Статья не содержит описания важных достижений, просьба относиться к ней как к DIY поделке. Когда искал ответ на вопрос не нашел (плохо искал) решения с применением openCV, а так же двух и более камер для наблюдения за объектами.

https://habr.com/ru/post/710406/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710406

Одно из направлений Data Science — системы распознавания лиц. Благодаря им московские камеры признаны одними из самых совершенных в мире. Ловить преступников и входить в приложения с ними проще, а прятаться от правосудия и выдавать себя за другого человека — сложнее. Вместе с экспертом Вадимом Лукмановым разбираемся на базовом уровне, где применяются системы распознавания лиц и как они работают.

https://habr.com/ru/post/707566/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707566

На прошлом уроке мы углубились в изучение контуров. В частности, научились работать со структурой, которую возвращает функция выделения контуров, научились аппроксимировать и обходить контур, научились программировать кое-какие геометрические операции, чтобы создать инвариантное описание объекта. Напомню, как это мы сделали: нашли контур объекта, аппроксимировали его, обошли этот контур, вычислили косинусы углов между гранями аппроксимированного контура.

Сегодня продолжим тему прошлого урока. Вычислим инвариантный вектор новым методом: через отношения длин сторон. Мы начнем обход так же с самой удаленной от центра точки, только будем брать стороны, а не углы межу сторонами. И первая сторона это та, что прилегает к первой точке. То есть она соединяет первую точку и следующую за ней по часовой стрелке. И все эти длины сторон мы разделим на самую длинную сторону. Хотя нет, сделам лучше. Сделаем минимакс нормализацию: вычтем из длины стороны минимум и разделим на разницу между минимумом и максимумом. У нас будет вектор чисел от 0 до 1.

И так, займемся кодингом. Сначала напишем цикл, создающий исходный масcив:

https://habr.com/ru/post/687864/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=687864

Умный дом делает жизнь комфортнее и безопаснее. Безопасность никогда не бывает лишней. Одна из задач интернета вещей — защита человека и его жилища, поэтому мы ставим камеры видеонаблюдения с датчиками движения и уведомлениями через интернет. В любой момент можно достать телефон и проверить, что в дом не пробрались еноты.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/681722/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681722

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

Необходимая подготовка читателя — должно быть общее представление о компьютерном зрении (computer vision) и нейронных сетях. Здесь не будет описаний, что такое сверточная нейронная сеть и т.п., статей по таким основам найдете много на хабре (вот хорошая Глубокое обучение для новичков: распознаем изображения с помощью сверточных сетей). В то же время, совсем новички могут получить представление, какие знания и компетенции нужны для решения подобных задач.

https://habr.com/ru/post/661649/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=661649