Why Most Developers Shouldn't Write Their Own Image Processing Libraries

Why Most Developers Shouldn't Write Their Own Image Processing Libraries

Picture this: You’re baking a cake for the first time. Instead of buying flour, you decide to grow your own wheat—because how hard could it be? Welcome to the mindset of developers contemplating custom image processing libraries. Spoiler alert: Your time is better spent perfecting the frosting, not reinventing agriculture. The Perils of Rolling Your Own Image processing isn’t just about tweaking pixels; it’s a fractal rabbit hole of math, optimization, and hardware quirks....

July 9, 2025 · 3 min · 474 words · Maxim Zhirnov
Почему большинству разработчиков не следует писать свои собственные библиотеки обработки изображений

Почему большинству разработчиков не следует писать свои собственные библиотеки обработки изображений

Представьте: вы впервые печёте торт и вместо того, чтобы купить муку, решаете вырастить собственную пшеницу — ведь чем это может быть сложно? Добро пожаловать в мир разработчиков, которые задумываются о создании собственных библиотек обработки изображений. Спойлер: ваше время лучше потратить на совершенствование глазури, а не на переосмысление сельского хозяйства. Опасности собственного пути Обработка изображений — это не просто корректировка пикселей; это фрактальная кроличья нора математики, оптимизации и особенностей оборудования. Рассмотрим устаревшие алгоритмы, такие как R-CNN:...

July 9, 2025 · 3 min · 499 words · Maxim Zhirnov
Creating a Real-Time Object Detection System with YOLO: A Step-by-Step Guide

Creating a Real-Time Object Detection System with YOLO: A Step-by-Step Guide

What is YOLO? Before we dive into the nitty-gritty of creating a real-time object detection system, let’s start with the basics. YOLO, which stands for “You Only Look Once,” is a revolutionary object detection algorithm developed by Joseph Redmon and Ali Farhadi in 2015. Unlike its predecessors, YOLO processes the entire image in one pass, making it incredibly fast and efficient. This single-stage detector uses a convolutional neural network (CNN) to predict both the class and location of objects in an image[3]....

January 20, 2025 · 5 min · 921 words · Maxim Zhirnov
Создание системы обнаружения объектов в режиме реального времени с помощью YOLO: Пошаговое руководство

Создание системы обнаружения объектов в режиме реального времени с помощью YOLO: Пошаговое руководство

Что такое YOLO? Прежде чем мы углубимся в детали создания системы обнаружения объектов в реальном времени, давайте начнём с основ. YOLO, что расшифровывается как «You Only Look Once» («вы смотрите только один раз»), — это революционный алгоритм обнаружения объектов, разработанный Джозефом Редмоном и Али Фархади в 2015 году. В отличие от своих предшественников, YOLO обрабатывает всё изображение за один проход, что делает его невероятно быстрым и эффективным. Этот одностадийный детектор использует свёрточную нейронную сеть (CNN), чтобы предсказать как класс, так и местоположение объектов на изображении....

January 20, 2025 · 5 min · 864 words · Maxim Zhirnov
Creating Computer Vision Systems with OpenCV and TensorFlow

Creating Computer Vision Systems with OpenCV and TensorFlow

Introduction to Computer Vision Computer vision, the art of making machines see, is a fascinating field that has revolutionized how we interact with technology. Imagine a world where your smartphone can recognize your face, your car can drive itself, and your home security system can alert you to any suspicious activity. All this is possible thanks to the powerful combination of OpenCV and TensorFlow. Why OpenCV and TensorFlow? OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is a treasure trove of image and video processing algorithms....

January 10, 2025 · 5 min · 973 words · Maxim Zhirnov