Как-то один школьник, назовём его Лёша (персональные данные наше всё) решил освоить Computer Vision (далее CV). В качестве практической задачи он решил, что подойдёт задача поиска по контуру и определения дерева. Картинок разных деревьев он в прошлом году скачал много, когда готовил выступление по ESG. В прошлом году учитель на уроке «внеклассного» английского, рассказывал про направление Environmental, Social, and Corporate Governance. Потом каждый брал себе тему доклада перед классом, Лёша рассказывал, сколько кислорода какое дерево производит, полезно, при выборе чем озеленять территорию предприятия.  ИТАК, объектов поиска хватает (ЧТО искать), а картинок для поиска (ГДЕ искать) он наделал из тех же картинок, для иллюстрации в том же докладе (много деревьев из одного изображения). Примеры: Объект поиска(ЧТО)  Место поиска (ГДЕ)  Загрузить данные конечно легко, код загрузки исполнил и подождал пока не нажата клавиша, что бы разглядеть картинку: НО, возник первый вопрос — это же цветные картинки, ГДЕ искать, да ещё и объекты (ЧТО), тоже цветные. Как в них контуры строить? Решил Лёша перевести всё в серое и посмотреть, как оно будет выглядеть. Код преобразования картинки в градации серого: Объект (серое)  Место поиска (серое) Понятней, чем в цвете!  А если сделать картинки вообще в Ч/Б? Объект (Ч/Б) Место поиска (Ч/Б)  Нарисовал спектр для картинки с распределением по количеству точек для серой яркости: Код как всегда в python прост: Спектр серого для картинки ЧТО, по горизонтальной оси отражена яркость от 0 (чёрное) до 255 (белое), по вертикальной оси – количество точек на картинке этой яркости.    Спектр серого для картинки ГДЕ, аналогично по горизонтальной оси отражена яркость от 0 (чёрное) до 255 (белое), по вертикальной оси – количество точек на картинке этой яркости. Лёша посмотрел разные картинки и везде увидел одно и тоже общее правило, можно срезать часть спектра, точек слева и справа в спектре, остальное пересчитать, и картинка станет контрастнее, а потом уже переводить её в Ч/Б изображение.    Он построил обе гистограммы исходного спектра и спектра с изменённой яркостью для картинок ЧТО и ГДЕ, для удобства отразив на гистограмме оранжевым цветом изменённый спектр. Спектр серого для картинки ЧТО, по горизонтальной оси - яркость от 0 (чёрное) до 255 (белое), по вертикальной оси – количество точек на картинке для этой яркости. Спектр серого для картинки ГДЕ по горизонтальной оси - яркость от 0 (чёрное) до 255 (белое), по вертикальной оси – количество точек на картинке для этой яркости. -спектр улучш. объект (серое)  улучш. место поиска (серое)  -спектр улучш. объект (Ч/Б)   улучш. место поиска (Ч/Б)         Код срезания спектра с двух сторон (процент срезания=25) Лёша довольный своей работой пошёл спать. Завтра он займётся распознаванием. <![endif]>  ESG — это набор стандартов деятельности компании, которые социально сознательные инвесторы используют для проверки потенциальных инвестиций. Экологические критерии определяют, как компания выступает в роли хранителя природы. Социальные критерии исследуют, как она управляет отношениями с сотрудниками, поставщиками, клиентами и обществом. Корпоративное управление касается руководства компанией, оплаты труда руководителей, аудита, внутреннего контроля и прав акционеров Профессиональное сообщество