Модель машинного обучения обработки фотографий

Цена договорная • наличный расчёт, безналичный расчёт, электронные деньги
12 июля 2018, 19:32 • 6 откликов • 44 просмотра
Задача:
Написать модель машинного обучения обработки товарных фотографий, необходимых для интернет-магазина. Что-то вроде такого решения на JS.

Данные на входе:
Необработанные фотографии

Выполнить 4 этапа обработки:

1. Автоконтраст
Задача: фон фотографии преобразовать в белый цвет, или близкий к нему.

В Фотошопе например, есть функция в меню «Изображение > Автоконтраст» позволяющая серый фон преобразовать близко к белому. Можно в ручную отредактировать через меню «Изображение > Коррекция > Яркость/Контрастность» управляя положением двух ползунков — яркость и контрастность. Это стандартные, распространенные функции не только для Фотошопа.

2. Зумирование
Задача: объекты из фотографий преобразовать к одному размеру сравнивая большие стороны между собой.

На странице карточки товара в интернет магазине, место куда помещается фото имеет соотношение сторон 1 к 1. Описывая задачу другими словами, можно сказать что отступы от объекта до края у всех объектов должны быть одинаковыми. 80% объект и 20% отступы.

3. Водяной знак
Задача: по верх фото наложить ПНГ картинку, прозрачную на 80%.

Это будет логотип интернет магазина. На этапе разработки предлагается использовать любую картинку.

4. ПНГ для ВЕБА
Задача: файл формата ПНГ на выходе должен иметь размер 500 на 500 пикселей и весить как можно меньше.
=======

Стек технологий любой.
Приветствуются настройки.