Программисты — удалённая работа в Казани

Системное программирование. Разработка с нуля. Сделать два задания на питоне, вся теория есть. Задание 1. Выполнение операций над изображениями. Все операции произвести без использования специализированных библиотек (можно пользоваться только средствами PIL для открытия файлов изображений и средствами NumPy для обработки, matplotlib для визуализации). Файл изображения можно выбрать произвольно. 1. Считать цветное изображение в numpy-массив. 2. Провести инвертирование изображения. 3. Перевести изображение в полутоновое, используя усреднение по каналам. 4. Добавить случайный шум (нормальное распределение). 5. Построить гистограмму полученного изображения, визуализацию которой осуществить с помощью plt.bar(). 6. Произвести размытие изображения с помощью ядра Гаусса Попробуйте объяснить результат с помощью экспериментов с разными значениями дисперсии и размера фильтра. 7. Реализуйте операцию нерезкого маскирования, для чего сначала требуется размыть изображение, а затем вычесть размытое изображение из исходного. Поэкспериментируйте и попробуйте объяснить результат. 8. Проведите эквализацию гистограммы изображения. Задание 2. Сравнение алгоритмов сегментации изображений. Провести сегментацию нескольких выбранных цветных изображений с помощью двух алгоритмов и провести сравнение результатов. В результате сегментации должно получиться изображение того же размера, что и исходное, на котором все пиксели, принадлежащие одному сегменту, окрашены в один и тот же цвет. Цвета могут быть выбраны случайно или заданы фиксированным образом через создание массива используемых цветов. Изображения следует подобрать таким образом, чтобы на нем было разное соотношение объектов и фона: • Выделенный объект/объекты на фоне с малым шумом; • Выделенный объект/объекты на фоне с большим количеством деталей; • Несколько объектов на сложном по конфигурации фоне. Сегментацию изображений следует провести следующими алгоритмами: 1. Обеспечить бинаризацию изображения (методом Оцу или методом балансировки гистограммы полутонового варианта изображения), удалить шумы типа «соль и перец» и выделить сегменты путем применения алгоритма «выращивания семян». 2. Использовать комбинацию гистограммного метода (для выделения цветовой схожести пикселей) и алгоритма «выращивания семян» (для учета близости пикселей в пространстве) для сегментации полутонового изображения. Количество выделенных сегментов должно быть не менее количества сегментов, выделенных путем анализа бинарного изображения.