У меня лежит x-bogus, _signature так же без дела, но вот просто так выкатывать дело этакое, я потратил туда время и силы, и на этом потенциально можно так же заработать, если правильно его применить. Я вот подумал, давайте я его выкачу, с небольшой оговоркой.…

На самом это было увлекательно сидеть подбирать и играться с логарифмами и квадратными корнями. По факту, я с ними познакомился только в процессе, в школе я даже не понимал зачем это вообще нужно)
В общем прикольные штуки

Искренне надеюсь, что я еще столкнусь с чем то подобным в своей жизни , это пробирает до глубины

```
@staticmethod
def avoid_zero(arg):
# return max(arg, 1e-10)
if arg == 0:
return 1.1
elif arg == 1:
return 1.1
else:
return arg

```

Краткий гайд о том как удалять текст и изображения или любые другие объекты

Внимание!
Здесь присутствуют GAN нейройная сеть, есть предобученная модель, чтобы пощупать потрогать что вообще потенциально можно сделать. Но чтобы в идеале оно удаляло, необходимо обучить свою модель, либо сделать дообучение уже существующей(Я этим не занимался, юзал так как есть для удаления текста из видео)

Что понадобится:
1. Установить Pytorch
2. Немного вашей видюхи (можно и проц)
3. Пару картинок
4. Немного вашего времени

1) И так для того, чтобы удалить текст или объект с изображения, необходимо сделать маску для этого изображения. Спросите вы, как делать эту маску? Нужно просто на черном полотне сделать белый квадрат или любая другая производная форма. Для этого безусловно используем opencv2 или же Pillow , кому как удобнее, чтобы весь процесс был автоматизирован
2) После того как сделали маску, переходим в файл run.py и видим следующее

```
from model.inpainting import Inpainting

inpainting = Inpainting()

in_image = "input.jpg"
in_mask = "mask.jpg"
output = "output.jpg"
checkpoint = "./pretrained/states_pt_places2.pth"
inpainting = inpainting.inpainting(in_image, in_mask, output, checkpoint)
```

in_image — входящее изображение где необходимо удалить текст/объект
in_mask — входящая маска для изображения
output — выходное изобржение
checkpoint — путь к обученной модели для инпейнтинг
inpainting — непосредственно сам инпейнтинг

Запустили, чуть подождали, и у нас сохранилось изображение.

Я это юзал для того чтобы удалять текст с видосов для тиктока. То есть я обнаруживал тип текста на изображении, далее обнаруживал его bouding box, следом вырезал это, преобразовывал изображение в бинарность(черный фон, белый текст и по жирнее) , далее каждый кадр за кадром удалял, после склеивал все полученные изображения в видео , подставлял обратно звуковую дорожку, и у меня получалось в целом не плохо. Да, предупрежу сразу, все равно будет видно "замазывание", но чем лучше и точнее вы обрежете изображение, чем лучше подберете настройку маски, тем лучше будет результат + не забываем про то что модель можно так же еще обучить.

Этот класс Inpainting можно наследовать в другие классы, что удобно.

К сожалению, я утерял источник с гитхаба откуда я качал эту либу т.к это было почти пол года назад, что очень грустно (( Поэтому закидываю таким образом
VT: Клик

Ссылка на модель будет ниже, как загрузится, момент

Краткий гайд о том как детектить текст на изображении
Нам понадобится:
1. ~~Petyhon~~ Python
2. Tesseract и Tesseract
3. 10 минут вашего времени

И так, после как все дело скачали, произвели установку собственно Tesseract , создаем небольшой скриптец для Пайтона, выглядит этот код следующим образом

```
import pytesseract # импортируем либу

pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' # указываем путь до .exe Tesseract

custom_config = f"--oem 3 --psm 11 -l eng+rus -c tessedit_create_hocr=1" # конфиг для tesseract
text = pytesseract.image_to_string(image, config=custom_config, nice=1).replace('\n', ' ') # инициализация поиска текста
print(text)
```

PROFIT!

Тессеракт построен на Реккуретно-сверточной нейронной сети, если мне сейчас не изменяет, да и в прочем из логики это скорее всего так.
На счет конфига, нужно играться с ним и подбираться наилучшую конфигурацию. У Тессеракт достаточно емкая документация, можно к ней возвращаться сотни раз и узнавать что-то новое.

Так же, не забываем предварительно обрабатывать изображения при помощи того же opencv и конвертировать изображение в бинари (Строго черно-белый, без оттенков).

Так же можно дообучить свою модель для распознавания текста, чтобы именно ваш текст узнавал лучше, т.к могут быть ошибки. К примеру: Если вы плохо обработаете изображение или же буква будет не совсем ясна например "i" "l" то могут возникать ошибки.

С любовью!

Так же, для общего понимания как вообще учиться нейросеть и как она работает

Приведу простой пример

Вы знаете что такое яблоко, какова его текстура, форма, цвет, размер.
Вы знаете что такое апельсин, его текстура, форма, цвет и так же размер.

Вы знаете закономерность, что яблоко не может быть продолговатой формы как банан, и яблоко не имеет кожуру как апельсин.

Вы знаете закономерность, что апельсин оранжевого цвета, а яблоко скорее вы привыкли видеть зеленого/желтого/красного цвета.

И вы в режиме реального времени оцениваете вероятность и делаете прогноз, что яблоко не апельсин, а апельсин это не банан.

Наш мозг запоминает закономерность того или иного события/предмета и на основе этого делает прогнозы.

Нейросеть так же запоминает закономерности и делает на основе этого прогнозы

Вот и вся суть как работает/учиться нейросеть.

Краткий экскурс как работают нейросети и вообще в целом принцип работы/обучения с ними

1. Вы ставите себе задачу, допустим , вам необходимо классифицировать кто на изображении, женщина или мужчина

2. Необходимо определиться с архитектурой и моделью. Скорее всего вы отдадите предпочтение CNN (Сверточная нейронная сеть), а модель скорее всего возьмете какую нибудь Resnet с предобученными весами. То есть проще говоря, вам не нужно сидеть и создавать слои нейросети и т.д и т.п. Все за вас уже придумали, бери да пользуйся.

— Следующий 3 пункт вообще самый наиважнейший пункт, это фундамент, основа, если вы сделаете это не правильно, вы будете страдать.

1. Необходимо собрать датасет(набор данных/картинок). Необходимо собрать чистый, объемный и внятный датасет. Это самое важное. Например в папке с женщинами , не должны находится фотки с мужчинами и наоборот. На фотографии должна быть полюбому женщина или на фотографии должен быть мужчина. Если в на фотографии и мужчина и женщина , это шум, нейросеть не сможет определиться. Намотайте себе на ус. Если у не получается обучить вашу нейросеть, очень высока вероятность, что вам надо поработать над вашим датасетом. Вам нужны 2 датасета. Один учебный, другой проверочный!

2. Пишем код для импорта датасетов.

3. Пишем "Голову" нашей нейросети.

4. Пишем тело нейросети.

5. Пишем процесс обучения

6. Играемся с гипер параметрами в процессе обучение. Кол-во эпох (это просто количество итераций), скорость обучения, добавление штрафных весов и т.д. Все это находится в оптимизаторе.

7. Любуемся в консоль как ваша нейросеть учится... Немного времени, и все готово

Теперь ваша нейросеть умеет отличать женщин и мужчин !

Помните, что нейросеть, это маленький и глупый ребенок, который вот только родился, но способен быстро обучаться

Процесс сам по себе не сложный, 2-3 раза сделаете , поймете в чем суть и как с этим работать.

Когда открываешь свой старый код

С наступающим Новым Годом, Друзья!
Я буду краток в пожеланиях для Вас и для себя и постараюсь быть доходчивым)

1) Легко никогда не будет — забудьте. Трудитесь и еще раз трудитесь. Встречайте каждую проблему/сложность с достоинством и честью. Чем дальше Вы заходите, тем сложнее будет. Только через сложности можно постичь сладость Вашей непобедимости и независимости!

2) Желаю каждому наисильнейшую дисциплину! Сила в дисциплине, систематизации и Ваших привычках.

3) Помните, что дешевый дофамин Ваш враг. Фастфуд, тикток, дрочка , бухло, драгсы, к добру никогда не приведут. Всё и вся будет делать так, чтобы Вас сломать и сбивать столку.

4) Больше учитесь, осваивайте все больше новых навыков. Кто владеет информацией — владеет миром!

5) Держите Ваше тело в здравии. В здоровом теле — здоровых дух.

6) Все будет взрываться вокруг Вас. Крипта расти, кто то будут становиться миллионерами. Не испытывайте "Фомо", необходимо сосредоточиться на Вашей цели, ~~не скача с ху~~ , на двух стульях не усидишь.

7) Мужчины — трудитесь во имя семьи. Женщины — молитесь во имя мужа.

8) Жизнь — это большая случайность и это одна большая вероятность подробленная на кучу маленьких вероятностей. Изо всех сил старайтесь помещать себя в ту среду обитания, где вероятность положительных для Вас событий будет намного выше.

Спасибо большое Вам, что Вы со мной и Вы меня читаете! ?
И еще раз, с наступающим, Вас, Новым 2024 Годом!✨