Идентификация круглых печатей на изображении

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

Идея обратиться к идентификации геометрических объектов на изображении родилась при решении задачи поиска фальсификата в pdf файлах.

В период пандемии многие организации перешли на особый режим работы, личное взаимодействие с клиентами снизилось, поменялись бизнес-процессы. Изменения коснулись оформления первичных документов, чаще стали встречаться скан-копии файлов со вставленными подписями и печатями в виде отдельных картинок. Для оценки объема и формирования пула соответствующих документов потребовалось создать инструмент, способный «просмотреть» более 20 Гбайт файлов на предмет наличия указанных отклонений.

Задача:

Идентификация наличия круглых печатей на странице сканированного документа.

Реализация:

Python OpenCV (версия 4.6.0) – open source библиотека компьютерного зрения.

▪ Читать

@machinelearning_ru

Google’s Video Editor AI: Absolute Magic!

https://www.youtube.com/watch?v=G1dXEM_7lh8

Dreamix: Video Diffusion Models are General Video Editors: https://dreamix-video-editing.github.io/

@machinelearning_ru

Введение в развёртывание ML: Flask, Docker и Locust

Вы потратили много времени на EDA, тщательно проработали все функции, несколько дней настраивали модель и, наконец, получили то, что хорошо работает в тестовом варианте. Теперь, мой друг, вам нужно развернуть вашу модель. В конце концов, любая модель, которая остаётся на локальном компьютере, ничего из себя не представляет, независимо от того, насколько она хороша.

Изучение этой части рабочего процесса Data Science может показаться непосильным, особенно если у вас нет большого опыта разработки программного обеспечения. Не бойтесь, основная цель этой статьи — познакомить вас с одним из самых популярных фреймворков для развёртывания на Python – Flask. Кроме того, вы узнаете, как контейнеризировать развёртывание и измерить его производительность – два аспекта, которые часто упускаются из виду.

▪Читать
▪Код

@machinelearning_ru

GPT-4 появится уже на следующей неделе и будет мультимодальным — об этом заявил технический директор Microsoft Андреас Браун.

Мультимодальность означает, что модель умеет работать с разными категориями данных, например, видео.

Всё развивается очень быстро.


@machinelearning_ru

Microsoft представила Visual ChatGPT — нейронка позволяет редактировать изображения прямо в чате.

Например, удаляет любые объекты, меняет их цвет, знает, какие предметы на фотке. Запоминает контекст и хорошо редачит.

Конечно, можно генерировать пикчи по любому запросу. Протестить можно уже сейчас.

NVIDIA's New AI: Better AI Videos Are Here!

Video: https://www.youtube.com/watch?v=NMfqlscAU3M
Github: https://github.com/NVlabs/long-video-gan

@machinelearning_ru

Chat with GPT — ChatGPT с голосом

Это неофициальное приложение ChatGPT с открытым исходным кодом, в котором есть дополнительные функции и возможности персонализации.

Он соединяет ChatGPT с ElevenLabs, чтобы дать чат-боту реалистичный человеческий голос. Кроме этого, ускоряет время отклика и можно регулировать креативность.

ChatGpt телеграм бот

@machinelearning_ru

All-In-One-Deflicker

All-In-One-Deflicker — это общая платформа постобработки, которая может удалять различные типы мерцания из различных видео, в том числе видео из видеозахвата, обработки и генерации.

• Project website
• GitHub

@machinelearning_ru

Silero Models

Предварительно обученные модели преобразования речи в текст, текста в речь и улучшения текста.

https://github.com/snakers4/silero-models

@machinelearning_ru

​Раскрашивание изображений с использованием нейронных сетей

С помощью DeOldify можно преобразовать старые черно-белые фотографии, добавив к ним цвет. Для работы с моделью автор использовал python 3.10, но вы можете поэкспериментировать со своими фотографиями на любом другом языке программирования.

Репозиторий: https://github.com/jantic/DeOldify
Руководство: https://habr.com/ru/post/681928/

#python

GPT-4 для создании игр.

Пользователь под никоа skirano сделал игру Pong, которая работает прямо в диалоговом окне чат-бота. По его словам на это ушла минута и получилось с первой попытки.

Интересный факт, оригинальную Pong в 1972 году разрабатывали несколько месяцев.

@Chatgpturbobot - chatgpt bot в телеграме.

@machinelearning_ru