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

Привет, Хабр! 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.

Читать далее

#ml #cpp #computer_vision #android #pytorch #opencv #ncnn #yolov5 #yolov4 #torchscript | @habr_ai

Всё ли знает ChatGPT? Проверяем факты о PVS-Studio

Действительно ли искусственный интеллект знает всё? Может ли он со 100% точностью ответить на вопросы о вас или вашей работе? В этой статье мы проверим, насколько ChatGPT осведомлён о компании PVS-Studio и об анализаторе.

Читать далее

#chatgpt #искусственный_интеллект #статический_анализ #статический_анализатор_кода #факты #cpp #csharp #java | @habr_ai