Círculos expansivos:
- El radio de los círculos aumenta con el tiempo
Interacción con el ratón
2015 haben sie uns ausgelacht, als wir auf Google Plus den hashtag #CV2 für #civilwar2 ersannen und meinten, der sei unausweichlich. DeeAnn ist auch deshalb in DE. Jetzt reden sie in den Medien in den USA drüber:
https://www.theguardian.com/us-news/ng-interactive/2025/nov/20/nick-fuentes-tucker-carlson
Чтение номера кузова из .pdf EasyOCR
Необходимо было разработать API сервис (не важно на каком ЯП), который мог принимать в себя .pdf документ, выполнять какую-то процедуру по извлечению из него необходимых данных, возвращать их в каком-то формате. Конкретнее: есть сертификат экспорта авто из Японии в РФ. На этом сертификате есть параметр "Номер кузова авто". Необходимо его извлечь из документа, прочитать с помощью машинного зрения, проверить данное значение по базе данных организации. В случае успешной операции - положить файл на ftp сервер, переименовав его в идентификатор записи с БД.
🐢 Introducing Vidformer: the ultimate solution for those who find #CV2 scripts too zippy and prefer to annotate videos at a glacial pace. 🙃 With GitHub's latest buzzword salad, you'll wonder if you're coding or just playing a game of feature bingo. 🚀
https://github.com/ixlab/vidformer #Vidformer #GitHub #annotation #video #tools #featurebingo #HackerNews #ngated
Vidformer – Drop-In Acceleration for Cv2 Video Annotation Scripts — https://github.com/ixlab/vidformer
#HackerNews #Vidformer #Cv2 #VideoAnnotation #GitHub #AIAcceleration #OpenSource
For my server backend, I used a #python script to handle the requests.
Basically, it makes use of two components:
#CV2 (open computer vision). This is Swiss Army-knife for image manipulation. I use it to reduce an image to a b/w format which only contains the text. Ideal for a quick copy
#imagemagick to apply sigmoidal contrast, removing most problems due to poor illumination
#OCRmyPDF to make it more convenient to work with the scanned sheet
SCARA-Laser. Часть 3. Начинаем обрабатывать изображение
Всем привет! Как и обещал, начинаем разбирать часть машинного зрения в данном проекте. Для начала разберемся, что мы имеем и что хотим в итоге получить. Имеем мы цветное изображение человеческого лица. Пусть пока оно у нас просто будет, потому что получение изображение с камеры на Raspberry Pi - тема вполне известная ,отдельно на ней акцентировать внимание не буду.
If you'd like some shiny StackOverflow points, my question is at:
https://stackoverflow.com/questions/76768726/how-to-detect-non-contiguous-symbols-using-cv2
Woke up, let the dogs out, made some strong coffee, then opened my email for the words for this year's #CV2 #2DayPoemContest:
* Quiz
* Squirrels
* Concatenate
* Set
* Phosphenes
* Clasp
* Abyssalpelagic
* Brisk
* Syzygy
* Gadding
Gonna make some breakfast, sketch some stuff out, get started in earnest after an appointment at noon.
Any examples of using SIFT (or SURF or ORB) in #OpenCV to retrieve similar images from a DB? All the code I see is just comparing two images’ features at a time. If you have 1,000 images and you want the closest, what do you do? #cv2 #image_search
Yay, I think I've made some significant progress on detecting the differences between two images with #opencv2, and extracting the contours to #SVG paths. :D
Now all that would be left is to merge the paths and the (bitmap) images into the template SVG I got. :)
#coding #FiXatoCodes #FiXatoCreative #cv2 #openCV #contourDetection #FindTheDifferences #Python