Тако ће Гоогле исправити фотографије ширококутним објективом

Истраживачи из Гоогле-а и МИТ-а развили су алгоритам који покушава да исправи недостатке снимака са широким углом.

Можда сте на фотографијама видели да лица неких људи изгледају развучено, благо згњечено или са изобличењима. Иако је то можда због мало вештина фотографа, истина је да снимци са ширококутним сочивом са мобилних уређаја обично узрокују изобличење предмета или људи који се налазе на ивици слике.

Постоје различите методе које покушавају да реше овај проблем, али до сада ниједна није била толико ефикасна као Гоогле-ов нови предлог. Иако се чини да је то лако поправити, није, јер захтева сложено локално уређивање које не утиче на остатак објеката на фотографији.

Тако функционише Гоогле-ов алгоритам

Као што истраживачи објашњавају, овај алгоритам открива лица и ствара мрежу која омогућава аутоматско преокретање ове врсте изобличења приликом снимања широког угла како је приказано на слици:

Разликујемо примену овог алгоритма на следећим сликама. Реч је о селфију који је снимљен ширококутним сочивом са видним пољем од 97 °.

Прва слика приказује изобличења лица, а друга приказује како је алгоритам вратио облике лица у првобитно стање.

Односно, овај процес се аутоматски активира када се користи широкоугаона сочива, пружајући ову посебну помоћ лицима, али без промене на остатку слике. И наравно, брзина ове аутоматске корекције (око 920 милисекунди) онемогућава корисницима да открију.

Према њиховим тестовима, овај алгоритам успешно ради у опсегу од 70 ° до 120 ° у видном пољу, покривајући готово све могућности мобилног уређаја.

Да би искористио потенцијал овог алгоритма, корисник не би морао да предузима никакве радње или да активира било који посебан режим камере. Ова функција би се аутоматски применила само када открије да се користи ширококутна сочива.

Аутоматска корекција узимајући у обзир контекст

Динамику овог алгоритма можемо видети у следећем видеу:

Алгоритам аутоматски исправља узимајући у обзир остатак објеката који се појављују на сцени, осигуравајући да се читав контекст фотографије подудара. Резултати су природни, без детаља који показују да је фотографија уопште измењена.

Тим који стоји иза овог пројекта на Флицкр-у делио је фотогалерију која показује како се различите методе баве овим проблемом у поређењу са динамиком њиховог алгоритма. Постоји више од 160 фотографија (попут оне коју видите на почетку чланка) које нам помажу у процени резултата.

Можда ћемо ову технологију видети у Пикелу

Могли бисмо се надати да ће се овај алгоритам или нека изведена технологија применити у следећој генерацији Пикела, јер су тим који учествује у овом пројекту запослени у Гоогле-у.

Међутим, у документу који су поделили нису ништа поменули о томе. Ови први тестови алгоритма у акцији успешно су показали још једном како потенцијал вештачке интелигенције може да побољша динамику мобилних уређаја и олакша живот корисницима.

Будући да би несумњиво да би слична динамика на нашем мобилном уређају уштедела много главобоље и времена покушавајући да уредите ова изобличења на фотографијама.