{"id":349517,"date":"2023-06-28T21:01:52","date_gmt":"2023-06-28T21:01:52","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=349517"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=349517","title":{"rendered":"<span>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432<\/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<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/524\/12f\/50f\/52412f50f3eb1cb1e1fe6cbf8d15f489.png\" width=\"780\" height=\"439\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/524\/12f\/50f\/52412f50f3eb1cb1e1fe6cbf8d15f489.png\"\/><\/figure>\n<div class=\"persona\" persona=\"true\"><img decoding=\"async\" persona=\"true\" class=\"image persona__image\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/e4c\/b08\/5d7\/e4cb085d769285e39fd853ba1c66f0ae.jpg\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e4c\/b08\/5d7\/e4cb085d769285e39fd853ba1c66f0ae.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<h5 class=\"persona__heading\" persona=\"true\">\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438: \u0420\u0443\u0441\u0442\u0435\u043c \u0413\u0430\u043b\u0438\u0435\u0432<\/h5>\n<p>IBM Senior DevOps Engineer &amp; Integration Architect. \u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DevOps \u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0440 \u0438 \u043a\u043e\u0443\u0447 \u0432 IBM  <\/p>\n<\/div>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<br \/>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e OpenCV. \u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446. <\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u0438 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u041a\u044d\u043d\u043d\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446.<\/p>\n<p>\u0418\u0437 \u0440\u0435\u043a\u0432\u0438\u0437\u0438\u0442\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d python, openCV \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u041c\u043e\u043d\u044b \u041b\u0438\u0437\u044b:<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/796\/860\/0dc\/7968600dc332b299044d5506eb1e1274.png\" width=\"357\" height=\"462\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/796\/860\/0dc\/7968600dc332b299044d5506eb1e1274.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0430\u044e. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0440\u0435\u0437\u043a\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0430\u044f\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u0438, OpenCV \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u0428\u0430\u0440\u0440\u0430 \u0438 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u0430\u044f\u0445 \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b python, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<p><code>touch edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u043c \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np import cv2 img_o=cv2.imread('mona_lisa.jpg',0) cv2.imwrite('mona_lisa.jpg',img_o) img = cv2.bilateralFilter(img_o,9,25,25)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5) sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5) sobel_sum=sobelx\/2+sobely\/2 cv2.imwrite('gradient.jpg',sobel_sum)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c:<\/p>\n<p><code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0412\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430 <code>gradient.jpg<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/329\/ca4\/a77\/329ca4a77f389694a0a6762efcfd3f98.png\" width=\"329\" height=\"436\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/329\/ca4\/a77\/329ca4a77f389694a0a6762efcfd3f98.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0441\u044f\u043c X \u0438 Y. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0440\u0442\u0440\u0435\u0442\u0430 \u041c\u043e\u043d\u044b \u041b\u0438\u0437\u044b.<\/p>\n<h3>\u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0438\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430. \u041e\u043d \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d \u043a \u0448\u0443\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043d \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u0442\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u0447\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) cv2.imwrite('laplace_gradient.jpg',laplacian)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c<\/p>\n<p><code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 <code>laplace_gradient.jpg<\/code>, \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430.<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/b8c\/d7f\/816\/b8cd7f816dd89f8281be339ea97f0e8e.png\" width=\"357\" height=\"466\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b8c\/d7f\/816\/b8cd7f816dd89f8281be339ea97f0e8e.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0438\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u041c\u043e\u043d\u044b \u041b\u0438\u0437\u044b, \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d \u043a \u0448\u0443\u043c\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_o2=cv2.imread('noise_mona_lisa.jpg',0) img2 = cv2.bilateralFilter(img_o2,9,25,25) laplacian2 = cv2.Laplacian(img2,cv2.CV_64F) cv2.imwrite('noisy_laplacian.jpg',laplacian2)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c: <code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: <code>noisy_laplacian.jpg<\/code><\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/1d2\/36e\/70f\/1d236e70f906883ebbdb135ff1a98ccc.png\" width=\"326\" height=\"434\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/1d2\/36e\/70f\/1d236e70f906883ebbdb135ff1a98ccc.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u041a\u044d\u043d\u043d\u0438. \u0418\u0437-\u0437\u0430 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430 \u043a \u0448\u0443\u043c\u0443, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0430\u0435\u0432 \u041a\u044d\u043d\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u043d \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u043f\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">edges = cv2.Canny(img,100,200) cv2.imwrite('canny.jpg',edges)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c <code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 <code>canny.jpg<\/code><\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/e83\/8ce\/abb\/e838ceabbafcc0cbb4e19986ed1f6311.png\" width=\"321\" height=\"438\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/e83\/8ce\/abb\/e838ceabbafcc0cbb4e19986ed1f6311.png\"\/><\/figure>\n<p><\/p>\n<hr\/>\n<p><em>\u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e? \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438, \u0430 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442, \u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u0441 PyTorch 1.x \u043d\u0430 2.0 \u043d\u0430 <\/em><a href=\"https:\/\/otus.pw\/BkQS\/\"><em>\u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u043a\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u00ab\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb<\/em><\/a><em>. \u041d\u0430 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a PyTorch 2.0 \u0432 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/em><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/otus.pw\/BkQS\/\">\u0417\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\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\/companies\/otus\/articles\/744576\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/otus\/articles\/744576\/<\/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<figure class=\"full-width\"><\/figure>\n<div class=\"persona\" persona=\"true\">\n<h5 class=\"persona__heading\" persona=\"true\">\u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438: \u0420\u0443\u0441\u0442\u0435\u043c \u0413\u0430\u043b\u0438\u0435\u0432<\/h5>\n<p>IBM Senior DevOps Engineer &amp; Integration Architect. \u041e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 DevOps \u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0440 \u0438 \u043a\u043e\u0443\u0447 \u0432 IBM  <\/p>\n<\/div>\n<p>\u0412\u0441\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<br \/>\u041c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e OpenCV. \u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0442\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u0446. <\/p>\n<p>\u041c\u044b \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u044b \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u0438 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0412 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u041a\u044d\u043d\u043d\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446.<\/p>\n<p>\u0418\u0437 \u0440\u0435\u043a\u0432\u0438\u0437\u0438\u0442\u0430 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d python, openCV \u0438 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u041c\u043e\u043d\u044b \u041b\u0438\u0437\u044b:<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u043a\u0438\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0430\u044e. \u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0440\u0435\u0437\u043a\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e \u043a\u0440\u0430\u044f\u043c. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043c\u0435\u0440\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u0438, OpenCV \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u044b \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u0428\u0430\u0440\u0440\u0430 \u0438 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043a\u0440\u0430\u044f\u0445 \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b python, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c:<\/p>\n<p><code>touch edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f \u0432 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u043c \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np import cv2 img_o=cv2.imread('mona_lisa.jpg',0) cv2.imwrite('mona_lisa.jpg',img_o) img = cv2.bilateralFilter(img_o,9,25,25)<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">sobelx = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5) sobely = cv2.Sobel(img,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5) sobel_sum=sobelx\/2+sobely\/2 cv2.imwrite('gradient.jpg',sobel_sum)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c:<\/p>\n<p><code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0412\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430 <code>gradient.jpg<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430.<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f, \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043e\u0441\u044f\u043c X \u0438 Y. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043b\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0440\u0442\u0440\u0435\u0442\u0430 \u041c\u043e\u043d\u044b \u041b\u0438\u0437\u044b.<\/p>\n<h3>\u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0438\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440<\/h3>\n<p>\u041c\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430. \u041e\u043d \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d \u043a \u0448\u0443\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043e\u043d \u0434\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u0442\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b, \u0447\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">laplacian = cv2.Laplacian(img,cv2.CV_64F) cv2.imwrite('laplace_gradient.jpg',laplacian)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c<\/p>\n<p><code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 <code>laplace_gradient.jpg<\/code>, \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430.<\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0438\u0430\u043d\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0448\u0443\u043c\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u041c\u043e\u043d\u044b \u041b\u0438\u0437\u044b, \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043d \u043a \u0448\u0443\u043c\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">img_o2=cv2.imread('noise_mona_lisa.jpg',0) img2 = cv2.bilateralFilter(img_o2,9,25,25) laplacian2 = cv2.Laplacian(img2,cv2.CV_64F) cv2.imwrite('noisy_laplacian.jpg',laplacian2)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c: <code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f: <code>noisy_laplacian.jpg<\/code><\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446 \u041a\u044d\u043d\u043d\u0438. \u0418\u0437-\u0437\u0430 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u041b\u0430\u043f\u043b\u0430\u0441\u0430 \u043a \u0448\u0443\u043c\u0443, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0440\u0430\u0435\u0432 \u041a\u044d\u043d\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u041e\u043d \u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0421\u043e\u0431\u0435\u043b\u044f \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0438 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b \u043f\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043a \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044f\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">edges = cv2.Canny(img,100,200) cv2.imwrite('canny.jpg',edges)<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c <code>python edge_detection.py<\/code><\/p>\n<p>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 <code>canny.jpg<\/code><\/p>\n<figure class=\"\"><\/figure>\n<p><\/p>\n<hr\/>\n<p><em>\u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e? \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438, \u0430 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442, \u0442\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u0441 PyTorch 1.x \u043d\u0430 2.0 \u043d\u0430 <\/em><a href=\"https:\/\/otus.pw\/BkQS\/\"><em>\u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0443\u0440\u043e\u043a\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u00ab\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb<\/em><\/a><em>. \u041d\u0430 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u043c \u0447\u0442\u043e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a PyTorch 2.0 \u0432 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/em><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/otus.pw\/BkQS\/\">\u0417\u0430\u0440\u0435\u0433\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0440\u043e\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\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\/companies\/otus\/articles\/744576\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/otus\/articles\/744576\/<\/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-349517","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/349517","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=349517"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/349517\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=349517"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=349517"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=349517"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}