{"id":348973,"date":"2023-06-18T21:00:14","date_gmt":"2023-06-18T21:00:14","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=348973"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"2023-06-18T21:00:14","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=348973","title":{"rendered":"<span>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 1<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 &#8212; \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043c\u0438\u0440 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 OpenCV. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c OpenCV \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044c\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. <\/p>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0438\u0437 \u0438\u0433\u0440\u044b \u0414\u0443\u0440\u0430\u043a \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d. \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/ea2\/4a0\/324\/ea24a0324d20ed5ba325937eb03d39f6.jpg\" width=\"1600\" height=\"900\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/ea2\/4a0\/324\/ea24a0324d20ed5ba325937eb03d39f6.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 1: \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 OpenCV<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 OpenCV. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c OpenCV \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code>pip install opencv-python <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 2: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0430 \u0441 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.imread<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e <code>image<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">image = cv2.imread('table_image.jpg') <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0442\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 3: \u041f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443. \u041f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u0431\u043e \u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0431\u0435\u043b\u044b\u043c. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.threshold<\/code> \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">thresholded = cv2.threshold(blurred, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 4: \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.findContours<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) <\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>cv2.findContours<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 5: \u041e\u0431\u0432\u043e\u0434\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435<\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435, \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.drawContours<\/code>. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cv2.draw  Contours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u043e\u0439 2 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 6: \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>cv2.imshow<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cv2.imshow('Detected Cards', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b. \u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448\u0438 <code>cv2.waitKey(0)<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cv2  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f image = cv2.imread('test_card.jpg')  # \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) thresholded = cv2.threshold(blurred, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438 cv2.imshow('Detected Cards', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() <\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/062\/653\/ed6\/062653ed6dc25220d0ea0d16ddf2f8c7.png\" width=\"1920\" height=\"1080\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/062\/653\/ed6\/062653ed6dc25220d0ea0d16ddf2f8c7.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441 \u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u0438 \u0431\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0430\u0445, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c. <\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 OpenCV \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0432\u043e\u0434\u043a\u0438 \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0431\u0432\u043e\u0434\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442. OpenCV \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c, \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u044d\u0442\u043e. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/742460\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/742460\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 &#8212; \u0443\u0434\u0438\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043c\u0438\u0440 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 OpenCV. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c OpenCV \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044c\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438. <\/p>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0438\u0437 \u0438\u0433\u0440\u044b \u0414\u0443\u0440\u0430\u043a \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d. \u0412\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 1: \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 OpenCV<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 OpenCV. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c OpenCV \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e pip, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code>pip install opencv-python <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 2: \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0430 \u0441 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.imread<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e <code>image<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">image = cv2.imread('table_image.jpg') <\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0442\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0448\u0443\u043c\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 3: \u041f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443. \u041f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438\u0431\u043e \u0447\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0431\u0435\u043b\u044b\u043c. \u041c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.threshold<\/code> \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">thresholded = cv2.threshold(blurred, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] <\/code><\/pre>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 4: \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432<\/strong><\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.findContours<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) <\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>cv2.findContours<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 5: \u041e\u0431\u0432\u043e\u0434\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435<\/strong><\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435, \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>cv2.drawContours<\/code>. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0431\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cv2.draw  Contours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2) <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u043c \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u043e\u0439 2 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0428\u0430\u0433 6: \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438<\/strong><\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043c\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 <code>cv2.imshow<\/code>:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">cv2.imshow('Detected Cards', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() <\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0431\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b. \u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0436\u0430\u0442\u0438\u044f \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448\u0438 <code>cv2.waitKey(0)<\/code> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e \u0435\u0433\u043e \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 <\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cv2  # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f image = cv2.imread('test_card.jpg')  # \u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0) thresholded = cv2.threshold(blurred, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]  # \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 contours, _ = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 2)  # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438 cv2.imshow('Detected Cards', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() <\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 <\/p>\n<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0441 \u0441 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c \u0438 \u0431\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043b\u0430\u043d\u0430\u0445, \u043e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c. <\/p>\n<h4>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 OpenCV \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0432\u043e\u0434\u043a\u0438 \u0438\u0445 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u043e\u0442 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0431\u0432\u043e\u0434\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442. OpenCV \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u043e\u0439 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c, \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u0448\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043c \u044d\u0442\u043e. <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/742460\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/742460\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-348973","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/348973","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=348973"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/348973\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=348973"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=348973"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=348973"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}