В скором времени выделение сложных объектов на фотографиях будет таким же простым, как, например, выделение геометрических фигур с четким контуром. Компания Adobe представила для этого новую функцию — Select Subject — которая выделит нужные области одним нажатием на кнопку. Об этом компания объявила в своем официальном твиттере, подробнее о новинке сообщает Engadget.
Обычно пользователи графических редакторов для выделения определенных объектов используют специальный инструмент — «волшебную палочку» (Magic Wand). Эта функция автоматически отделяет области в зависимости от перехода цвета. «Палочка», однако, не всегда действует точно: например, может «приклеить» здание к части неба, на фоне которого он стоит, потому что цвет неба переходит от светло-голубого к темно-синему. В качестве замены (для выделения сложных объектов без четкой формы — например, людей) пользователь может обвести контур нужной области. Это позволяет точно вырезать необходимый объект, но требует дополнительного времени и аккуратности.
Теперь в Adobe Photoshop появится Select Subject — инструмент, который автоматически выделит все объекты на фотографиях от их фона. Как сообщают Engadget, новая функция работает на базе Adobe Sensei — приложение Creative Cloud, которое использует для обработки графического и текстового контента методы машинного обучения.
Подробности о том, когда функция станет доступна пользователям программы, однако, пока не сообщаются
Это уже не первая «продвинутая функция» Adobe Photoshop. В прошлом году, например, программа научилась достраивать изображения, пользуясь известным содержимым (это может понадобиться, например, когда нужно поменять форму фото без обрезания или выровнять его), и даже редактировать эмоции на лицах людей.
Елизавета Ивтушок
У пациентов с разным цветом кожи
Хала Муадди (Hala Muaddi) с коллегами по Клинике Майо разработала и успешно протестировала систему на основе машинного зрения для диагностики инфекций послеоперационных ран по фотографиям. Распознавание проходит в две стадии: идентификации хирургического разреза и идентификации инфекции в ране. Для обучения и тестирования системы использовали более 20 тысяч снимков, сделанных в течение месяца после операции более чем шестью тысячами пациентов (медианный возраст 54 года; 61,4 процента —женщины) девяти больниц Клиники Майо. Данные о развитии инфекций у них брали в базе программы NSQIP. Четыре разных модели распознавания подвергли десятикратной перекрестной проверке на достоверность. Результаты работы опубликованы в журнале Annals of Surgery.