Odstranění popředí (větve, dráty plotu, ) z série fotek mírně posunutých

gafik

Ahoj, hledám nějaký program, nebo plugin do grafického programu, který by zvládl na základě toho, že jednu fotku budu mít vyfocenou vícekrát (s mírným posunem nebo vzdáleností), aby zvládl odstranit rušivé předměty v popředí, jako například:
-větve stromu co jsou blízko
-pletivo plotu , fotí li se přes plot,
-sloupy, dráty vedení (ale ty možná nejsou uplně vepředu, tam by posun asi nepomohl)
-ad absurdrum odlesky při focení přes (upatlané nebo prostě jen částečně reflektivní )sklo (složitější)

principem by měla být detekce těchto rušivých prvků a také nalezení míst, která jsou pro fotky společná (pozadí, které není zacloněno těmi překážky), efektu paralaxy


Jenda

Bohužel o ničem hotovém nevím, ale pokud by to po mně někdo chtěl vyrobit (a opravdu to neexistovalo), tak bych se to pokoušel slepit z Huginu, Twibright Registrator a https://dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior

Ivan Nový

Ahoj, hledám nějaký program, nebo plugin do grafického programu, který by zvládl na základě toho, že jednu fotku budu mít vyfocenou vícekrát (s mírným posunem nebo vzdáleností), aby zvládl odstranit rušivé předměty v popředí, jako například:
-větve stromu co jsou blízko
-pletivo plotu , fotí li se přes plot,
-sloupy, dráty vedení (ale ty možná nejsou uplně vepředu, tam by posun asi nepomohl)
-ad absurdrum odlesky při focení přes (upatlané nebo prostě jen částečně reflektivní )sklo (složitější)

principem by měla být detekce těchto rušivých prvků a také nalezení míst, která jsou pro fotky společná (pozadí, které není zacloněno těmi překážky), efektu paralaxy

Použijte Torch. Návod na použití zde na Rootu byl. Zkuste následující neověřený experimentální postup. Natrénujte neuronovou síť, trénovací množinu vytvoříte takto, vyfotíte něco přes plot, pak za plot dáte bílý balící papír a ze stejného místa vyfotíte jen plot. Když budete mít dost fotek, za různých světelných podmínek, různých plotů, budete mít snad dostatečnou trénovací množinu, na to, aby síť poznala libovolný plot. Stejným postupem můžete natrénovat síť na doplnění prázdného místa po plotu z posunutého snímku. Trénovací snímek si vytvoříte tak, že snímky vzájemně posunuté s vymazaným plotem, bílá místa po plotu zprůhledníte, položíte na sebe.

A nebo to můžete udělat manuálně v libovolném grafickém editoru a nahrát si ten postup jako makro.

Kkt1

Uz se vidim jak trenuji neuralni sit nejprve pro odstranovani plotu, pak pro odstranovani dratu, stromu,... a za 5 let muzu jit konecne poridit snimek ktery jsem puvodne chtel udelat. Algoritmy pro odstranovani objektu z fotografii existuji, fotim panoramata, obvykle gigapixlove. Nejsnadnejsi je odstraneni pohybujicich se objektu, to umi snad kazdy editor. U nepohyblivych objektu je to tezsi, ale ne nemozne, zavisi od konkretni situace. Pouzivam autopano giga a point of view korekci to zvladne, drobne objekty to zvladne odstranit, ale ocekavat ze to odstrani les nebo stromy v popredi nejde. Kvuli tomuhle dotazu jsem si dnes udelal prochazku a par testovacich kompozic, az se to spocita nasdilim nekde co to umi a neumi.

Lol Phirae

Zkuste následující neověřený experimentální postup.

Já bych zkusil následující ověřený a neexperimentální postup: rozběhněte se a kopněte Nového do (_!_)


Ivan Nový

Uz se vidim jak trenuji neuralni sit nejprve pro odstranovani plotu, pak pro odstranovani dratu, stromu,... a za 5 let muzu jit konecne poridit snimek ktery jsem puvodne chtel udelat. Algoritmy pro odstranovani objektu z fotografii existuji, fotim panoramata, obvykle gigapixlove. Nejsnadnejsi je odstraneni pohybujicich se objektu, to umi snad kazdy editor. U nepohyblivych objektu je to tezsi, ale ne nemozne, zavisi od konkretni situace. Pouzivam autopano giga a point of view korekci to zvladne, drobne objekty to zvladne odstranit, ale ocekavat ze to odstrani les nebo stromy v popredi nejde. Kvuli tomuhle dotazu jsem si dnes udelal prochazku a par testovacich kompozic, az se to spocita nasdilim nekde co to umi a neumi.

Proč byste to dělal sám. Natočte video na YouTube, napište na to DAPP aplikaci a distribuujte ji zdarma, a lidi to udělají za vás.
Z Bitcoinu se taky odborníci na slovo vzatí před 10 lety smáli, místo aby si koupili 10 bitcoinů :-)))

No a kdybyste více přemýšlel, zadal byste do Google "remove net form image" a ono by to vyhodilo toto
https://www.theverge.com/2017/5/17/15654476/google-photos-object-removal-feature-demo

Závod o funkční řešení už dávno začal, můžete ho vyhrát.

Ivan Nový

Další postup je napsat on-line grafický editor, dát tam funkce vhodné pro odstraňování přečnívajících objektů a trénovací množinu získáte tím, že to lidi budou používat.


Ivan Nový

Uz se vidim jak trenuji neuralni sit nejprve pro odstranovani plotu, pak pro odstranovani dratu, stromu,... a za 5 let muzu jit konecne poridit snimek ktery jsem puvodne chtel udelat. Algoritmy pro odstranovani objektu z fotografii existuji, fotim panoramata, obvykle gigapixlove. Nejsnadnejsi je odstraneni pohybujicich se objektu, to umi snad kazdy editor. U nepohyblivych objektu je to tezsi, ale ne nemozne, zavisi od konkretni situace. Pouzivam autopano giga a point of view korekci to zvladne, drobne objekty to zvladne odstranit, ale ocekavat ze to odstrani les nebo stromy v popredi nejde. Kvuli tomuhle dotazu jsem si dnes udelal prochazku a par testovacich kompozic, az se to spocita nasdilim nekde co to umi a neumi.

Odstraňování stromů je jednoduché, to zvládnete i v css, nebo Blenderu, vyfotíte fotku se stromem, zajdete za porost a vyfotíte objekty co jsou za stromy, a v Blenderu obrázky položíte na dva ploché svislé objekty a vzdálíte je tak, aby se srovnaly perspektivy podle místa fotografování a najedete kamerou do vhodného místa, obrázek uložíte. Totéž můžete udělat pomocí css, nebo canvas v prohlížeči programově. Přidáte nějaký šum, aby se srovnaly rozdíly a je to.

Postup vmýšlím ad hoc, chtělo by se to se ještě zamyslet nad geometrií perspektivy a správně zvolit například úhly fotografování atp.


 

kkt1

Uz se vidim jak trenuji neuralni sit nejprve pro odstranovani plotu, pak pro odstranovani dratu, stromu,... a za 5 let muzu jit konecne poridit snimek ktery jsem puvodne chtel udelat. Algoritmy pro odstranovani objektu z fotografii existuji, fotim panoramata, obvykle gigapixlove. Nejsnadnejsi je odstraneni pohybujicich se objektu, to umi snad kazdy editor. U nepohyblivych objektu je to tezsi, ale ne nemozne, zavisi od konkretni situace. Pouzivam autopano giga a point of view korekci to zvladne, drobne objekty to zvladne odstranit, ale ocekavat ze to odstrani les nebo stromy v popredi nejde. Kvuli tomuhle dotazu jsem si dnes udelal prochazku a par testovacich kompozic, az se to spocita nasdilim nekde co to umi a neumi.

Odstraňování stromů je jednoduché, to zvládnete i v css, nebo Blenderu, vyfotíte fotku se stromem, zajdete za porost a vyfotíte objekty co jsou za stromy, a v Blenderu obrázky položíte na dva ploché svislé objekty a vzdálíte je tak, aby se srovnaly perspektivy podle místa fotografování a najedete kamerou do vhodného místa, obrázek uložíte. Totéž můžete udělat pomocí css, nebo canvas v prohlížeči programově. Přidáte nějaký šum, aby se srovnaly rozdíly a je to.

Postup vmýšlím ad hoc, chtělo by se to se ještě zamyslet nad geometrií perspektivy a správně zvolit například úhly fotografování atp.
proc bych delal fotku se stromem a pak bez stromu, kdyz potrebuji jenom tu beze stromu? Problem, ktery autor diskuse popisuje je, ze mate treba misto ze ktereho muzete fotit tisic fotek v rozmezi rekneme par metru, ale v popredi mate budto plot, strom, draty, proste cokoliv rusiveho co nemuzete obejit (treba kvuli tomu plotu). Ono treba photoshop umi odstranit objekty z fotky, ale porad to neni uplne ono, hlavne pokud zdrojova data jsou proste unikatni. Treba fotite nadhernou mozaiku spoza plotu, tam vam graficky editor, nebo google AI proste nepomuze i kdyby se Ivanek nakrajel na prtave kousicky...

...

hele piraňáku netrol tady 8) pan nový sesnaží pomoct vyřešit problém aty ho zato jenom urážíš anavíc sámsem nic nenapišeš 8) 8)
8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8)
8) 8) 8)  hoši víc jak 50% těch smajlů jsou v rámci gender equality příslušníci LGBDSM minority  8) 8) 8)
8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8) 8)

kkt1

...

hele piraňáku netrol tady 8) pan nový sesnaží pomoct vyřešit problém aty ho zato jenom urážíš anavíc sámsem nic nenapišeš 8) 8)
jakoze reseni - vymysli si a napis si sam algoritmus a posbirej testovaci data od milionu uzivatelu - to je fakt reseni pro BFU.

Jirka1

Zeptejte se nějaké trojpísmenkové agentury. Tam tyto nástroje jistě mají :-)


m.