Как я построил «аниме-завод»: систему, которая сама превращает эпизоды в YouTube Shorts

Привет, Хабр! Последние месяцы я строил систему, которую внутри называю «аниме-заводом»: на вход она получает исходный эпизод, а на выходе собирает готовый YouTube Shorts с динамическим кадрированием, субтитрами, постобработкой и метаданными для публикации. Интереснее всего здесь не сам факт автоматического монтажа, а то, что значительную часть такой работы удалось разложить на инженерные этапы: транскрибацию, анализ аудио и сцены, поиск удачных моментов, управление «виртуальной камерой» и контур обратной связи по метрикам. В статье я покажу, как устроен этот пайплайн, почему я пошел в модульную архитектуру вместо end-to-end black box, где система ломалась и какие решения в итоге сделали ее реально рабочей.

https://habr.com/ru/articles/1014810/

#анализ_видео #Python #computer_vision #автоматизация #YouTube_Shorts #обработка_аудио #субтитры #OpenCV #Whisper #media_pipeline

От вет-ИИ для коров до имперского глянца: хардкорный MLOps на бесплатных GPU

В начале 2026 года ленты новостей принесли тревожные сообщения из Сибири: массовые вспышки опасных заболеваний у КРС (крупного рогатого скота) привели к необходимости вынужденного забоя тысяч голов. Для многих фермеров это означало потерю бизнеса и средств к существованию. Мы задались вопросом: может ли доступный Computer Vision стать первой линией обороны? Инструментом, который позволит фермеру в отдаленном районе провести первичный скрининг (триаж) животного с помощью обычного смартфона и вовремя вызвать ветеринара, не дожидаясь начала эпидемии. Так родился проект AI-Vet-Scanner ( наше пространство на Hugging Face ), определяющий признаки заболеваний по фотографии.

https://habr.com/ru/articles/1013214/

#MLOps #Kaggle #Computer_Vision #OpenCV #PyMuPDF #Hugging_Face #датасет #парсинг #оптимизация_памяти #SDXL_LoRA

Автоматизированное определение величины зерна стали по ASTM E112, ISO 643 и ГОСТ 5639 с использованием OpenCV

Оценка величины зерна является одной из базовых задач количественной металлографии, поскольку размер зерна напрямую связан с комплексом механических свойств металла: прочностью, пластичностью, ударной вязкостью, склонностью к хрупкому разрушению и стабильностью свойств после термической обработки. В промышленной практике для определения величины зерна широко применяются стандарты ASTM E112 , ISO 643 и ГОСТ 5639 . Несмотря на наличие формализованных методик, в реальной лабораторной практике анализ по-прежнему часто выполняется с опорой на визуальное сравнение микроструктуры с эталонными шкалами. Такой подход удобен и быстр, однако имеет ряд известных ограничений: высокая зависимость от квалификации эксперта, межоператорный разброс, чувствительность к качеству травления и освещения, а также трудности воспроизводимого документирования результата. В данной статье рассматривается практическая реализация системы автоматизированного анализа зеренной структуры стали на Python с использованием OpenCV . Цель разработки состояла не в замене стандартизованных методов их упрощённой цифровой имитацией, а в создании воспроизводимого инструмента, который позволяет приблизить лабораторный анализ к количественной обработке изображений и обеспечить прослеживаемость результата.

https://habr.com/ru/articles/1012280/

#компьютерное_зрение #обработка_изображений #сегментация_изображений #image_processing #OpenCV #Python_OpenCV #металлография #анализ_микроструктуры #морфологические_операции #выделение_границ

On this week's episode we welcome back Murtaza Hassan of Murtaza's workshop, a popular YT channel focused on AI, robotics, and drones. Murtaza will be live-coding and simulating a line-follower drone, and taking questions from the audience. A brave live demo!

https://youtube.com/live/G26BbFj4txA

#OpenCV #ComputerVision #AI

Робот с видеонаблюдением и отслеживанием объекта

Введение Данный проект, является логическим продолжением развития темы " Солнечный трекер на Arduino ". Используя базу солнечного трекера (его конструкцию) и web-камеру можно собрать роботизированную конструкцию, которая будет отслеживать в режиме реального времени назначенный маркер или группу маркеров в определённой области пространства. Распознавать маркеры можно по разным критериям: выбранному цвету, текстуре, форме и т.д. Я выбрал второй вариант. Делаю фото объекта web-камерой, с выбранным однородным цветом, которую буду использовать на роботе. Подготовка ПО Для корректной работы программы вам нужно: 1. Установить Python https://www.python.org/ 2. Установить модули numpy, opencv и pyserial используя инструмент pip https://pypi.org/project/numpy/ https://pypi.org/project/opencv-python/ https://pypi.org/project/pyserial/ 3. Установить Arduino ide https://learnlange.blogspot.com/p/blog-page_28.html Сборка робота Система представляет стационарную установку с двумя степенями свободы, которые позволяют вращаться в пространстве цилиндрической формы. На верхней части системы закреплена USB web-камера (её можно заменить на smart камеру или ip камеру). Для быстрого создания прототипа использую образовательный набор КЛИК: базовый и ресурсный Поворотные механизмы реализованы с использованием DC моторов с понижающей передачей.

https://habr.com/ru/articles/1007628/

#python #opencv #pyserial #arduino #робототехника #компьютерное_зрение #роботы #отслеживание #с++

Today on OpenCV Live we welcome Jeff Bier and Phil Lapsley for an insider look at Embedded Vision Summit, the premier conference on practical computer vision and edge AI. Live at 9am Pacific

Watch: https://youtube.com/live/4DyGK0joHws #OpenCV #ComputerVision #EdgeAI #AI

Fundamentos de Visão Computacional com Python: Curso Gratuito da Samsung Ocean com Certificado

https://guiadeti.com.br/curso-visao-computacional-python-samsung-ocean/

#cursoonline #inteligenciaartificial #opencv #python #samsungocean #visaocomputacional
https://guiadeti.com.br/curso-visao-computacional-python-samsung-ocean/?fsp_sid=1180

OpenCV with Cuda - build - Ubuntu #2204 #cuda #opencv

https://askubuntu.com/q/1564478/612

Как мы пытались научить ИИ судить поединки по кендо

Всем привет! Меня зовут Иван. Многие знают меня по ИТ, сейчас я руковожу НИИ Крокодил и занимаюсь прикладным ИИ. Параллельно уже много лет практикую кендо и являюсь президентом Федерации кендо в Удмуртии. Около полугода назад я был на соревнованиях в роли судьи. Пока шел турнир, у меня появилась мысль: а может ли ИИ помогать судьям? Не заменять их, а дополнять, например, фиксировать касания, отмечать моменты или собирать объективные данные по поединку. В теории звучит логично, но возможно ли это на практике? До этого я работал с командой Programming Store над системой ИИ-видеоаналитики. Мы внедряли её на производствах, в ритейле, на промышленных площадках: анализировали видеопоток, распознавали события, считали метрики. Но спортивный зал в этом списке никогда не был. Интересно, что несколько моих бывших коллег тоже занимаются кендо. Я рассказал им про эту мысль после турнира. Мы посмеялись, прикинули, что это может быть технически сложнее, чем кажется… и решили попробовать. Так начался наш эксперимент — научить систему видеть удары на татами.

https://habr.com/ru/articles/1005078/

#спорт #искусственный_интеллект #машинное+обучение #кендо #нейросети #yolo #opencv

I've been experimenting with a python script that adjusts your eyes to look directly at the camera during video calls for a more natural eye-contact experience.

https://dnhm.net/posts/2026-02-25--gaze-correction/

#tensorflow #opencv