрим на две основные операции обработки морфологических изображений: Расширение и эрозия:

  • операция расширения добавляет пиксели к границам объекта в изображении
  • эрозия операция удаляет пиксели с границ объекта.

Количество пикселей, удаленных или добавленных к исходному изображению, зависит от размера элемента структурирования.

Здесь вы можете подумать: «Что такое структурирующий элемент?» Разрешите пояснить:

Структурирующий элемент - это матрица, состоящая только из нулей и единиц, которые могут иметь произвольную форму и размер. Он располагается во всех возможных местах изображения и сравнивается с соответствующей окрестностью пикселей.

Квадратный структурирующий элемент «A» помещается в объект, который мы хотим выбрать, «B» пересекает объект, а «C» выходит за пределы объекта.

Шаблон «ноль-один» определяет конфигурацию структурирующего элемента. Это зависит от формы объекта, который мы хотим выделить. Центр структурирующего элемента определяет обрабатываемый пиксель.

2. Обработка изображений по Гауссу

Размытие по Гауссу, которое также известно как сглаживание по Гауссу, является результатом размытия изображения с помощью функции Гаусса .

Это используется для уменьшения шума изображения и уменьшения деталей .Визуальный эффект этой техники размытия похож на просмотр изображения через полупрозрачный экран. Иногда он используется в компьютерном зрении для улучшения изображения в разных масштабах или как метод увеличения данных в глубоком обучении.

Основная функция Гаусса выглядит так:

На практике лучше всего использовать свойство разделимости размытия по Гауссу, разделив процесс на два прохода. На первом проходе используется одномерное ядро ​​для размытия изображения только в горизонтальном или вертикальном направлении.Во втором проходе то же одномерное ядро ​​используется для размытия в оставшемся направлении. Результирующий эффект такой же, как при свертке с двумерным ядром за один проход. Давайте посмотрим на примере, чтобы понять, что фильтры Гаусса делают с изображением.

Если у нас есть фильтр, который обычно распределяется, и когда он применяется к изображению, результаты будут выглядеть так:

Источник

Вы можете видеть, что некоторые края немного менее детализированы.Фильтр придает больший вес пикселям в центре, чем пикселям вдали от центра. Гауссовы фильтры - это фильтры нижних частот, т.е. ослабляют высокие частоты. Обычно используется при обнаружении краев.

3. Преобразование Фурье при обработке изображений

Преобразование Фурье разбивает изображение на синусоидальную и косинусную составляющие.

Он имеет множество приложений, таких как реконструкция изображений, сжатие изображений или фильтрация изображений.

Поскольку мы говорим об изображениях, мы будем учитывать дискретное преобразование Фурье.

Давайте рассмотрим синусоиду, она состоит из трех частей:

  • Величина, связанная с контрастом
  • Пространственная частота, связанная с яркостью
  • Фаза, связанная с информацией о цвете

Изображение в частотной области выглядит так:

Формула для двумерного дискретного преобразования Фурье:

В приведенной выше формуле f (x, y) обозначает изображение.

Обратное преобразование Фурье преобразует преобразование обратно в изображение.Формула для двумерного обратного дискретного преобразования Фурье:

4. Обнаружение краев при обработке изображений

Обнаружение краев - это метод обработки изображений для определения границ объектов на изображениях. Он работает, обнаруживая скачки яркости.

Это может быть очень полезно при извлечении полезной информации из изображения, поскольку большая часть информации о форме заключена по краям. Классические методы обнаружения краев работают, обнаруживая неоднородности яркости.

Он может быстро реагировать, если на изображении обнаружен некоторый шум, при обнаружении изменений уровней серого. Края определяются как локальные максимумы градиента.

Наиболее распространенным алгоритмом обнаружения кромок является алгоритм обнаружения кромок по Собелю . Оператор обнаружения Собеля состоит из 3 * 3 сверточных ядер. Простое ядро ​​Gx и повернутое на 90 градусов ядро ​​Gy. Отдельные измерения выполняются путем нанесения обоих ядер отдельно на изображение.

А,

* обозначает операцию свертки обработки двумерного сигнала.

Результирующий градиент можно рассчитать как:

5. Обработка вейвлет-изображений

Мы видели преобразование Фурье, но оно ограничено только частотой. Вейвлеты учитывают как время, так и частоту. Это преобразование подходит для нестационарных сигналов.

Мы знаем, что края являются одной из важных частей изображения. При применении традиционных фильтров было замечено, что шум удаляется, но изображение становится размытым.Вейвлет-преобразование разработано таким образом, что мы получаем хорошее частотное разрешение для низкочастотных компонентов. Ниже приведен пример двумерного вейвлет-преобразования:

Обработка изображений с помощью нейронных сетей

Нейронные сети - это многослойные сети, состоящие из нейронов или узлов. Эти нейроны являются основными процессорами нейронной сети. Они созданы, чтобы действовать как человеческий мозг. Они принимают данные, обучаются распознавать закономерности в данных, а затем предсказывают результат.

Базовая нейронная сеть состоит из трех слоев:

  1. Входной слой
  2. Скрытый слой
  3. Выходной слой

Входные слои получают входные данные, выходной слой предсказывает выходные данные, а скрытые слои выполняют большую часть вычислений. Количество скрытых слоев может быть изменено в соответствии с требованиями. В нейронной сети должен быть хотя бы один скрытый слой.

Базовая работа нейронной сети следующая:

  1. Рассмотрим изображение, каждый пиксель подается на вход каждому нейрону первого слоя, нейроны одного слоя связаны с нейронами следующего слоя через каналы.
  2. Каждому из этих каналов присваивается числовое значение, известное как вес.
  3. Входные данные умножаются на соответствующие веса, и эта взвешенная сумма затем подается в качестве входных данных в скрытые слои.
  4. Выходные данные скрытых слоев передаются через функцию активации, которая определяет, будет ли активирован конкретный нейрон или нет.
  5. Активированные нейроны передают данные на следующие скрытые слои. Таким образом, данные распространяются по сети, это известно как прямое распространение.
  6. В выходном слое нейрон с наивысшим значением предсказывает выходные данные. Эти выходы представляют собой значения вероятности.
  7. Прогнозируемые выходные данные сравниваются с фактическими выходными данными для получения ошибки. Затем эта информация передается обратно по сети, этот процесс известен как обратное распространение.
  8. На основании этой информации производится корректировка веса. Этот цикл прямого и обратного распространения выполняется несколько раз для нескольких входов, пока сеть не предсказывает выходные данные правильно в большинстве случаев.
  9. На этом процесс обучения нейронной сети завершается. Время, затрачиваемое на обучение нейронной сети, в некоторых случаях может увеличиваться.

На изображении ниже ai, - это набор входов, wi - - веса, z - выход и g, - любая функция активации.

Операции в отдельном нейроне | Источник

Вот несколько рекомендаций по подготовке данных для обработки изображений.

  • Для получения лучших результатов в модель необходимо ввести больше данных.
  • Набор данных изображений должен быть высокого качества, чтобы получать более четкую информацию, но для их обработки вам могут потребоваться более глубокие нейронные сети.
  • Во многих случаях изображения RGB преобразуются в оттенки серого перед подачей их в нейронную сеть.

Типы нейронных сетей

Сверточная нейронная сеть

Сверточная нейронная сеть, вкратце ConvNets, состоит из трех слоев:

  • Сверточный уровень ( CONV ): они являются основным строительным блоком CNN, он отвечает за выполнение операции свертки.Элемент, участвующий в выполнении операции свертки в этом слое, называется ядром / фильтром (матрицей). Ядро выполняет горизонтальные и вертикальные сдвиги на основе скорости шага , пока не будет пройдено полное изображение.
Движение ядра | Источник
  • Уровень пула ( POOL ): этот уровень отвечает за уменьшение размерности. Это помогает снизить вычислительную мощность, необходимую для обработки данных.Существует два типа объединения: максимальное объединение и среднее объединение. Максимальный пул возвращает максимальное значение из области, покрытой ядром на изображении. Средний пул возвращает среднее значение всех значений в части изображения, покрытой ядром.
  • Полностью связанный уровень ( FC ): Полностью связанный слой ( FC ) работает на сглаженном входе, где каждый вход подключен ко всем нейронам. Если они присутствуют, уровни FC обычно находятся ближе к концу архитектур CNN .
Полностью связанные слои | Источник

CNN в основном используется для извлечения признаков из изображения с помощью его слоев. Сети CNN широко используются при классификации изображений, когда каждое входное изображение проходит через ряд слоев для получения вероятностного значения от 0 до 1.

Генеративные состязательные сети

Генеративные модели используют подход обучения без учителя (есть изображения, но нет ярлыков).

GAN состоят из двух моделей: , генератора, и дискриминатора . Генератор учится создавать поддельные изображения, которые выглядят реалистично, чтобы обмануть дискриминатор, а Дискриминатор учится отличать поддельные изображения от реальных (он пытается не обмануть).

Генератору

не разрешено видеть настоящие изображения, поэтому он может давать плохие результаты на начальном этапе, в то время как дискриминатору разрешено смотреть на реальные изображения, но они перемешаны с поддельными изображениями, созданными генератором, которые он должен классифицировать как настоящие. или подделка.

Некоторый шум подается на вход генератора, чтобы он мог каждый раз создавать разные примеры, а не изображения одного и того же типа. Основываясь на оценках, предсказанных дискриминатором, генератор пытается улучшить свои результаты, через определенный момент времени генератор сможет создавать изображения, которые будет труднее различать, в этот момент пользователь будет удовлетворен его результаты. Дискриминатор также совершенствуется, поскольку с каждым раундом он получает от генератора все более и более реалистичные изображения.

Популярные типы GAN - это глубокие сверточные GAN (DCGAN), условные GAN (cGAN), StyleGAN, CycleGAN, DiscoGAN, GauGAN и т. Д.

GAN отлично подходят для создания и обработки изображений. Некоторые приложения GAN включают: старение лица, смешение фотографий, суперразрешение, рисование фотографий, перевод одежды.

Инструменты для обработки изображений

1. OpenCV

Расшифровывается как Open Source Computer Vision Library. Эта библиотека состоит из около 2000+ оптимизированных алгоритмов, которые полезны для компьютерного зрения и машинного обучения.Есть несколько способов использования opencv для обработки изображений, некоторые из них перечислены ниже:

  • Преобразование изображений из одного цветового пространства в другое, например, между BGR и HSV, BGR и серым и т. Д.
  • Выполнение определения порога для изображений, например, простое определение порога, адаптивное определение порога и т. Д.
  • Сглаживание изображений, например, применение пользовательских фильтров к изображения и размытость изображений.
  • Выполнение морфологических операций над изображениями.
  • Построение пирамид изображения.
  • Извлечение переднего плана из изображений с помощью алгоритма GrabCut.
  • Сегментация изображения с использованием алгоритма водораздела.

Подробнее см. По этой ссылке .

2. Scikit-изображение

Это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для предварительной обработки изображений. Он использует машинное обучение со встроенными функциями и может выполнять сложные операции с изображениями с помощью всего лишь нескольких функций.

Он работает с множеством массивов и представляет собой довольно простую библиотеку даже для тех, кто плохо знаком с Python.Некоторые операции, которые можно выполнить с помощью образа scikit:

  • Для реализации операций пороговой обработки используйте метод try_all_threshold () на изображении. Он будет использовать семь глобальных алгоритмов определения порога. Это в модуле фильтров и .
  • Для реализации обнаружения края используйте метод sobel () в модуле Filters . Этот метод требует в качестве входных данных двухмерного изображения в градациях серого, поэтому нам нужно преобразовать изображение в оттенки серого.
  • Для реализации сглаживания по Гауссу используйте метод gaussian () в модуле Filters .
  • Чтобы применить выравнивание гистограммы, используйте модуль экспозиции , чтобы применить нормальное выравнивание гистограммы к исходному изображению, используйте метод equalize_hist () и примените адаптивное выравнивание, используйте метод equalize_adapthist () .
  • Чтобы повернуть изображение, используйте функцию rotate () в модуле transform .
  • Для изменения масштаба изображения используйте функцию rescale () из модуля transform .
  • Для применения морфологических операций используйте функцию binary_erosion () и binary_dilation () в модуле морфологии .

3. PIL / подушка

PIL - это библиотека изображений Python, а Pillow - дружественная вилка PIL от Alex Clark и участников. Это одна из мощных библиотек. Он поддерживает широкий спектр форматов изображений, таких как PPM, JPEG, TIFF, GIF, PNG и BMP.

Он может помочь вам выполнить несколько операций с изображениями, например поворот, изменение размера, кадрирование, масштабирование серого и т. Д. Давайте рассмотрим некоторые из этих операций.

Для выполнения манипуляционных операций в этой библиотеке есть модуль под названием Image.

  • Для загрузки изображения используйте метод open () .
  • Для отображения изображения используйте метод show () .
  • Чтобы узнать формат файла, используйте формат атрибут
  • Чтобы узнать размер изображения используйте размер атрибут
  • Чтобы узнать о формате пикселей используйте режим атрибут.
  • Чтобы сохранить файл изображения после желаемой обработки, используйте метод save () . Подушка сохраняет файл изображения в формате png .
  • Чтобы изменить размер изображения, используйте метод resize () , который принимает два аргумента: ширину и высоту.
  • Чтобы обрезать изображение, используйте метод crop () , который принимает один аргумент в виде прямоугольного кортежа, определяющего положение и размер обрезанной области.
  • Для поворота изображения используйте метод rotate () , который принимает один аргумент как целое число или число с плавающей запятой, представляющее степень поворота.
  • Чтобы перевернуть изображение, используйте метод transform () , который принимает один из следующих аргументов: Image.FLIP_LEFT_RIGHT, Изображение.FLIP_TOP_BOTTOM, Изображение.ROTATE_90, Изображение.ROTATE_180, Изображение.ROTATE_270.

Читайте также

Essential Pillow (Pillow) Image Tutorial (для людей, обучающихся машинному обучению)

4. NumPy

С помощью этой библиотеки вы также можете выполнять простые методы работы с изображениями, такие как переворачивание изображений, извлечение функций и их анализ.

Изображения могут быть представлены множеством многомерных массивов, поэтому их тип - NdArrays .Цветное изображение - это массив с тремя измерениями. Разделив многомерный массив, можно разделить каналы RGB.

Ниже приведены некоторые операции, которые можно выполнить с помощью NumPy над изображением (изображение загружается в переменную с именем test_img с помощью imread).

  • Чтобы перевернуть изображение в вертикальном направлении, используйте np.flipud (test_img).
  • Чтобы перевернуть изображение по горизонтали, используйте np.fliplr (test_img).
  • Чтобы перевернуть изображение, используйте test_img [:: - 1] (изображение после сохранения в виде массива numpy называется ).
  • Чтобы добавить фильтр к изображению, вы можете сделать это:

Пример: np.where (test_img> 150, 255, 0) , это говорит о том, что на этом изображении, если вы найдете что-нибудь со 150, замените его на 255, иначе 0.

  • Вы также можете отображать каналы RGB отдельно. Это можно сделать с помощью этого фрагмента кода:

Для получения красного канала выполните test_img [:,:, 0] , для получения зеленого канала выполните test_img [:,:, 1] и для получения синего канала выполните test_img [:,: , 2].

5. Махотас

Это библиотека компьютерного зрения и обработки изображений, имеющая более 100 функций. Многие из его алгоритмов реализованы на C ++. Mahotas сам по себе является независимым модулем, т.е. имеет минимальные зависимости.

В настоящее время для численных вычислений это зависит только от компиляторов C ++, модуль NumPy не нужен, компилятор делает всю свою работу.

Вот названия некоторых замечательных алгоритмов, доступных в Mahotas:

Давайте посмотрим на некоторые операции, которые можно выполнить с помощью Mahotas:

  • Для чтения изображения используйте метод imread () .
  • Для вычисления среднего значения изображения используйте метод mean () .
  • Эксцентриситет изображения измеряет кратчайшую длину путей от данной вершины v до любой другой вершины w связного графа. Чтобы найти эксцентриситет изображения, используйте метод эксцентриситет () в модуле функций .
  • Для расширения и эрозии изображения используйте метод dilate () и erode () в модуле morph .
  • Чтобы найти локальные максимумы изображения, используйте метод locmax () .

Сводка

В этой статье я кратко объяснил классическую обработку изображений, которая может быть выполнена с помощью морфологической фильтрации , фильтра Гаусса, преобразования Фурье и преобразования вейвлета .

Все это может быть выполнено с использованием различных библиотек обработки изображений, таких как OpenCV, Mahotas, PIL, scikit-learn.

Я также обсуждал популярные нейронные сети, такие как CNN и GAN , которые используются для компьютерного зрения.

Глубокое обучение меняет мир благодаря широко распространенной терминологии и достижениям в области обработки изображений. Исследователи придумывают более совершенные методы для точной настройки всей области обработки изображений, поэтому обучение на этом не заканчивается. Продолжайте продвигаться.

Neetika Khandelwal

Целеустремленный и увлеченный инженер-компьютерщик со следующими навыками: C ++, Python, машинное обучение, NLP и решение реальных проблем.Я быстро учусь и увлечен изучением новых технологий. У меня есть опыт разработки технических статей в таких областях, как Data Science, C ++, Python.


ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

Отслеживание экспериментов ML: что это такое, почему это важно и как это реализовать

10 минут на чтение | Автор Якуб Чакон | Обновлено 14 июля 2021 г.

Позвольте мне рассказать историю, которую я слышал слишком много раз.

”… Мы вместе с моей командой разрабатывали модель машинного обучения, мы провели много экспериментов и получили многообещающие результаты…

… к сожалению, мы не могли точно сказать, что работает лучше всего, потому что мы забыли сохранить некоторые параметры модели. и версии наборов данных…

… через несколько недель мы даже не были уверены, что мы на самом деле пробовали, и нам нужно было перезапустить почти все »

- неудачный исследователь машинного обучения.

И правда в том, что когда вы разрабатываете модели машинного обучения, вы проводите множество экспериментов.

Эти эксперименты могут:

  • используют разные модели и гиперпараметры моделей
  • используют разные данные обучения или оценки,
  • запускают другой код (включая это небольшое изменение, которое вы хотели быстро протестировать)
  • запускают тот же код в другой среде (не зная, какой PyTorch или Была установлена ​​версия Tensorflow)

И в результате они могут производить совершенно разные показатели оценки.

Отслеживать всю эту информацию очень быстро становится очень сложно. Особенно, если вы хотите организовать и сравнить эти эксперименты и уверены, что знаете, какая установка дала лучший результат.

Вот где на помощь приходит отслеживание экспериментов машинного обучения.

Читать далее ->

Искусственный интеллект (AI) для обработки и анализа изображений - Apriorit

Машины можно научить интерпретировать изображения так же, как это делает наш мозг, и анализировать эти изображения гораздо тщательнее, чем мы.Применительно к обработке изображений искусственный интеллект (AI) может усилить функции распознавания лиц и аутентификации для обеспечения безопасности в общественных местах, обнаружения и распознавания объектов и шаблонов на изображениях и видео и т. Д.

В этой статье мы поговорим о цифровой обработке изображений и роли ИИ в ней. Мы описываем некоторые инструменты и методы обработки изображений на основе ИИ, которые вы можете использовать для разработки интеллектуальных приложений. Мы также рассмотрим наиболее популярные модели нейронных сетей, используемые для различных задач обработки изображений.Эта статья будет полезна всем, кто хочет создать AI-решение для обработки изображений.

Автор:

Мария Яценко,

Специалист по исследованию рынка

и

Вадим Жерновый,

Разработчик программного обеспечения,

Команда искусственного интеллекта

Содержание:

Что такое обработка изображений?

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Структуры машинного обучения и платформы обработки изображений

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Заключение

Что такое обработка изображений?

Вообще говоря, обработка изображения - это манипулирование изображением, чтобы улучшить его или извлечь из него информацию.Есть два метода обработки изображения:

В обоих случаях входом является изображение. Для аналоговой обработки изображений на выходе всегда будет изображение. Однако для обработки цифрового изображения выводом может быть изображение или информация, связанная с этим изображением, например данные об особенностях, характеристиках, ограничивающих прямоугольниках или масках.

Сегодня обработка изображений широко используется в медицинской визуализации, биометрии, беспилотных транспортных средствах, играх, наблюдении, правоохранительных органах и других сферах.Вот некоторые из основных целей обработки изображений:

  • Визуализация - Представление обработанных данных в понятной форме, придавая визуальную форму невидимым объектам, например
  • Повышение резкости и восстановление изображения - Улучшение качество обработанных изображений
  • Поиск изображения - Помощь с поиском изображения
  • Измерение объекта - Измерение объектов на изображении
  • Распознавание образов - Различение и классификация объектов на изображении, определение их положения и понимание сцена

Цифровая обработка изображения включает восемь ключевых фаз:

Давайте подробнее рассмотрим каждую из этих фаз.

  1. Получение изображения - это процесс захвата изображения с помощью датчика (например, камеры) и его преобразования в управляемый объект (например, файл цифрового изображения). Один из популярных методов получения изображений - это соскабливание.

В Apriorit мы создали несколько пользовательских инструментов для сбора изображений, чтобы помочь нашим клиентам собирать высококачественные наборы данных для обучения моделей нейронных сетей.

  1. Улучшение изображения улучшает качество изображения, чтобы извлечь из него скрытую информацию для дальнейшей обработки.
  1. Восстановление изображения также улучшает качество изображения, в основном за счет устранения возможных повреждений, чтобы получить более чистую версию. Этот процесс основан в основном на вероятностных и математических моделях и может использоваться для избавления от размытия, шума, недостающих пикселей, неправильной фокусировки камеры, водяных знаков и других искажений, которые могут отрицательно повлиять на обучение нейронной сети.

Рис. 2. Пример изображения с водяным знаком

Изображение предоставлено: Проблема.Life

  1. Обработка цветных изображений включает в себя обработку цветных изображений и различных цветовых пространств. В зависимости от типа изображения мы можем говорить об обработке псевдоцвета (когда цветам назначаются значения шкалы серого) или обработке RGB (для изображений, полученных с помощью полноцветного датчика).
  1. Сжатие и распаковка изображения позволяет изменять размер и разрешение изображения. Сжатие отвечает за уменьшение размера и разрешения, а декомпрессия используется для восстановления исходного размера и разрешения изображения.

Эти методы часто используются в процессе увеличения изображения. Когда вам не хватает данных, вы можете расширить свой набор данных с помощью слегка расширенных изображений. Таким образом, вы можете улучшить способ обобщения данных в вашей модели нейронной сети и обеспечить получение высококачественных результатов.

Рис. 3. Пример увеличения изображения

Кредит изображения: средний

  1. Морфологическая обработка описывает формы и структуры объектов на изображении.При создании наборов данных для обучения моделей ИИ можно использовать методы морфологической обработки. В частности, морфологический анализ и обработка могут применяться на этапе аннотации, когда вы описываете, что вы хотите, чтобы ваша модель ИИ обнаруживала или распознавала.

Рис. 4. Пример процесса аннотации морфологического анализа

Изображение предоставлено: Visual Geometry Group

  1. Распознавание изображений - это процесс идентификации конкретных характеристик конкретных объектов на изображении.В распознавании изображений с помощью ИИ часто используются такие методы, как обнаружение объектов, распознавание объектов и сегментация.

Именно здесь решения искусственного интеллекта действительно сияют. Выполнив все этапы обработки изображений, вы будете готовы создавать, обучать и тестировать реальное решение на основе искусственного интеллекта. Процесс разработки глубокого обучения включает в себя полный цикл операций от сбора данных до включения разработанной модели ИИ в конечную систему.

Рисунок 5. Распознавание изображений с помощью CNN

Изображение предоставлено: GitHub

  1. Представление и описание - это процесс визуализации и описания обработанных данных.Системы искусственного интеллекта предназначены для максимально эффективной работы. Необработанные выходные данные системы ИИ выглядят как массив чисел и значений, которые представляют информацию, которую модель ИИ была обучена производить. Однако ради производительности системы глубокая нейронная сеть обычно не включает никаких представлений выходных данных. Используя специальные инструменты визуализации, вы можете превратить эти массивы чисел в читаемые изображения, пригодные для дальнейшего анализа.

Однако, поскольку каждый из этих этапов требует обработки огромных объемов данных, вы не можете сделать это вручную.Здесь очень полезны алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения (ML).

Использование AI и ML повышает как скорость обработки данных, так и качество конечного результата. Например, с помощью платформ AI мы можем успешно решать такие сложные задачи, как обнаружение объектов, распознавание лиц и распознавание текста. Но, конечно, чтобы получить качественный результат, нам нужно выбрать правильные инструменты и методы.

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Большинство изображений, полученных с помощью обычных датчиков, требуют предварительной обработки, поскольку они могут быть расфокусированы или содержать слишком много шума.Фильтрация и обнаружение краев - два наиболее распространенных метода обработки цифровых изображений.

Обнаружение краев использует фильтры для сегментации изображения и извлечения данных. Обнаруживая неоднородности яркости, этот метод помогает находить значимые края объектов на обработанных изображениях. Обнаружение кромок Canny, обнаружение кромок Собела и обнаружение кромок Робертса - одни из самых популярных методов обнаружения кромок.

Есть и другие популярные методы обработки изображений.Техника вейвлетов широко используется для сжатия изображений, хотя ее также можно использовать для шумоподавления.

Некоторые из этих фильтров также можно использовать в качестве дополнительных инструментов. Например, в одном из наших недавних проектов мы разработали алгоритм ИИ, который использует обнаружение краев для определения физических размеров объектов в данных цифрового изображения.

Чтобы упростить использование этих методов, а также реализовать в продукте функции обработки изображений на основе ИИ, вы можете использовать специальные библиотеки и фреймворки.В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом для выполнения различных задач обработки изображений с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Библиотеки компьютерного зрения содержат общие функции и алгоритмы обработки изображений. Существует несколько библиотек с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать при разработке функций обработки изображений и компьютерного зрения:

  • OpenCV
  • Библиотека визуализации
  • VGG Image Annotator
OpenCV

Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) является популярной. библиотека компьютерного зрения, которая предоставляет сотни алгоритмов компьютерного и машинного обучения и тысячи функций, составляющих и поддерживающих эти алгоритмы.Библиотека поставляется с интерфейсами C ++, Java и Python и поддерживает все популярные настольные и мобильные операционные системы.

OpenCV включает в себя различные модули, такие как модуль обработки изображений, модуль обнаружения объектов и модуль машинного обучения. Используя эту библиотеку, вы можете получать, сжимать, улучшать, восстанавливать и извлекать данные из изображений.

Читайте также:
Исследование методов подсчета количества людей в видеопотоке с использованием OpenCV

Библиотека визуализации

Библиотека визуализации - это промежуточное программное обеспечение C ++ для 2D- и 3D-приложений на основе открытой графической библиотеки (OpenGL).Этот набор инструментов позволяет создавать портативные и высокопроизводительные приложения для систем Windows, Linux и Mac OS X. Поскольку многие классы библиотеки визуализации имеют интуитивно понятное взаимно однозначное сопоставление с функциями и возможностями библиотеки OpenGL, с этим промежуточным программным обеспечением легко и удобно работать.

VGG Image Annotator

VGG Image Annotator (VIA) - это веб-приложение для аннотации объектов. Его можно установить непосредственно в веб-браузер и использовать для аннотирования обнаруженных объектов на изображениях, аудио- и видеозаписях.

VIA проста в работе, не требует дополнительной настройки или установки и может использоваться с любым современным браузером.

Фреймворки машинного обучения и платформы обработки изображений

Если вы хотите выйти за рамки использования простых алгоритмов искусственного интеллекта, вы можете создавать собственные модели глубокого обучения для обработки изображений. Чтобы сделать разработку немного быстрее и проще, вы можете использовать специальные платформы и фреймворки. Ниже мы рассмотрим некоторые из самых популярных:

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • MATLAB Image Processing Toolbox
  • Microsoft Computer Vision
  • Google Cloud Vision
  • Google Colaboratory (Colab)
TensorFlow

TensorFlow от Google - это популярный фреймворк с открытым исходным кодом, поддерживающий машинное обучение и глубокое обучение.Используя TensorFlow, вы можете создавать и обучать собственные модели глубокого обучения. Фреймворк также включает набор библиотек, в том числе те, которые можно использовать в проектах обработки изображений и приложениях компьютерного зрения.

PyTorch

PyTorch - это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, первоначально созданная исследовательской лабораторией Facebook AI Research (FAIR). Эта основанная на Torch структура имеет интерфейсы Python, C ++ и Java.

Помимо прочего, вы можете использовать PyTorch для создания приложений компьютерного зрения и обработки естественного языка.

MATLAB Image Processing Toolbox

MATLAB - это аббревиатура от matrix lab . Это название популярной платформы для решения научных и математических задач и языка программирования. Эта платформа предоставляет набор инструментов обработки изображений (IPT), который включает в себя несколько алгоритмов и приложений рабочего процесса для обработки, визуализации и анализа изображений, а также для разработки алгоритмов.

MATLAB IPT позволяет автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений.Этот набор инструментов можно использовать для уменьшения шума, улучшения изображения, сегментации изображения, обработки трехмерного изображения и других задач. Многие функции IPT поддерживают генерацию кода C / C ++, поэтому их можно использовать для развертывания встроенных систем машинного зрения и прототипирования настольных компьютеров.

MATLAB IPT не является платформой с открытым исходным кодом, но имеет бесплатную пробную версию.

Microsoft Computer Vision

Computer Vision - это облачная служба, предоставляемая Microsoft, которая дает вам доступ к расширенным алгоритмам обработки изображений и извлечения данных.Он позволяет:

  • анализировать визуальные особенности и характеристики изображения
  • умеренное содержание изображения
  • извлекать текст из изображений
Google Cloud Vision

Cloud Vision является частью платформы Google Cloud и предлагает набор изображений особенности обработки. Он предоставляет API для интеграции таких функций, как маркировка и классификация изображений, локализация объектов и распознавание объектов.

Cloud Vision позволяет использовать предварительно обученные модели машинного обучения, а также создавать и обучать пользовательские модели машинного обучения для решения различных задач обработки изображений.

Google Colaboratory (Colab)

Google Colaboratory, также известный как Colab, - это бесплатная облачная служба, которую можно использовать не только для улучшения ваших навыков программирования, но и для разработки приложений глубокого обучения с нуля.

Colab упрощает использование популярных библиотек, таких как OpenCV, Keras и TensorFlow, при разработке приложений на основе искусственного интеллекта. Сервис основан на Jupyter Notebooks, что позволяет разработчикам ИИ делиться своими знаниями и опытом в удобной форме.Плюс, в отличие от аналогичных сервисов, Colab предоставляет бесплатные ресурсы GPU.

Помимо различных библиотек, фреймворков и платформ, вам также может потребоваться большая база данных изображений для обучения и тестирования вашей модели.

Существует несколько открытых баз данных, содержащих миллионы изображений с тегами, которые вы можете использовать для обучения своих специализированных приложений и алгоритмов машинного обучения. ImageNet и Pascal VOC - одни из самых популярных бесплатных баз данных для обработки изображений.

Читайте также:
Как использовать Google Colaboratory для обработки видео

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Многие инструменты, о которых мы говорили в предыдущем разделе, используют ИИ для решения сложных задач обработки изображений.Фактически, улучшения в области искусственного интеллекта и машинного обучения являются одной из причин впечатляющего прогресса в технологиях компьютерного зрения, который мы наблюдаем сегодня.

Наиболее эффективные модели машинного обучения для обработки изображений используют нейронные сети и глубокое обучение. Глубокое обучение использует нейронные сети для решения сложных задач аналогично тому, как их решает человеческий мозг.

Различные типы нейронных сетей могут быть развернуты для решения различных задач обработки изображений, от простой двоичной классификации (соответствует ли изображение определенным критериям или нет) до сегментации экземпляров.Выбор правильного типа и архитектуры нейронной сети играет важную роль в создании эффективного решения для обработки изображений на основе искусственного интеллекта.

Ниже мы рассмотрим несколько популярных нейронных сетей и определим задачи, для которых они наиболее подходят.

Сверточная нейронная сеть

Сверточные нейронные сети (ConvNets или CNN) - это класс сетей глубокого обучения, которые были созданы специально для обработки изображений. Однако CNN успешно применяются к различным типам данных, а не только к изображениям.В этих сетях нейроны организованы и связаны аналогично тому, как нейроны организованы и связаны в человеческом мозге. В отличие от других нейронных сетей, CNN требуют меньшего количества операций предварительной обработки. Кроме того, вместо использования фильтров, созданных вручную (несмотря на то, что они могут извлечь из них пользу), CNN могут изучать необходимые фильтры и характеристики во время обучения.

CNN - это многослойные нейронные сети, которые включают в себя входные и выходные слои, а также ряд блоков скрытых слоев, которые состоят из:

  • Сверточных слоев - отвечает за фильтрацию входного изображения и извлечение определенных функций, таких как края, кривые, и цвета
  • Объединение слоев - Улучшение обнаружения необычно размещенных объектов
  • Слои нормализации (ReLU) - Повышение производительности сети путем нормализации входных данных предыдущего слоя
  • Полностью связанные слои - Слои, в которых нейроны имеют полные подключения ко всем активациям на предыдущем уровне (аналогично обычным нейронным сетям)

Все слои CNN организованы в трех измерениях (вес, высота и глубина) и состоят из двух компонентов:

  • Извлечение признаков
  • Классификация

В первом компоненте CNN выполняет несколько сверток и пул Операции по обнаружению функций, которые затем будут использоваться для классификации изображений.

Во втором компоненте, используя извлеченные признаки, сетевой алгоритм пытается предсказать, каким может быть объект на изображении, с вычисленной вероятностью.

CNN широко используются для реализации ИИ при обработке изображений и решения таких проблем, как обработка сигналов, классификация изображений и распознавание изображений. Существует множество типов архитектур CNN, таких как AlexNet, ZFNet, Faster R-CNN и GoogLeNet / Inception.

Выбор архитектуры CNN зависит от решаемой задачи.Например, GoogLeNet показывает более высокую точность распознавания листьев, чем AlexNet или базовый CNN. В то же время из-за большего количества слоев GoogLeNet запускается дольше.

Mask R-CNN

Mask R-CNN - это глубокая нейронная сеть на основе Faster R-CNN, которую можно использовать для разделения объектов в обработанном изображении или видео. Эта нейронная сеть работает в два этапа:

  • Сегментация - Нейронная сеть обрабатывает изображение, обнаруживает области, которые могут содержать объекты, и генерирует предложения.
  • Создание ограничивающих рамок и масок - Сеть вычисляет двоичную маску для каждого класса и генерирует окончательные результаты на основе этих вычислений.

Эта модель нейронной сети является гибкой, настраиваемой и обеспечивает лучшую производительность по сравнению с аналогичными решениями. Однако Mask R-CNN борется с обработкой в ​​реальном времени, поскольку эта нейронная сеть довольно тяжелая, а слои маски добавляют немного накладных расходов на производительность, особенно по сравнению с Faster R-CNN.

Mask R-CNN остается одним из лучших решений, например, для сегментации. В Apriorit мы применили эту архитектуру нейронной сети и наши навыки обработки изображений для решения многих сложных задач, включая обработку данных медицинских изображений и данных медицинской микроскопии. Мы также разработали плагин для повышения производительности этой модели нейронной сети до десяти раз благодаря использованию технологии NVIDIA TensorRT.

Читайте также:
Повышение производительности Mask R-CNN с помощью TensorRT

Полностью сверточная сеть

Концепция полностью сверточной сети (FCN) была впервые предложена группой исследователей из Университета Беркли.Основное различие между CNN и FCN заключается в том, что последний имеет сверточный слой вместо обычного полносвязного слоя. В результате FCN могут управлять различными размерами входных данных. Кроме того, FCN используют понижающую дискретизацию (полосатую свертку) и повышающую дискретизацию (транспонированную свертку), чтобы сделать операции свертки менее затратными с вычислительной точки зрения.

Полностью сверточная нейронная сеть идеально подходит для задач сегментации изображения, когда нейронная сеть делит обработанное изображение на несколько групп пикселей, которые затем маркируются и классифицируются.Одними из самых популярных FCN, используемых для семантической сегментации, являются DeepLab, RefineNet и Dilated Convolutions.

U-Net

U-Net - это сверточная нейронная сеть, которая позволяет быстро и точно сегментировать изображения. В отличие от других нейронных сетей из нашего списка, U-Net был разработан специально для сегментации биомедицинских изображений. Поэтому неудивительно, что U-Net превосходит Mask R-CNN, особенно в таких сложных задачах, как обработка медицинских изображений.

U-Net имеет U-образную архитектуру и имеет больше функциональных каналов в части повышающей дискретизации. В результате сеть распространяет контекстную информацию на уровни с более высоким разрешением, создавая более или менее симметричный расширяющийся путь к ее сокращающейся части.

В Apriorit мы успешно внедрили систему с опорной сетью U-Net, чтобы дополнить результаты решения сегментации медицинских изображений. Такой подход позволил получить более разнообразные результаты обработки изображений и позволил анализировать полученные результаты с помощью двух независимых систем.Дополнительный анализ особенно полезен, когда специалист в предметной области не уверен в конкретном результате сегментации изображения.

Читайте также:
Применение глубокого обучения для классификации типов рака кожи

Генеративная состязательная сеть

Генеративная состязательная сеть (GAN) должна решать одну из самых больших проблем, с которыми сталкиваются нейронные сети в наши дни: состязательные изображения.

Состязательные изображения известны тем, что вызывают массовые сбои в нейронных сетях.Например, нейронную сеть можно обмануть, если вы добавите к исходному изображению слой визуального шума, называемый возмущением , . И хотя разница почти незаметна для человеческого мозга, компьютерным алгоритмам сложно правильно классифицировать состязательные изображения (см. Рисунок 9).

Рисунок 9. Пример неправильной классификации состязательных изображений

Изображение предоставлено: OpenAI

GAN - это двойные сети, которые включают в себя две сети - генератор и дискриминатор, которые противопоставляются друг другу.Генератор отвечает за создание новых данных, а дискриминатор должен оценивать подлинность этих данных.

Плюс, в отличие от других нейронных сетей, GAN можно научить создавать новые данные, такие как изображения, музыку и прозу.

Заключение

С помощью алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей можно научить машины видеть и интерпретировать изображения так, как это требуется для конкретной задачи. Прогресс во внедрении обработки изображений на основе ИИ впечатляет и открывает широкий спектр возможностей в областях от медицины и сельского хозяйства до розничной торговли и правоохранительных органов.

Специалисты Apriorit из группы искусственного интеллекта чрезвычайно интересуются искусственным интеллектом и машинным обучением, поэтому мы следим за последними улучшениями в обработке изображений на основе искусственного интеллекта и используем эти знания при работе над нашими проектами искусственного интеллекта.

Мы разрабатываем решения для искусственного интеллекта и глубокого обучения на основе последних исследований в области обработки изображений и с использованием таких фреймворков, как Keras, TensorFlow и PyTorch. Когда окончательная модель искусственного интеллекта готова и заказчик доволен результатами, мы помогаем ему интегрировать ее в любую платформу, от настольных и мобильных устройств до Интернета, облака и Интернета вещей.

Свяжитесь с нами, и мы с радостью поможем вам реализовать функцию обработки изображений в вашем текущем веб-приложении или создать с нуля индивидуальное решение на основе искусственного интеллекта для любой платформы.

Программное обеспечение для обработки изображений: назначение и типы - видео и стенограмма урока

Типы программного обеспечения для обработки изображений

Кажется, что есть программное обеспечение для обработки изображений практически для любого приложения, о котором вы только можете подумать. На самом деле это не удивительно, потому что он вносит свой вклад во многие области.Вместо этого давайте поговорим о некоторых категориях или типах, в которые они попадают.

1. Компьютерная графика

Мы не часто думаем о компьютерной графике как об обработке изображений, потому что она обрабатывает файлы определения 2D и 3D изображений, а не сами результирующие изображения. Это замечательный момент, но заслуживающий внимания. Примеры включают карты, плакаты, видео и фильмы.

2. Компьютерное зрение

Этот тип фокусируется на обработке, которая помогает программному обеспечению распознавать объекты в области просмотра.Например, некоторые предприятия используют компьютерное зрение, чтобы определить, были ли успешно завершены определенные шаги в их процессе.

3. Медицинская визуализация

Этот тип предназначен для обработки, которая помогает в обнаружении и диагностике проблем. Примеры включают биоимиджинг (неинвазивную визуализацию биологических процессов) и нейровизуализацию (визуализацию нервной системы).

4. Редактирование фотографий

Этот тип ориентирован на обработку, которая помогает улучшить фотографии, например изменение яркости, контрастности или искажения цвета, например, когда вы осветляете слишком темную фотографию или обрезаете беспорядок на заднем плане.

Некоторые примеры

Существует множество программных пакетов для обработки изображений, их слишком много, чтобы перечислять их здесь. Операционные системы, такие как Windows, Mac OS или Linux, устанавливают сразу две или три. Но есть несколько вещей, на которые стоит обратить внимание.

1. Photoshop

Photoshop - это приложение общего назначения, предназначенное для работы с любым растровым (состоящим из точек) изображением и выполнения любого количества включенных манипуляций. Это один из самых популярных пакетов программного обеспечения для обработки изображений, доступных сегодня.

2. Lightroom

Lightroom - еще одно универсальное приложение, специально предназначенное для работы с фотографиями. В некоторых отношениях он похож на Photoshop, но не содержит огромного набора инструментов, которые есть в Photoshop. Кроме того, он содержит то, чего нет в Photoshop.

3. Paint

Paint - это простой пакет для 2D-рисования, который поставляется с операционной системой Windows. Это своего рода гибрид, он может манипулировать растровыми изображениями, но рисует в векторной форме (с использованием таких примитивов, как точки, линии и круги).

4. LightWave 3D

Пакет коммерческих программ LightWave 3D, используемый для создания и обработки трехмерных изображений. Он работает с использованием файлов описания объектов и сцен, которые описывают, как должны быть построены изображения. Это программное обеспечение используется для создания фильмов-блокбастеров, таких как «Аватар».

Краткое содержание урока

Напомним, программа обработки изображений - это программа, которая захватывает, конвертирует и обрабатывает изображения. Существует много различных типов, в том числе:

  • Компьютерная графика, которая обрабатывает файлы определения 2D- и 3D-изображений, а не сами результирующие изображения.
  • Компьютерное зрение, которое фокусируется на обработке, которая помогает программному обеспечению распознавать объекты в области просмотра.
  • Медицинская визуализация, ориентированная на обработку, помогающую обнаруживать и диагностировать проблемы.
  • Редактирование фотографий с упором на обработку, которая помогает улучшить фотографии.

Примеры включают Photoshop, Lightroom, Paint и Lightwave 3D.

Обработка изображений | Хьюго

Ресурс страницы изображения

Изображение является ресурсом страницы, и перечисленные ниже методы обработки не работают с изображениями внутри папки / static .

Для печати всех путей к изображениям в пакете страниц:

  {{with .Resources.ByType "image"}}
{{ диапазон . }}
{{.RelPermalink}}
{{ конец }}
{{ конец }}

  

Ресурс изображения

Ресурс изображения также может быть получен из глобального ресурса

  {{- $ image: = resources.Get "images / logo.jpg" -}}
  

Методы обработки изображений

Ресурс изображения реализует методы Resize , Fit , Fill и Filter , каждый из которых возвращает преобразованное изображение с использованием указанных размеров и параметров обработки.

Метаданные (EXIF, IPTC, XMP и т. Д.) Не сохраняются во время преобразования изображения. Используйте метод Exif с исходным изображением для извлечения метаданных EXIF ​​из изображений JPEG или TIFF.

Изменить размер

Изменяет размер изображения до указанной ширины и высоты.

  // Измените размер до ширины 600 пикселей и сохраните соотношение
{{$ image: = $ resource.Resize "600x"}}

// Изменить размер до 400 пикселей и сохранить пропорции
{{$ image: = $ resource.Resize "x400"}}

// Изменение размера до ширины 600 пикселей и высоты 400 пикселей
{{$ image: = $ resource.Изменить размер "600x400"}}
  

Подходит

Уменьшить масштаб изображения до заданных размеров с сохранением соотношения сторон. Требуются как высота, так и ширина.

  {{$ image: = $ resource.Fit "600x400"}}
  

Заливка

Измените размер и обрежьте изображение в соответствии с заданными размерами. Требуются как высота, так и ширина.

  {{$ image: = $ resource.Fill "600x400"}}
  

Фильтр

Примените к изображению один или несколько фильтров.См. Полный список в разделе «Фильтры изображений».

  {{$ img = $ img.Filter (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
  

Вышеупомянутое также может быть написано в более функциональном стиле, используя трубы:

  {{$ img = $ img | images.Filter (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
  

Фильтры будут применяться в указанном порядке.

Иногда бывает полезно создать цепочку фильтров один раз, а затем использовать ее повторно:

  {{$ filters: = slice (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
{{$ img1 = $ img1.Filter $ filters}}
{{$ img2 = $ img2.Filter $ filters}}
  

Exif

Предоставляет объект Exif с метаданными об изображении.

Обратите внимание, что это поддерживается только для изображений JPEG и TIFF, поэтому рекомендуется заключить доступ с в , например:

  {{with $ img.Exif}}
Дата: {{.Date}}
Широта / Долгота: {{.Lat}} / {{.Long}}
Теги:
{{диапазон $ k, $ v: = .Tags}}
ТЕГ: {{$ k}}: {{$ v}}
{{ конец }}
{{ конец }}
  

Или индивидуальный доступ к данным EXIF ​​с помощью точки, например.г .:

  {{with $ src.Exif}}
  
    {{with .Date}}
  • Дата: {{.Format "2 января 2006 г."}}
  • {{end}} {{with .Tags.ApertureValue}}
  • Апертура: {{lang.NumFmt 2. }}
  • {{end}} {{with .Tags.BrightnessValue}}
  • Яркость: {{lang.NumFmt 2. }}
  • {{end}} {{with .Tags.ExposureTime}}
  • Время выдержки: {{. }}
  • {{end}} {{with .Tags.FNumber}}
  • Номер F: {{. }}
  • {{end}} {{ с участием .Tags.FocalLength}}
  • Фокусное расстояние: {{. }}
  • {{end}} {{with .Tags.ISOSpeedRatings}}
  • Рейтинги скорости ISO: {{. }}
  • {{end}} {{with .Tags.LensModel}}
  • Модель объектива: {{. }}
  • {{end}}
{{ конец }}

Некоторые поля, возможно, потребуется отформатировать с использованием функции lang.FormatNumberCustom , чтобы предотвратить отображение как Апертура: 2,278934289 вместо Диафрагма: 2,28 .

Поля Exif
Дата
«фото сделано» дата / время
лат
«фото где сделано», широта GPS
длинный
«фото где сделано», долгота GPS

См. Конфигурация обработки изображений, чтобы узнать, как настроить то, что будет включено в Exif.

Опции обработки изображений

Помимо размеров (например, 600x400 ), Hugo поддерживает набор дополнительных параметров изображения.

Цвет фона

Цвет фона для заливки слоя прозрачности. Это в основном полезно при преобразовании в формат, не поддерживающий прозрачность, например JPEG .

Вы можете установить цвет фона для использования с 3- или 6-значным шестнадцатеричным кодом, начиная с # .

  {{$ image.Изменить размер "600x jpg # b31280"}}
  

Цветовые коды см. Https://www.google.com/search?q=color+picker

Обратите внимание, , что вы также устанавливаете цвет фона по умолчанию для использования, см. Конфигурация обработки изображений.

Качество JPEG и WebP

Актуально только для изображений JPEG и WebP, значения от 1 до 100 включительно, чем выше, тем лучше. По умолчанию 75.

  {{$ image.Resize "600x q50"}}
  

Новое в v0.83.0 Поддержка WebP была добавлена ​​в Hugo 0.83.0.

Подсказка

Новое в v0.83.0 Новое в v0.83.0

Подсказка о том, что это за изображение. В настоящее время используется только при кодировании в WebP.

Значение по умолчанию фото .

Допустимые значения: изображение , фото , рисунок , значок или текст .

  {{$ image.Resize "600x webp drawing"}}
  

Повернуть

Поворачивает изображение на заданный угол против часовой стрелки.Сначала будет выполнено вращение, чтобы получить правильные размеры. Основное использование этого - возможность вручную корректировать ориентацию EXIF ​​изображений JPEG.

  {{$ image.Resize "600x r90"}}
  

Якорь

Актуально только для метода Fill . Это полезно для создания миниатюр, когда основной мотив расположен, скажем, в левом углу.

Допустимые значения: Smart , Центр , TopLeft , Top , TopRight , Left , Right , BottomLeft , Bottom , Bottom Bottom.

Значение по умолчанию - Smart , который использует Smartcrop для определения наилучшего урожая.

  {{$ image.Fill "300x200 BottomLeft"}}
  

Фильтр передискретизации

Фильтр, используемый при изменении размера. По умолчанию Box , простой и быстрый фильтр передискретизации, подходящий для уменьшения масштаба.

Примеры: Box , NearestNeighbor , Linear , Gaussian .

Подробнее см. Https://github.com/disintegration/imaging.Если вы хотите обменять качество на более быструю обработку, это может быть вариантом для тестирования.

  {{$ image.Resize "600x400 Gaussian"}}
  

Целевой формат

По умолчанию изображения кодируются в исходном формате, но вы можете установить целевой формат в качестве опции.

Допустимые значения: jpg , png , tif , bmp , gif и webp .

  {{$ image.Resize "600x jpg"}}
  

Новое в v0.83,0 Поддержка WebP была добавлена ​​в Hugo 0.83.0.

Примеры обработки изображений

Фотография заката, используемая в приведенных ниже примерах, принадлежит Бьёрну Эрику Педерсену (Международная лицензия Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0)

.Изменить размер "300x" .Заполните "90x120 слева". .Заполните "90x120 правый". .Фит "90х90". .Измените размер "300x q10".

Это шорткод, использованный в приведенных выше примерах:

макетов / шорткодов / imgproc.html

  {{$ original: = .Page.Resources.GetMatch (printf "*% s *" (.Get 0))}}
{{$ command: = .Get 1}}
{{$ options: = .Get 2}}
{{if eq $ command "Fit"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Fit $ options)}}
{{else if eq $ command "Изменить размер"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Resize $ options)}}
{{else if eq $ command "Fill"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Fill $ options)}}
{{ еще }}
{{errorf "Недопустимая команда обработки изображения: должна быть одна из следующих: Подогнать, Залить или Изменить размер."}}
{{ конец }}
{{$ image: =.Scratch.Get "изображение"}}
<рисунок>

<маленький> {{с .Inner}} {{. }} {{ еще }} . {{$ command}} "{{$ options}}" {{ конец }}

А используется он так:

  {{}}
  

Совет: Обратите внимание на синтаксис самозакрывающегося короткого кода выше. Шорткод imgproc может вызываться как с внутренним содержимым , так и без него.

Конфигурация обработки изображений

Вы можете настроить раздел обработки изображений в файле config.toml с параметрами обработки изображений по умолчанию:

  [изображение]
# Фильтр передискретизации по умолчанию, используемый для изменения размера. По умолчанию Box,
# простой и быстрый фильтр усреднения, подходящий для уменьшения масштаба.
# См. Https://github.com/disintegration/imaging
resampleFilter = "коробка"

# Настройка качества JPEG или WebP по умолчанию. По умолчанию 75.
качество = 75

# Подсказка по умолчанию о том, какой тип изображения.В настоящее время используется только для кодирования WebP.
# По умолчанию - «фото».
# Допустимые значения: «изображение», «фото», «рисунок», «значок» или «текст».
подсказка = "фото"

# Якорь, используемый при обрезке изображений.
# По умолчанию "smart", который выполняет Smart Cropping, используя https://github.com/muesli/smartcrop
# Интеллектуальное кадрирование учитывает контент и пытается подобрать лучшее кадрирование для каждого изображения.
# Допустимые значения: Smart, Center, TopLeft, Top, TopRight, Left, Right, BottomLeft, Bottom, BottomRight
якорь = "умный"

# Цвет фона по умолчанию.# Hugo сохранит прозрачность для целевых форматов, которые его поддерживают,
# но вернется к этому цвету для JPEG.
# Ожидает стандартную цветовую строку HEX из 3 или 6 цифр.
# См. Https://www.google.com/search?q=color+picker
bgColor = "#ffffff"

[imaging.exif]
 # Регулярное выражение, соответствующее полям, которые вы хотите исключить из (массивного) набора информации Exif
# доступный. Поскольку мы кэшируем эту информацию на диск, это делается для повышения производительности и
# место на диске больше всего на свете.
# Если вы хотите все это, поместите ". *" В эту настройку конфигурации.# Обратите внимание, что если ни this, ни ExcludeFields не установлены, Hugo вернет небольшой
# установлен по умолчанию.
includeFields = ""

# Регулярное выражение, соответствующее полям Exif, которые вы хотите исключить. Это может быть проще в использовании
# чем IncludeFields выше, в зависимости от того, что вы хотите.
excludeFields = ""

# Hugo по умолчанию извлекает дату / время "сделанной фотографии" в .Date.
# Установите значение true, чтобы выключить его.
disableDate = false

# Хьюго извлекает "фотографию, сделанную где" (широта и долгота GPS) в
# .Long и .Lat. Установите значение true, чтобы выключить его.disableLatLong = ложь
  

Интеллектуальная обрезка изображений

По умолчанию Hugo будет использовать Smartcrop, библиотеку, созданную мюсли, при кадрировании изображений с помощью . Заполните . Вы можете установить точку привязки вручную, но в большинстве случаев разумный вариант будет хорошим выбором. И мы будем работать с автором библиотеки, чтобы улучшить это в будущем.

Пример использования изображения заката сверху:

.Заполните "200х200 смарт".

Оценка производительности обработки изображений

Обработанные изображения хранятся ниже <каталог-проекта> / ресурсы (можно установить с помощью параметра конфигурации resourceDir ).Эта папка намеренно помещена в проект, так как рекомендуется зарегистрировать их в системе управления версиями как часть проекта. Эти изображения не создаются «очень быстро», но однажды сгенерированные их можно использовать повторно.

Если вы измените настройки изображения (например, размер), удалите или переименуете изображения и т. Д., Вы получите неиспользуемые изображения, которые будут занимать место и загромождать ваш проект.

Для очистки запустите:

GC - это сокращение от Сборка мусора .

Биомедицинская визуализация и обработка изображений - EMBS

Биомедицинская визуализация

Биомедицинская визуализация концентрируется на получении изображений как для диагностических, так и для терапевтических целей.Снимки физиологии и физиологических процессов in vivo можно получить с помощью передовых датчиков и компьютерных технологий. Технологии биомедицинской визуализации используют рентгеновские лучи (компьютерная томография), звук (ультразвук), магнетизм (МРТ), радиоактивные фармацевтические препараты (ядерная медицина: ОФЭКТ, ПЭТ) или свет (эндоскопия, ОКТ) для оценки текущего состояния органа или ткани. и может контролировать состояние пациента с течением времени для диагностики и оценки лечения.
Наука и техника, лежащие в основе датчиков, приборов и программного обеспечения, используемых для получения биомедицинских изображений, непрерывно развиваются с момента изобретения рентгеновского излучения в 1895 году.Современное рентгеновское излучение с использованием твердотельной электроники требует времени экспонирования всего в миллисекунды, что резко снижает дозу рентгеновского излучения, изначально необходимую для записи на кассеты с пленкой. Качество изображения также улучшилось, благодаря улучшенному разрешению и контрастности деталей, что обеспечивает более надежную и точную диагностику.
Ограничения того, что может выявить рентген, были частично устранены путем введения контрастного вещества, чтобы помочь визуализировать органы и кровеносные сосуды. Впервые представленные еще в 1906 году, контрастные вещества тоже эволюционировали с годами.Сегодня цифровые рентгеновские снимки упрощают обмен и сравнение изображений.
Цифровая визуализация позволила создать компьютерный томограф, который позволяет врачам наблюдать рентгеновские снимки в реальном времени на мониторе - метод, известный как рентгеновская рентгеноскопия, - для помощи в проведении инвазивных процедур, таких как ангиограммы и биопсия. Текущие исследования больше не ограничиваются простой анатомической визуализацией, а сосредоточены на том, что можно получить с помощью функциональной визуализации. Биомедицинские инженеры используют КТ и МРТ для измерения кровяного обилия тканей; особенно важно после сердечного приступа или подозрения на инфаркт.Исследователи также используют функциональную МРТ (фМРТ) для измерения различных типов мозговой активности после инсультов и травм головы. Сканирование
ПЭТ, в котором используется радиоактивный индикатор для измерения метаболических изменений, кровотока и использования кислорода, также улучшилось благодаря технологическим достижениям. Сканирование с помощью ПЭТ позволяет исследователям сравнивать, например, активность мозга в периоды депрессии на основе химической активности мозга.
Технологии оптической молекулярной визуализации представляют собой новую область исследований, которая может использоваться для визуализации человеческих клеток и молекул без необходимости биопсии или клеточной культуры.Используя контрастные агенты или агенты визуализации, которые прикрепляются к определенным молекулам, можно обнаружить болезненные процессы, такие как рак, до того, как они отразятся на уровне грубой патологии.
Оптическая когерентная томография (ОКТ) - это новая форма компьютерной томографии, которая используется в исследованиях, которые создают изображения из света, который проходит и рассеивается через тело.
Сила ультразвука используется вместе с микропузырьками. Микропузырьки могут быть введены непосредственно в определенное место, а затем взорваны с помощью ультразвука, чтобы испускать локализованные контрастные вещества для визуализации, химиотерапию для лечения рака, воздух для растворения сгустков, а также гены или лекарства, которые могут легче проникать через клеточные мембраны, ослабленные ультразвуком. .
Новые методы визуализации открывают новые возможности для вглядывания в человеческое тело, помогая снизить потребность в более инвазивных диагностических и лечебных процедурах.

Обработка биомедицинских изображений

Биомедицинская обработка изображений по своей концепции аналогична обработке биомедицинских сигналов во многих измерениях. Он включает в себя анализ, улучшение и отображение изображений, полученных с помощью рентгеновских лучей, ультразвука, МРТ, ядерной медицины и технологий оптической визуализации.
Методы реконструкции и моделирования изображений позволяют мгновенно обрабатывать 2D-сигналы для создания 3D-изображений.Когда в 1972 году был изобретен оригинальный компьютерный томограф, на получение одного фрагмента данных изображения уходили буквально часы, а на преобразование этих данных в одно изображение - более 24 часов. Сегодня это приобретение и реконструкция происходит менее чем за секунду.
Программное обеспечение для обработки изображений помогает не просто навести рентгеновский снимок на лайтбокс, а автоматически идентифицировать и анализировать то, что может быть не видно человеческому глазу. Компьютеризированные алгоритмы могут обеспечить временный и пространственный анализ для обнаружения паттернов и характеристик, указывающих на опухоли и другие заболевания.
В зависимости от метода визуализации и рассматриваемого диагноза обработка и анализ изображений могут использоваться для определения диаметра, объема и сосудистой сети опухоли или органа; параметры потока крови или других жидкостей и микроскопические изменения, которые еще не вызвали каких-либо заметных признаков.

Возможно, вас заинтересует:

границ | Основные проблемы обработки изображений

Введение

В течение нескольких десятилетий область обработки изображений была предметом интенсивных исследований и разработок.Эта обширная область охватывает такие темы, как обработка изображений / видео, анализ изображений / видео, обмен изображения / видео, зондирование изображения / видео, моделирование и представление, вычислительная обработка изображений, электронная обработка изображений, информационная криминалистика и безопасность, 3D-изображения, медицинские изображения и машины. обучение применимо к этим темам. В дальнейшем мы будем рассматривать как изображение, так и видеоконтент (то есть последовательность изображений), и в более общем плане все формы визуальной информации.

Быстрый технический прогресс, особенно с точки зрения вычислительной мощности и пропускной способности сети, привел к появлению множества замечательных и успешных приложений.В настоящее время изображения повсеместно встречаются в нашей повседневной жизни. Развлечения - это один из классов приложений, которые получили большую пользу, включая цифровое телевидение (например, вещательное, кабельное и спутниковое телевидение), потоковое видео в Интернете, цифровое кино и видеоигры. Помимо развлечений, технологии обработки изображений играют центральную роль во многих других приложениях, включая цифровую фотографию, видеоконференцсвязь, видеонаблюдение и наблюдение, спутниковую съемку, но также и в более отдаленных областях, таких как здравоохранение и медицина, дистанционное обучение, цифровое архивирование, культурное наследие или автомобилестроение. промышленность.

В этой статье мы выделяем несколько грандиозных исследовательских задач для будущих систем обработки изображений и видео с целью достижения прорывов и удовлетворения растущих ожиданий конечных пользователей. Учитывая обширность этой области, этот список ни в коем случае не является исчерпывающим.

Краткая историческая перспектива

Сначала мы кратко обсудим несколько ключевых этапов в области обработки изображений. Ключевые изобретения в развитии фотографии и кино относятся к 19 веку.Самая ранняя из сохранившихся фотографий реальной сцены была сделана Нисефором Ньепсом в 1827 году (Hirsch, 1999). Братья Люмьер сняли первый кинематографический фильм в 1895 году, и в том же году был показан его публичный показ (Lumiere, 1996). После десятилетий выдающихся достижений во второй половине 20-го века появились новые технологии, положившие начало цифровой революции. В то время как первый прототип цифровой камеры, использующий устройство с зарядовой связью (CCD), был продемонстрирован в 1975 году, первые коммерческие потребительские цифровые камеры начали появляться в начале 1990-х годов.Эти цифровые фотоаппараты быстро превзошли фотоаппараты, использующие пленки, и цифровая революция в области обработки изображений шла полным ходом. Как ключевое следствие, цифровой процесс позволил создать компьютерные изображения, другими словами, использовать сложные алгоритмы обработки для получения изображений высокого качества.

В 1992 году Объединенная группа экспертов по фотографии (JPEG) выпустила стандарт JPEG для кодирования неподвижных изображений (Wallace, 1992). Параллельно, в 1993 году Группа экспертов по движущимся изображениям (MPEG) опубликовала свой первый стандарт кодирования движущихся изображений и связанного с ними звука, MPEG-1 (Le Gall, 1991), а несколько лет спустя MPEG-2 (Haskell et al., 1996). Гарантируя совместимость, эти стандарты сыграли важную роль во многих успешных приложениях и услугах как для потребительского, так и для бизнес-рынка. В частности, примечательно, что почти 30 лет спустя JPEG остается доминирующим форматом для неподвижных изображений и фотографий.

В конце 2000-х и начале 2010-х годов мы могли наблюдать смену парадигмы с появлением смартфонов с камерой. Благодаря достижениям в области компьютерной фотографии эти новые смартфоны вскоре стали конкурентоспособными по качеству потребительских цифровых фотоаппаратов того времени.Более того, эти смартфоны также могли снимать видеопоследовательности. Практически одновременно с этим произошла еще одна важная эволюция, связанная с развитием сетей с высокой пропускной способностью. В частности, запуск беспроводных услуг 4G в 2010 году позволил пользователям быстро и эффективно обмениваться мультимедийным контентом. С этого момента большинство из нас носят с собой камеры в любом месте и в любое время, что позволяет захватывать изображения и видео по своему желанию и беспрепятственно обмениваться ими с нашими контактами.

Как прямое следствие вышеупомянутых событий, в настоящее время мы наблюдаем бум использования мультимедийного контента.По оценкам, сегодня в социальных сетях ежедневно публикуется 3,2 миллиарда изображений, а на YouTube 1 каждую минуту загружается 300 часов видео. В отчете за 2019 год Cisco подсчитала, что видеоконтент составлял 75% всего интернет-трафика в 2017 году, и, по прогнозам, эта доля вырастет до 82% в 2022 году (Cisco, 2019). В то время как потоковое видео в Интернете и мультимедийные услуги Over-The-Top (OTT) составляют значительную часть этого трафика, ожидается, что другие приложения также увидят значительный рост, включая видеонаблюдение и виртуальную реальность (VR) / дополненную реальность (AR).

Гиперреалистичное и иммерсивное изображение

Основным направлением и ключевой движущей силой исследований и разработок на протяжении многих лет была цель обеспечить постоянно улучшающееся качество изображения и удобство использования.

Например, в области видео мы наблюдаем постоянно увеличивающееся пространственное и временное разрешение с появлением в наши дни сверхвысокой четкости (UHD). Другой целью было дать ощущение глубины сцены. С этой целью были исследованы различные 3D-представления видео, включая стереоскопическое 3D и многовидовое (Dufaux et al., 2013).

В этом контексте конечная цель состоит в том, чтобы иметь возможность точно представить физический мир и доставить иммерсивный и гиперреалистичный опыт восприятия. С этой целью ниже мы обсудим некоторые появляющиеся инновации. Эти разработки также очень актуальны в приложениях VR и AR (Slater, 2014). Наконец, хотя в этой статье основное внимание уделяется аспектам обработки визуальной информации, очевидно, что новые технологии отображения (Masia et al., 2013) и звук также играют ключевую роль во многих сценариях приложений.

Световые поля, точечные облака, объемное изображение

Чтобы полностью представить сцену, должна быть представлена ​​световая информация, поступающая со всех сторон. Для этой цели ключевой концепцией является пленоптическая функция 7D (Adelson and Bergen, 1991), хотя на практике она неуправляема.

Путем введения дополнительных ограничений представление светового поля собирает сияние от лучей во всех направлениях. Следовательно, он содержит гораздо более богатую информацию по сравнению с традиционным 2D-отображением, которое захватывает 2D-проекцию света в сцене, интегрируя угловую область.Например, это позволяет производить обработку после захвата, такую ​​как перефокусировка и изменение точки обзора. Однако это также влечет за собой несколько технических проблем с точки зрения сбора и калибровки, а также этапов вычислительной обработки изображения, включая оценку глубины, сверхвысокое разрешение, сжатие и синтез изображения (Ihrke et al., 2016; Wu et al., 2017) . Выбор разрешения между пространственным и угловым разрешением является фундаментальной проблемой. Поскольку значительная часть более ранних работ была сосредоточена на статических световых полях, ожидается, что видео с динамическими световыми полями вызовут больший интерес в будущем.В частности, компактные многокамерные массивы становятся более управляемыми. Наконец, разработка эффективных методов сжатия светового поля и потоковой передачи является ключевым фактором во многих приложениях (Conti et al., 2020).

Еще одно многообещающее направление - рассмотрение представления облака точек. Облако точек - это набор точек в трехмерном пространстве, представленный их пространственными координатами и дополнительными атрибутами, включая значения цветных пикселей, нормали или отражательную способность. Они часто бывают очень большими, легко варьируются в миллионах точек и, как правило, немногочисленны.Одна из основных отличительных черт облаков точек заключается в том, что, в отличие от изображений, они не имеют регулярной структуры, что требует новых алгоритмов. Чтобы удалить шум, часто присутствующий в полученных данных, при сохранении внутренних характеристик, необходимы эффективные подходы к фильтрации трехмерного облака точек (Han et al., 2017). Также важно разработать эффективные методы сжатия облака точек (PCC). С этой целью MPEG разрабатывает два стандарта: PCC на основе геометрии (G-PCC) и PCC на основе видео (V-PCC) (Graziosi et al., 2020). G-PCC рассматривает облако точек в его исходной форме и сжимает его с помощью трехмерных структур данных, таких как октодеревья. И наоборот, V-PCC проецирует облако точек на 2D-плоскости, а затем применяет существующие схемы кодирования видео. Совсем недавно было показано, что подходы к PCC, основанные на глубоком обучении, являются эффективными (Guarda et al., 2020). Другой проблемой является разработка универсальных и надежных решений, способных обрабатывать потенциально широко изменяющиеся характеристики облаков точек, например по размеру и неоднородной плотности.Также необходимы эффективные решения для динамических облаков точек. Наконец, хотя многие методы фокусируются на независимой геометрической информации или атрибутах, крайне важно обрабатывать их совместно.

Высокий динамический диапазон и широкая цветовая гамма

Человеческая зрительная система способна воспринимать, используя различные механизмы адаптации, широкий диапазон силы света, от очень яркого до очень темного, как это происходит каждый день в реальном мире. Тем не менее, современные технологии визуализации все еще ограничены с точки зрения захвата или визуализации такого широкого диапазона условий.Визуализация с расширенным динамическим диапазоном (HDR) направлена ​​на решение этой проблемы. Широкая цветовая гамма (WCG) также часто ассоциируется с HDR, чтобы обеспечить более широкую колориметрию.

HDR достиг определенного уровня зрелости в контексте фотографии. Однако распространение HDR на видеопоследовательности ставит научные задачи для обеспечения высококачественных и экономичных решений, влияющих на весь конвейер обработки изображений, включая сбор контента, воспроизведение тона, управление цветом, кодирование и отображение (Dufaux et al., 2016; Чалмерс и Дебаттиста, 2017). Другая проблема - обратная совместимость с устаревшим контентом и традиционными системами. Несмотря на недавний прогресс, потенциал HDR еще не полностью использован.

Кодирование и передача

Три десятилетия деятельности по стандартизации постоянно улучшали гибридную схему кодирования видео, основанную на принципах кодирования с преобразованием и кодирования с предсказанием. Стандарт универсального кодирования видео (VVC) был завершен в 2020 году (Bross et al., 2021), достигая примерно 50% снижения скорости передачи данных при том же субъективном качестве по сравнению с его предшественником, высокоэффективным кодированием видео (HEVC). Хотя существенно превзойти VVC в краткосрочной перспективе может быть сложно, одно обнадеживающее направление - полагаться на улучшенные модели восприятия для дальнейшей оптимизации сжатия с точки зрения визуального качества. Другое направление, которое уже показало многообещающие результаты, - это применение подходов, основанных на глубоком обучении (Ding et al., 2021). Здесь одна из ключевых проблем - возможность обобщить эти глубокие модели на широкий спектр видеоконтента.Вторая ключевая проблема - сложность реализации как с точки зрения вычислений, так и требований к памяти, что является серьезным препятствием для широкого распространения. Кроме того, появление новых видеоформатов, нацеленных на иммерсивную коммуникацию, также требует новых схем кодирования (Wien et al., 2019).

Учитывая, что во многих сценариях приложений видео обрабатываются интеллектуальными аналитическими алгоритмами, а не просматриваются пользователями, еще одним интересным направлением является разработка кодирования видео для машин (Duan et al., 2020). В этом контексте сжатие оптимизируется с учетом производительности задач видеоанализа.

Стремление к гиперреалистичной и иммерсивной визуальной коммуникации чаще всего влечет за собой увеличение скорости передачи необработанных данных. Несмотря на улучшенные схемы сжатия, требуется большая полоса пропускания передачи. Более того, некоторые новые приложения, такие как VR / AR, автономное вождение и Индустрия 4.0, предъявляют жесткие требования к передаче с низкой задержкой, что сказывается как на конвейере обработки изображений, так и на канале передачи.В этом контексте появление беспроводных сетей 5G внесет положительный вклад в развертывание новых мультимедийных приложений, а развитие технологий беспроводной связи будущего указывает на многообещающие достижения (Da Costa and Yang, 2020).

Оценка человеческого восприятия и визуального качества

Важно разработать эффективные модели человеческого восприятия. С одной стороны, это может способствовать развитию алгоритмов, основанных на восприятии. С другой стороны, методы оценки качества восприятия необходимы для оптимизации и проверки новых решений в области визуализации.

Понятие качества восприятия (QoE) относится к степени удовольствия или раздражения пользователя приложения или услуги (Le Callet et al., 2012). QoE тесно связано с субъективными и объективными методами оценки качества. Многолетние исследования привели к успешной разработке показателей визуального качества восприятия, основанных на моделях человеческого восприятия (Lin and Kuo, 2011; Bovik, 2013). Совсем недавно подходы, основанные на глубоком обучении, также были успешно применены к этой проблеме (Bosse et al., 2017). Несмотря на то, что эти показатели качества восприятия достигли хороших результатов, остается несколько серьезных проблем. Во-первых, применительно к видеопоследовательностям большинство текущих показателей восприятия применяются к отдельным изображениям, игнорируя временное моделирование. Во-вторых, в то время как цвет является ключевым атрибутом, в настоящее время нет широко принятых показателей качества восприятия, явно учитывающих цвет. Наконец, новые возможности, такие как 360 ° видео, световые поля, облака точек и HDR, требуют новых подходов.

Другой тесно связанной темой является оценка эстетики изображения (Deng et al., 2017). На эстетическое качество изображения влияет множество факторов, таких как освещение, цвет, контраст и композиция. Это полезно в различных сценариях приложений, таких как поиск и ранжирование изображений, рекомендации и улучшение фотографий. В то время как в более ранних попытках использовались функции, созданные вручную, самые последние методы прогнозирования эстетического качества основаны на данных и подходах к глубокому обучению, используя доступность больших аннотированных наборов данных для обучения (Murray et al., 2012).Одна из ключевых проблем - это по своей сути субъективный характер оценки эстетики, что приводит к двусмысленности в ярлыках, подтверждающих достоверность фактов. Другой важный вопрос - объяснить поведение моделей глубинного эстетического прогнозирования.

Анализ, интерпретация и понимание

Еще одним важным направлением исследований была цель эффективного анализа, интерпретации и понимания визуальных данных. Это непростая задача из-за большого разнообразия и сложности визуальных данных. Это привело ко многим исследовательским мероприятиям, включающим анализ как низкого, так и высокого уровня, посвященный таким темам, как классификация и сегментация изображений, оптический поток, индексирование и поиск изображений, обнаружение и отслеживание объектов, а также интерпретация и понимание сцены.Далее мы обсудим некоторые тенденции и проблемы.

Обнаружение ключевых точек и локальные дескрипторы

Локальное сопоставление изображений было краеугольным камнем многих аналитических задач. Он включает в себя обнаружение ключевых точек, то есть заметных визуальных точек, которые можно надежно и многократно обнаруживать, и дескрипторов, то есть компактной подписи, локально описывающей визуальные особенности в каждой ключевой точке. Это позволяет впоследствии вычислить попарное соответствие между признаками, чтобы выявить локальные соответствия.В этом контексте было предложено несколько структур, включая масштабно-инвариантное преобразование признаков (SIFT) (Lowe, 2004) и Speed ​​Up Robust Features (SURF) (Bay et al., 2008), а также более поздние двоичные варианты, включая двоичные устойчивые независимые элементарные признаки. (BRIEF) (Calonder et al., 2010), Oriented FAST и Rotated BRIEF (ORB) (Rublee et al., 2011) и Binary Robust Invariant Scalable Keypoints (BRISK) (Leutenegger et al., 2011). Хотя эти подходы демонстрируют инвариантность к масштабу и вращению, они менее подходят для работы с большими трехмерными искажениями, такими как перспективные деформации, вращения вне плоскости и значительные изменения точки обзора.Кроме того, они имеют тенденцию выходить из строя в значительно изменяющихся и сложных условиях освещения.

Эти традиционные подходы, основанные на функциях ручной работы, успешно применялись для решения таких задач, как поиск изображений и видео, обнаружение объектов, одновременная визуальная локализация и отображение (SLAM) и визуальная одометрия. Кроме того, появление новых методов визуализации, представленных выше, также может быть полезным для задач анализа изображений, включая световые поля (Galdi et al., 2019), облака точек (Guo et al., 2020) и HDR (Rana et al., 2018). Однако в применении к многомерным визуальным данным для семантического анализа и понимания эти подходы, основанные на ручных функциях, в последние годы были вытеснены подходами, основанными на глубоком обучении.

Методы, основанные на глубоком обучении

Управляемые данными подходы, основанные на глубоком обучении (LeCun et al., 2015), и в частности архитектура сверточной нейронной сети (CNN), представляют собой современное состояние с точки зрения производительности для сложных задач распознавания образов в анализе и понимании сцены.Комбинируя несколько уровней обработки, глубокие модели могут изучать представления данных с разными уровнями абстракции.

Обучение с учителем - наиболее распространенная форма глубокого обучения. Для этого требуется большой и полностью маркированный набор обучающих данных, обычно трудоемкий и дорогостоящий процесс, необходимый при работе с новым сценарием приложения. Более того, в некоторых специализированных областях, например медицинские данные, получить аннотации может быть очень сложно. Чтобы облегчить это серьезное бремя, были предложены такие методы, как трансферное обучение и обучение со слабым учителем.

В другом направлении было показано, что глубокие модели уязвимы для состязательных атак (Akhtar and Mian, 2018). Эти атаки заключаются во внесении незначительных изменений во входные данные, так что модель предсказывает неверный результат. Например, в случае изображений незаметные различия пикселей могут обмануть модели глубокого обучения. Такие враждебные атаки, безусловно, являются важным препятствием для успешного развертывания глубокого обучения, особенно в приложениях, где безопасность и безопасность имеют решающее значение.Хотя были предложены некоторые ранние решения, серьезной проблемой является разработка эффективных механизмов защиты от этих атак.

Наконец, еще одна проблема - обеспечить низкую сложность и эффективность внедрения. Это особенно важно для мобильных или встроенных приложений. С этой целью дальнейшее взаимодействие между обработкой сигналов и машинным обучением потенциально может принести дополнительные преимущества. Например, одним из направлений является сжатие глубоких нейронных сетей для более эффективного управления ими.Более того, комбинируя традиционные методы обработки с моделями глубокого обучения, можно разрабатывать решения с низкой сложностью, сохраняя при этом высокую производительность.

Объяснимость в глубоком обучении

Хотя модели глубокого обучения, основанные на данных, часто достигают впечатляющих результатов при выполнении многих задач визуального анализа, их природа черного ящика часто по своей природе очень затрудняет понимание того, как они достигают прогнозируемого результата и как это соотносится с конкретными условиями. характеристики входных данных.Однако это серьезное препятствие во многих сценариях приложений, критически важных для принятия решений. Более того, важно не только быть уверенным в предлагаемом решении, но и получить от него дополнительную информацию. Исходя из этих соображений, некоторые системы глубокого обучения нацелены на обеспечение объяснимости (Adadi and Berrada, 2018; Xie et al., 2020). Этого можно достичь, проявив черты, связанные с уверенностью, доверием, безопасностью и этичностью.

Однако объяснимое глубокое обучение все еще находится на ранней стадии.Необходимы дальнейшие разработки, в частности, для разработки систематической теории объяснения моделей. Важные аспекты включают необходимость понимания и количественной оценки риска, понимания того, как модель делает прогнозы для обеспечения прозрачности и надежности, а также для количественной оценки неопределенности в прогнозе модели. Эта задача является ключевой для развертывания и использования решений на основе глубокого обучения с учетом ответственности, например, в таких областях приложений, как здравоохранение или автономное вождение.

Самоконтролируемое обучение

Самоконтролируемое обучение относится к методам, которые изучают общие визуальные особенности из крупномасштабных немаркированных данных без необходимости ручных аннотаций.Поэтому обучение с самоконтролем очень привлекательно, так как оно позволяет использовать огромное количество доступных немаркированных изображений и видео. Более того, широко распространено мнение, что это ближе к тому, как на самом деле учатся люди. Один из распространенных подходов - использовать данные для обеспечения контроля, используя их структуру. В более общем смысле можно определить предлоговую задачу, например рисование изображений, раскрашивание изображений в оттенках серого, прогнозирование будущих кадров в видео, удержание некоторых частей данных и обучение нейронной сети для их прогнозирования (Jing and Tian, ​​2020).Изучая целевую функцию, соответствующую заданной предлоговой задаче, сеть вынуждена изучать соответствующие визуальные особенности, чтобы решить проблему. Самостоятельное обучение также успешно применяется к восприятию автономных транспортных средств. Более конкретно, взаимодополняемость между аналитическими методами и методами обучения может использоваться для решения различных задач восприятия автономного вождения без предварительного требования аннотированного набора данных (Chiaroni et al., 2021).

Несмотря на то, что при самостоятельном обучении уже были достигнуты хорошие результаты, требуется дальнейшая работа.Ниже намечено несколько перспективных направлений. Сочетание самостоятельного обучения с другими методами обучения - первый интересный путь. Например, для сценариев, в которых доступны ограниченные размеченные данные, были предложены методы полууправляемого обучения (Van Engelen and Hoos, 2020) и краткосрочного обучения (Fei-Fei et al., 2006). Эффективность этих методов потенциально можно повысить, включив предварительное обучение под самоконтролем. Задача предлога также может служить для добавления регуляризации.Еще одна интересная тенденция в обучении с учителем - обучение нейронных сетей с использованием синтетических данных. Задача здесь состоит в том, чтобы преодолеть разрыв между синтетическими и реальными данными. Наконец, еще одно убедительное направление - использовать данные из разных модальностей. Простым примером является рассмотрение как видео, так и аудиосигналов в видеопоследовательности. В другом примере в контексте автономного вождения транспортные средства обычно оснащены несколькими датчиками, включая камеры, обнаружение света и дальность (LIDAR), глобальную систему позиционирования (GPS) и инерциальные измерительные устройства (IMU).В таких случаях легко получить большие немаркированные мультимодальные наборы данных, в которых можно эффективно использовать различные методы в методах обучения с самоконтролем.

Воспроизводимые исследования и большие общедоступные наборы данных

Инициатива воспроизводимых исследований - еще один способ дальнейшего обеспечения высококачественных исследований на благо нашего сообщества (Vandewalle et al., 2009). Воспроизводимость, относящаяся к способности кого-либо, работающего независимо, точно воспроизводить результаты эксперимента, является ключевым принципом научного метода.В контексте обработки изображений и видео обычно недостаточно подробного описания предлагаемого алгоритма. Чаще всего необходимо также предоставить доступ к коду и данным. Это еще более важно в случае моделей, основанных на глубоком обучении.

Параллельно с этим очень желательно наличие больших общедоступных наборов данных для поддержки исследовательской деятельности. Это особенно важно для новых появляющихся модальностей или конкретных сценариев приложений, где трудно получить доступ к соответствующим данным.Более того, с появлением глубокого обучения для обучения часто требуются большие наборы данных вместе с метками, что может стать еще одним бременем.

Заключение и перспективы

Сфера обработки изображений очень широка и разнообразна, с множеством успешных приложений как на потребительском, так и на бизнес-рынках. Однако остается еще много технических проблем, чтобы еще больше раздвинуть границы технологий визуализации. Две основные тенденции: с одной стороны, всегда улучшать качество и реалистичность изображений и видеоконтента, а с другой - иметь возможность эффективно интерпретировать и понимать этот огромный и сложный объем визуальных данных.Однако этот список, конечно, не является исчерпывающим, и есть много других интересных проблем, например: связанные с компьютерной визуализацией, информационной безопасностью и судебной экспертизой или медицинской визуализацией. Ключевые инновации будут найдены на перекрестке обработки изображений, оптики, психофизики, коммуникации, компьютерного зрения, искусственного интеллекта и компьютерной графики. Поэтому многопрофильное сотрудничество имеет решающее значение для продвижения вперед с участием субъектов как из академических кругов, так и из отрасли, чтобы способствовать этим прорывам.

Раздел «Обработка изображений» в программе Frontier in Signal Processing направлен на то, чтобы предоставить исследовательскому сообществу форум для обмена, обсуждения и улучшения новых идей, с целью внести свой вклад в дальнейшее развитие области обработки изображений и принести интересную информацию. инновации в обозримом будущем.

Вклад авторов

Автор подтверждает, что является единственным соавтором этой работы, и одобрил ее для публикации.

Конфликт интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

1 https://www.brandwatch.com/blog/amazing-social-media-statistics-and-facts/ (по состоянию на 23 февраля 2021 г.).

Ссылки

Адади, А., и Беррада, М. (2018). Заглядывать внутрь черного ящика: обзор объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Доступ IEEE 6, 52138–52160. doi: 10.1109 / access.2018.2870052

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Адельсон Э. Х. и Берген Дж. Р. (1991). «Пленоптическая функция и элементы раннего зрения» Вычислительные модели обработки изображений .Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 3-20.

Google Scholar

Ахтар, Н., и Миан, А. (2018). Угроза состязательных атак на глубокое обучение в компьютерном зрении: обзор. Доступ IEEE 6, 14410–14430. doi: 10.1109 / access.2018.2807385

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., and Van Gool, L. (2008). Ускоренные надежные функции (SURF). Computer Vis. понимание изображений 110 (3), 346–359. DOI: 10.1016 / j.cviu.2007.09.014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боссе, С., Манири, Д., Мюллер, К. Р., Виганд, Т., и Самек, В. (2017). Глубокие нейронные сети для оценки качества изображения без эталонного и полного эталонного изображения. IEEE Trans. Процесс изображения. 27 (1), 206–219. doi: 10.1109 / TIP.2017.2760518

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бовик А.С. (2013). Автоматическое предсказание воспринимаемого качества изображения и видео. Proc. IEEE 101 (9), 2008–2024 гг.doi: 10.1109 / JPROC.2013.2257632

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бросс, Б., Чен, Дж., Ом, Дж. Р., Салливан, Дж. Дж. И Ван, Ю. К. (2021 г.). Развитие международной стандартизации кодирования видео после AVC, с обзором универсального кодирования видео (VVC). Proc. IEEE . doi: 10.1109 / JPROC.2020.3043399

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Calonder, M., Lepetit, V., Strecha, C., and Fua, P. (2010). Кратко: бинарные устойчивые независимые элементарные функции.В К. Даниилидис, П. Марагос и Н. Парагиос (ред.) Европейская конференция по компьютерному зрению . Берлин, Гейдельберг: Springer, 778–792. doi: 10.1007 / 978-3-642-15561-1_56

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чалмерс, А., Дебаттиста, К. (2017). Прошлое, настоящее и будущее HDR-видео: перспектива. Сигнал. Обработка: Image Commun. 54, 49–55. doi: 10.1016 / j.image.2017.02.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chiaroni, F., Rahal, M.-C., Hueber, N., и Dufaux, F. (2021). Самоконтролируемое обучение для восприятия автономных транспортных средств: сочетание аналитических и обучающих методов. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 38 (1), 31–41. doi: 10.1109 / msp.2020.2977269

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cisco, (2019-2019). Индекс визуальных сетей Cisco: прогноз и тенденции, 2017-2022 гг. (Технический документ) , Индианаполис, Индиана: Cisco Press.

Конти, К., Соарес, Л. Д., и Нуньес, П.(2020). Кодирование плотного светового поля: обзор. Доступ IEEE 8, 49244–49284. doi: 10.1109 / ACCESS.2020.2977767

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Да Коста, Д. Б., Янг, Х.-К. (2020). Грандиозные задачи беспроводной связи. Фронт. Commun. Сети 1 (1), 1–5. doi: 10.3389 / frcmn.2020.00001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Deng, Y., Loy, C.C., and Tang, X. (2017). Эстетическая оценка изображения: экспериментальный обзор. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 34 (4), 80–106. doi: 10.1109 / msp.2017.2696576

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ding, D., Ma, Z., Chen, D., Chen, Q., Liu, Z., and Zhu, F. (2021). Достижения в системе сжатия видео с использованием глубокой нейронной сети: обзор и тематические исследования . Итака, Нью-Йорк: Корнельский университет.

Дуань, Л., Лю, Дж., Ян, В., Хуанг, Т., и Гао, В. (2020). Кодирование видео для машин: парадигма совместного сжатия и интеллектуальной аналитики. IEEE Trans. Процесс изображения. 29, 8680–8695. doi: 10.1109 / tip.2020.3016485

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Dufaux, F., Le Callet, P., Mantiuk, R., and Mrak, M. (2016). Видео с расширенным динамическим диапазоном - от получения до отображения и приложений . Кембридж, Массачусетс: Academic Press.

Dufaux, F., Pesquet-Popescu, B., and Cagnazzo, M. (2013). Новые технологии для 3D-видео: создание, кодирование, передача и рендеринг .Хобокен, Нью-Джерси: Уайли.

Галди, К., Кьеза, В., Буш, К., Лобато Коррейя, П., Дугелай, Ж.-Л., и Гийемо, К. (2019). Световые поля для анализа лица. Датчики 19 (12), 2687. doi: 10.3390 / s187

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грациози, Д., Накагами, О., Кума, С., Загетто, А., Судзуки, Т., и Табатабай, А. (2020). Обзор текущих мероприятий по стандартизации сжатия облака точек: на основе видео (V-PCC) и на основе геометрии (G-PCC). APSIPA Trans.Сигнал Инф. Процесс. 9, 2020. doi: 10.1017 / ATSIP.2020.12

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Guarda, A., Rodrigues, N., and Pereira, F. (2020). Адаптивное кодирование геометрии облака точек на основе глубокого обучения. IEEE J. Selected Top. Сигнальный процесс. 15, 415-430. doi: 10.1109 / mmsp48831.2020.9287060

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гуо, Й., Ван, Х., Ху, К., Лю, Х., Лю, Л., и Беннамун, М. (2020). Глубокое обучение для трехмерных облаков точек: обзор. Транзакции IEEE по анализу образов и машинному интеллекту . doi: 10.1109 / TPAMI.2020.3005434

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Han, X.-F., Jin, J. S., Wang, M.-J., Jiang, W., Gao, L., and Xiao, L. (2017). Обзор алгоритмов фильтрации трехмерного облака точек. Сигнал. Обработка: Image Commun. 57, 103–112. doi: 10.1016 / j.image.2017.05.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Haskell, B.G., Puri, A., and Netravali, A.Н. (1996). Цифровое видео: введение в MPEG-2 . Берлин, Германия: Springer Science and Business Media.

Хирш Р. (1999). Улавливая свет: история фотографии . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Макгроу-Хилл.

Ирке, И., Рестрепо, Дж., И Миньяр-Дебиз, Л. (2016). Принципы визуализации светового поля: краткий обзор 25-летних исследований. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 33 (5), 59–69. doi: 10.1109 / MSP.2016.2582220

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Jing, L., и Тиан, Ю. (2020). «Самоконтролируемое обучение визуальных функций с помощью глубоких нейронных сетей: обзор», транзакций IEEE по анализу образов и машинному интеллекту , Итака, Нью-Йорк: Корнельский университет.

Google Scholar

Ле Калле П., Мёллер С. и Перкис А. (2012). Официальный документ Qualinet по определениям качества опыта. Европейская сеть по качеству опыта работы с мультимедийными системами и услугами (COST Action IC 1003), 3 (2012).

Google Scholar

Ле Галл, Д.(1991). Mpeg: стандарт сжатия видео для мультимедийных приложений. Commun. ACM 34, 46–58. doi: 10.1145 / 103085.103090

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Leutenegger, S., Chli, M., and Siegwart, R.Y. (2011). «BRISK: бинарные устойчивые инвариантные масштабируемые ключевые точки», Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, Барселона, Испания, 6-13 ноября 2011 г. (IEEE), 2548–2555.

Google Scholar

Лин В., и Джей Куо, К.-К. (2011). Метрики визуального восприятия: обзор. J. Vis. Commun. представление изображения 22 (4), 297–312. doi: 10.1016 / j.jvcir.2011.01.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лоу, Д. Г. (2004). Отличительные особенности изображения от масштабно-инвариантных ключевых точек. Внутр. J. Comput. Vis. 60 (2), 91–110. doi: 10.1023 / b: visi.0000029664.99615.94

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Masia, B., Wetzstein, G., Didyk, P., and Gutierrez, D. (2013). Обзор вычислительных дисплеев: раздвигая границы оптики, вычислений и восприятия. Comput. И Графика 37 (8), 1012–1038. doi: 10.1016 / j.cag.2013.10.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Murray, N., Marchesotti, L., and Perronnin, F. (2012). «AVA: крупномасштабная база данных для эстетического визуального анализа», конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, Провиденс, Род-Айленд, июнь 2012 г. (IEEE), 2408–2415. doi: 10.1109 / CVPR.2012.6247954

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rana, A., Valenzise, ​​G., and Dufaux, F.(2018). Оператор тонального отображения на основе обучения для эффективного сопоставления изображений. IEEE Trans. Мультимедиа 21 (1), 256–268. doi: 10.1109 / TMM.2018.2839885

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rublee, E., Rabaud, V., Konolige, K., and Bradski, G. (2011). «ORB: эффективная альтернатива SIFT или SURF», Международная конференция IEEE по компьютерному зрению, Барселона, Испания, ноябрь 2011 г. (IEEE), 2564–2571. doi: 10.1109 / ICCV.2011.6126544

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Энгелен, Дж.Э. и Хус, Х. Х. (2020). Опрос о неполном обучении с учителем. Mach Learn. 109 (2), 373–440. doi: 10.1007 / s10994-019-05855-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Vandewalle, P., Kovacevic, J., and Vetterli, M. (2009). Воспроизводимые исследования в области обработки сигналов. Сигнал IEEE. Процесс. Mag. 26 (3), 37–47. doi: 10.1109 / msp.2009.932122

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уоллес, Г. К. (1992). Стандарт сжатия неподвижных изображений JPEG. IEEE Trans. Consumer Electron. Фев 38 (1), xviii-xxxiv. doi: 10.1109 / 30.125072

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wien, M., Boyce, J. M.

Обработка картинок: Обработка JPEG фотографий онлайн — IMG online

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Пролистать наверх