Компьютерное зрение на C++: пишем приложение для поиска объектов под Android

Меня зовут Кирилл Колодяжный, я пишу код на С++ для систем хранения данных в YADRO. Помимо основной работы, интересуюсь машинным обучением и его возможностями, в том числе на «плюсах». Недавно мне стало интересно разобраться, как развернуть модель компьютерного зрения на мобильном устройстве с операционной системой Android.

Я изучил доступные инструменты, чтобы понять, какие части приложения можно реализовать на С++, и написать само приложение для телефона. Ни в одном из материалов на подобную тему не описывают реализацию такого приложения от начала до конца, поэтому я собрал свой опыт в серию статей.

Расскажу, как реализовать обнаружение объектов в реальном времени с помощью камеры на мобильной платформе Android с использованием библиотек PyTorch и NCNN и моделей компьютерного зрения YOLOv5 и YOLOv4. Шаблон моего приложения пригодится тем, кто хочет проверить прототип функциональности для компьютерного зрения на С++, использующий OpenCV на Android, но не хочет глубоко погружаться в программирование под Android.

В первой части цикла мы:

• создадим проект в IDE Android Studio,

• реализуем сессию непрерывного захвата изображений камеры,

• преобразуем изображения в матрицу OpenCV, чтобы сделать дальнейшую работу удобной.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/850786/

Мы в MAX

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

Практика языка C.
Константин Владимиров.

На этом занятии мы завершим первый семестр знакомства с основами языка C и разберём многомодульные программы и структуры данных.

00:00 Хеш-таблицы.
15:10 Алгоритм Рабина-Карпа.
22:30 Range-based queries и снова о деревьях.
29:42 Многомодульные программы.
36:30 Структуры данных.
42:40 Литература и задачи.
44:45 Демонстрация многомодульных программ.

источник

Мы в MAX

#cpp #programming

👉 @cpp_lib

☄️Как устроено автодополнение в поисковых системах?

🗓 8 октября в 20:00 МСК приглашаем на открытый урок OTUS «Как вырастить префиксное дерево». На вебинаре мы пошагово построим префиксное дерево (Trie) для слов из большого текста, добавим счётчики частот и реализуем автодополнение. Вы увидите, как по первым буквам мгновенно находятся все слова с этим префиксом и выводятся самые популярные варианты продолжений.

Урок будет полезен разработчикам, которые хотят глубже понимать работу алгоритмов и применять их для оптимизации поиска, обработки текста и построения быстрых интерфейсов.

Открытый урок проходит в преддверие старта курса «Алгоритмы и структуры данных». Все участники получат скидку на обучение.

👉Зарегистрируйтесь сейчас и узнайте, как вырастить своё первое Trie-дерево: https://vk.cc/cQ8KKM


Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576