Facebook запускает Spectrum – библиотеку обработки изображений

Facebook Spectrum

Разработчики:Facebook
Дата последнего релиза:январь 2019 г
Отрасли:Интернет-сервисы

2019: Публикация исходных кодов

В январе 2019 года Facebook объявила о раскрытии исходных кодов библиотеки для обработки изображений Spectrum, которую крупнейшая в мире социальная сеть использует для улучшения качества фотографий, загружаемых пользователями приложений компании.

Эта система изначально применялась самой Facebook, а в ноябре 2018 года она была выпущена в публичный доступ в рамках бета-версии (0.9). В январе 2019-го вышла Spectrum 1.0.0, а ее исходники были опубликованы на портале GitHub. Таким образом, технология стала доступной огромному сообществу разработчиков. [1]

Как пишет издание VentureBeat, камеры в современных смартфонах стали занимать центральное место. Их производительность увеличивается за счет искусственного интеллекта и дополнительных сенсоров на радость любителей фотографий. Однако высокое качество снимков приводит к увеличению их размеров, что осложняет их обмен между пользователями и потребляет много трафика.

Приложения, вроде WhatsApp и Facebook, сжимают изображения (уменьшают размер и переформатируют снимки), чтобы ускорить их загрузку в соцсеть. Но это сказывается на качестве.

Библиотека Spectrum помогает решить эту проблему, используя технологию перекодировки изображения на пользовательском устройстве. В результате даже большие фотографии на iPhone и Android-гаджеты загружаются быстро без потери качества.

Технология интегрируется с библиотеками сжатия изображений от сторонних производителей, в том числе MozJpeg от Mozilla. MozJpeg может уменьшить размер файла на 10-15% при подготовке к загрузке.

В Facebook утверждают, что Spectrum более эффективно справляется с обработкой изображений, чем API-интерфейсы, которые встроены в другие программные платформы, поскольку различные мобильные ОС и разворачиваемые API могут выдавать неодинаковые результаты. [2]

Facebook запускает Spectrum – библиотеку обработки изображений

  • В теме действуют все Правила форума | Правила раздела;
  • Полезные темы на заметку: FAQ по форуму | Как убирать изображения под спойлер;
  • Вместо слов «Спасибо!» используйте . Если у Вас меньше 15 постов – нажмите на кнопку под тем сообщением, где Вам помогли, и напишите благодарность;
  • При отсутствии куратора шапку темы наполняют модераторы. Воспользуйтесь кнопкой на сообщении, которое, во вашему мнению, нужно добавить в шапку, чтобы связаться с модератором.

ВНИМАНИЕ! В новых ревизиях второго поколения роботов, выпущенных начиная с 03.2019, а также в прошивках, начиная с 02.2019, появилась проверка принадлежности робота к региону. То есть робот для китайского рынка (в России тоже часто такие продают под видом европейского) больше не работает в России. Прошить себя не дает и т.д.

В MiHome выводится следующее сообщение:
русский вариант – “Робот, который вы приобрели, не сертифицирован и не может быть использован. Пожалуйста, приобретите его по обычным каналам. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, свяжитесь с дилером.”
английский вариант – “The robot you purchased can not use plug-ins without authentication. Please purchase it from regular channels. If you have any questions, please contact the dealer.”
китайский вариант – “你购买的机器人未经过认证无法使用插件,请从正规渠道购买,如有疑问请联系经销商”

Робот-пылесос Xiaomi Mi Robot Vacuum оснащен малошумным бесщеточным мотором, поставляемым японской фирмой NIDEC. Вентилятор дает максимальное давление в целых 1800 Па, которая обеспечивает большую мощность при работе с жесткой грязью.

Mi Robot Vacuum также оснащен тремя процессорами: четырехъядерным процессором Allwinner, сопроцессором STMicroelectronics ARM и процессором обработки изображения Texas Instruments LDS. Трио помогает пылесосу получать данные в режиме реального времени от россыпи из 12 различных типов датчиков (датчик определения расстояния LDS, ультразвуковой радар, датчик расстояния до стены, датчик крупной грязи, датчик падения, гироскопы, акселерометры и так далее). Лазерный дальномер и ультразвуковой радар сканируют окружающее робота пространство на все 360 градусов с частотой замеров 1800 раз/сек. Эта технология похожа на ту, что мы можем видеть в современных беспилотных автомобилях.

Встроенная батарея емкостью 5200 мАч составлена из аккумуляторов повышенной емкости типа 18650 от LG и Panasonic и гарантирует 2,5 уборку от одного заряда батареи.

В: Зачем?
О: После получения рут прав вы получаете полноценный дистрибутив Ubuntu внутри пылесоса. Что с этим делать решать вам. После этого только ваша фантазия ограничивает возможности пылесоса, ну и, соответственно, умения работать с Ubuntu.

Для первой версии:
Полный сток (версия 3532) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd v11_003532.fullos_root.pkg.

  • Полный сток (версия 3.3.9_003514) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 3.3.9_003506) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 3.3.9_003416) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 3.3.9_003254) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 3.3.9_003194, начиная с этой версии появилась зональная уборка) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 3.3.9_003132) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
Читайте также:  Apple Arcade: Игры по подписке стоимостью 199 рублей в месяц

Модифицированные прошивки
—————–
Теперь зональная уборка и отправка в определенную точку работает официально в родном плагине MiHome, больше никаких манипуляций.

Для второй версии:
Ввиду появления региональной блокировки у второго поколения робота используйте модифицированные прошивки

  • Полный сток (версия 001792) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd
  • Полный сток (версия 001780) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 001632) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 001518) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 001414) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 001408) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 001344) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 001228) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.
  • Полный сток (версия 001168) с рутом, вход по ssh, логин и пароль cleaner, после входа можно/нужно поменять пароль на свой с помощью команды passwd.

Ниже языковые пакеты только для 1-го и 2-го поколений ( для 3-го они НЕ подходят, можете не пытаться ). Подробности в FAQ

Языковые пакеты можно ставить на любую прошивку, независимо стоковая (оригинальная) она у вас или кастомная. То есть прошивать прошивку необязательно
3 типа звуковых пакетов для Roborock

В теме нет куратора. По вопросам наполнения шапки обращайтесь к модераторам раздела через кнопку под сообщениями, на которые необходимо добавить ссылки.

Сообщение отредактировал .//Hack – 08.02.20, 15:19

Языковые пакеты можно ставить на любую прошивку, независимо стоковая (оригинальная) она у вас или кастомная.

Вторая версия робота также прошивается по этой инструкции, только прошивки берутся для второй версии

Прошивки и языковые пакеты берем из шапки.

Прошивку и говорилку можно прошивать независимо друг от друга, а можно и вместе. В спойлере специально указал красным, что нужно сделать в случае прошивки, а что в случае говорилки. Остальные пункты общие для обоих процессов

# – означает, что команда должна быть выполнена от пользователя root
Чтоб выполнить команду от пользователя root, необходимо перед командой добавить sudo (в Debian может не быть по умолчанию). Например sudo apt-get . либо перейти полностью в режим рут с помощью команды su (sudo su в Ubuntu). После ввода команды система попросит рут-пароль.

Робот должен быть заряжен и стоять на док-станции.

Сначала тянем зависимости:

Внимание! С недавнего времени для python-miio требуется минимум python 3.5. Поэтому обязательно проверьте версию через команду:

Если версия ниже 3.5, то обновитесь любым доступным способом для вашей ОС.

Чтоб все сделать чисто, создаем папку в домашнем каталоге и переходим в нее

Вопрос по language-agnostic, image-processing &#8211 Библиотеки обработки изображений [закрыто]

Я недавно вернулся к обработке изображений. Большая часть того, что я использовал ранее, была Matlab. Я хотел бы перейти на более удобный и открытый язык.

Читайте также:  В Москве впервые за 9 лет пройдет Фотокросс

После использования библиотеки PythonPIL и с горечью понял, что он имеет встроенные, только 3×3 и 5×5 ядра фильтра, я решил спросить здесь, знает ли кто-нибудь о хороших библиотеках обработки изображений.

Каковы существующие библиотеки обработки изображений (любой язык)? Они быстрые / зрелые / все еще находятся на ранней стадии?

ть функциональности является низкоуровневой, начиная от линейных фильтров, арифметических операций, БПФ, вейвлетов, геометрических преобразований (. ), но она также содержит несколько высокоуровневых алгоритмов, например, для рисования или сегментации. Это очень быстро и хорошо задокументировано. Я определенно рекомендовал бы это для коммерческой разработки (не уверен, есть ли лицензии с открытым исходным кодом).

http://opencv.willowgarage.com – как отметил Вереб, ITK также на высшем уровне.

Scipy библиотека, ЭтоОткрытый исходный код быстрая библиотека манипуляций с n-мерным массивом в python. Он имеет все основные инструменты обработки изображений:

Он не имеет все более продвинутые функции Matlab’s Image Processing Toolbox. Тем не менее, как предположил Вереб, многие из них можно найти в ITK (также доступно в версии Python).

Как и вы, я хотел перейти от Matlab к динамическому языку, например, Python. И, как и вы, я был разочарован PIL, когда понял, что это просто ImageMagick в Python. Вам все еще нужно будет использовать PIL для чтения / записи изображений.

Чтобы получить Matlab-подобный опыт обработки изображений с питона получитьNumpy / SciPy, Matplotlib а такжеSpyder, Все это и многое другое удобно упаковано вPython (X, Y) только для окон.

ImageMagick, Это очень популярная библиотека обработки изображений с открытым исходным кодом, и она имеет привязки практически для любого языка.

GDAL служит зрелым доверенным лицом дляразные форматы изображений, Привязки для нескольких языков, включая Python

вы можете использовать ITK, который можно использовать с VTK в качестве инструментария визуализации. Единственная проблема, которую вы обнаружите, заключается в том, что их не очень легко построить, если вы собираетесь использовать их оболочки Python (и еще сложнее, если вы попытаетесь создать сторонний проект с открытым исходным кодом wrapITK).

Но вы могли бы использовать python (x, y), который поставляется со всеми этими инструментами (и многими другими), работающими из коробки и на python:http://www.pythonxy.com

Надеюсь, это поможет.

OpenCV Это очень быстрый и зрелый язык в C. Недостатком является то, что он не объектно-ориентирован, что, я полагаю, не является одним из ваших критериев. Многие функции, такие как анализ подключенных компонентов включены.

JAI (Java Advanced Imaging) быстрый и очень зрелый, а также объектно-ориентированный. Может потребоваться немного времени, чтобы согреться с этой библиотекой. Но мощный и управляемый.

Если вы планируете провести какое-то академическое исследование или создание прототипа для OpenCV, если ваша цель – разработка коммерческого или крупномасштабного программного обеспечения, я рекомендую JAI.

ОБНОВИТЬ

OpenCV теперь имеет C ++ и Python API. Я использую OpenCV C ++ уже 3 недели, API намного лучше, чем C API. OpenCV более стабилен, и сообщество выросло. И есть много готовых к использованию продвинутых алгоритмов в OpenCV. Это стоит рассмотреть.

Intel AI Lab открыла библиотеку обработки языка для диалоговых систем

Intel AI Lab открыла исходный код библиотеки для обработки естественного языка, основанной на наборе моделей глубинного обучения. Библиотека создана для совершенствования чат-ботов и виртуальных помощников. Например, она учит распознавать категории объектов, понимать намерения пользователя и то, каких он ждёт действий.

Код библиотеки написан на языке Python и распространяется под лицензией Apache 2.0. Она поддерживает работу с фреймворками машинного обучения Intel Nervana™ graph, Intel neon, TensorFlow, Dynet и Keras.

Состав

В NLP Architect входят:

  • набор базовых моделей NLP для обработки информации на естественном языке;
  • модули NLU для распознавание смысла информации на естественном языке;
  • модули для семантического разбора;
  • компоненты для создания диалоговых систем с элементами искусственного интеллекта, таких как чат-боты;
  • шаблоны для построения готовых сервисов и примеры приложений с реализацией отвечающих на вопросы автоинформаторов, систем машинного чтения и интерфейсов для визуализации взаимосвязи между словами.

Задачи

По словам разработчиков, NLP Architect будет полезна:

  • в тренировках моделей с использованием предоставляемых алгоритмов, эталонных наборов данных и собственных данных;
  • при создании новых доступных моделей и расширении существующих;
  • в исследованиях применимости моделей глубинного машинного обучения для решения задач обработки информации на естественном языке;
  • в оптимизации алгоритмов машинного обучения;
  • для интеграции в проекты готовых модулей и утилит, предоставляемых библиотекой.

Модели библиотек NLP и NLU пригодны для разбора зависимостей между языковыми конструкциями, определения смысловых примитивов и маркировки слотов, применения сетей памяти для построения диалогов, применения сетей ключ/значение для организации взаимодействия в форме вопрос/ответ, использования моделей векторов для расстановки слов.

Читайте также:  Pentax MX-1

NLP и NLU используются при проведении семантической сегментации словосочетаний, выделении терминов, определении смысловой информации и разбивке текста на структурные элементы.

Модели обработки естественного языка

В библиотеке реализовали набор моделей глубинного обучения, ориентированных на работу с естественной речью. Функции не фокусируются на выполнении задач определенной специфики, но Intel думает над вариантами.

Основные возможности библиотеки Python Imaging Library / Pillow / PIL

PIL, известная как библиотека Python Imaging Library, может быть использована для работы с изображениями достаточно легким способом. У PIL не было никаких изменений и развития с 2009. Поэтому, добрые пользователи этого сайта предложили взглянуть на Pillow еще раз. Эта статья поможет вам узнать как пользоваться Pillow.

Что такое Pillow?

Pillow это форк PIL (Python Image Library), которая появилась благодаря поддержке Алекса Кларка и других участников. Основана на коде PIL , а затем преобразилась в улучшенную, современную версию. Предоставляет поддержку при открытии,управлении и сохранении многих форматов изображения. Многое работает так же, как и в оригинальной PIL.

Загрузка и установка Pillow

Перед началом использования Pillow, нужно загрузить и установить ее. Pillow доступна для Windows, Mac OS X и Linux. Самая “свежая” версия — это версия “5.3.0” и она поддерживается на python 2.7 и выше. Для инсталляции Pillow на компьютеры Windows используйте easy_install или pip :

Для установки Pillow на компьютерах Linux просто используйте:

А установки Pillow на Mac OS X нужно для начала установить XCode, а затем Homebrew. После того как Homebrew установлен, используйте:

Убедитесь, что Pillow установлена

Убедитесь, что Pillow установлена, откройте терминал и наберите следующее в текущей строке:

Если система показывает снова >>> , значит модули Pillow правильно установлены.

Форматы файлов

Перед началом использования модуля Pillow, давайте укажем некоторые поддерживаемые типы файлов: BMP, EPS, GIF, IM, JPEG, MSP, PCX PNG, PPM, TIFF, WebP, ICO, PSD, PDF . Некоторые типы файлов возможны только для чтения, в то время как другие доступны только для написания. Чтобы увидеть полный список поддерживаемых типов файла и больше информации о них, ознакомьтесь с руководством к Pillow.

Как использовать Pillow для работы с изображениями

Поскольку мы собираемся работать с изображениями, для начала, скачаем одно. Если у вас уже есть изображение, которое хотите использовать, пропустите этот шаг, описанный ниже. В нашем примере будем использовать стандартное тестовое изображение под названием «Lenna» или «Lena». Это изображение используется во многих экспериментах по обработке изображений. Просто зайдите сюда и загрузите изображение. Если вы нажмете на изображение, оно сохранится как изображение с количеством пикселей 512×512.

Использование Pillow

Давайте посмотрим на возможные варианты использования этой библиотеки. Основные функции находятся в модуле Image . Вы можете создавать экземпляры этого класса несколькими способами. Путем загрузки изображений из файлов, обработки других изображений, либо создания изображений с нуля. Импортируйте модули Pillow, которые вы хотите использовать.

Затем вы получите доступ к функциям.

Загрузка изображения

Используйте метод open идентификации файла на компьютере, а затем загрузить идентифицированный файл с помощью myfile.load() . Как только изображение будет загружено, с ним можно работать. Часто используется блок try except при работе с файлами. Чтобы загрузить изображение с помощью try except используйте:

Когда мы считываем файлы с диска с помощью функции open() , нам не нужно знать формат файла. Библиотека автоматически определяет формат, основанный на содержании файла. Теперь, когда у вас есть объект Image , вы можете использовать доступные атрибуты для проверки файла. Например, если вы хотите увидеть размер изображения, вы можете использовать атрибут format .

Атрибут size — это tuple (кортеж), содержащий ширину и высоту (в пикселях). Обычные mode : L для изображений с оттенками серого, RGB для изображений с истинным цветным изображением и CMYK для печати изображений. В результате кода выше, вы должны получить следующее (если используете Lenna.png):

Размытие изображения

Этот пример загрузит и размоет изображение с жесткого диска.

Размытое изображение должно выглядеть следующим образом:
Чтобы открыть изображение, мы использовали методы show() . Если вы ничего не видите, можете сначала установить ImageMagick и попробовать снова.

Создание миниатюр

Есть необходимость создавать миниатюры для изображений. Миниатюры представляют собой уменьшенные версии изображений, но все же содержат все наиболее важные аспекты изображения.

Результат выполнения скрипта, можно увидеть в миниатюре:

Фильтры в Pillow

В модуле Pillow предоставляет следующий набор предопределенных фильтров для улучшения изображения:

  • BLUR
  • CONTOUR
  • DETAIL
  • EDGE_ENHANCE
  • EDGE_ENHANCE_MORE
  • EMBOSS
  • FIND_EDGES
  • SMOOTH
  • SMOOTH_MORE
  • SHARPEN

В нашем последнем примере мы покажем, как вы можете применить фильтр CONTOUR к вашему изображению. Приведенный ниже код примет наше изображение и применит к нему фильтр

Ниже вы можете увидеть изображение с примененным фильтром CONTOUR :

Оцените статью
Добавить комментарий