+7 (495) 332-37-90Москва и область +7 (812) 449-45-96 Доб. 640Санкт-Петербург и область

Скрыть номер на авто на фото

С помощью этого сервиса вы можете размыть, замазать, затереть, заретушировать часть область картинки онлайн. Например вы можете скрыть лицо или номер автомобиля на фотографии. Данный сервис позволяет размыть, замазать, затереть, заретушировать часть область картинки. Для начала загрузите фотографию, нажмите на нее что бы подтвердить выбор и можно приступать к обработке. Используя мышку выделите нужный диапазон на фотографии, который неоходимо затереть. И полученный результат можно скачать или удалить.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: СКРЫТ НОМЕР ПРИ ПРОДАЖЕ АВТО? ЗАЧЕМ?

Дорогие читатели! Наши статьи рассказывают о типовых способах решения юридических вопросов, но каждый случай носит уникальный характер.

Если вы хотите узнать, как решить именно Вашу проблему - обращайтесь в форму онлайн-консультанта справа или звоните по телефонам, представленным на сайте. Это быстро и бесплатно!

Содержание:

Замазать рег. номер автомобиля?

Эм, то есть те пользователи которые самостоятельно скрывали свои гос. Вообще я публикуя своё авто на любом сервисе предпочитаю скрыть номер, а то по нему действительно слишком много всего найти, не только по моей машине, но и по персональным данным. Могут воспользоваться. По ним можно узнать и имя собственника, контакты и место проживания, паспортные данные и тд. Вы я надеюсь со своего авто скрутили номера, чтобы злоумышленник на улице не увидел связку модель-цвет-номер? Зашел прочесть статью в надежде, что наконец-то я узнаю истинные причины сокрытия гос.

За тех. Вот же второй комментарий, который показывает как можно использовать знание гос номера. Понятно, что можно позвонить и спросить его или приехать на осмотр, а потом сделать что-то с авто, всё можно. И замки на дверях вскрыть можно, но это не повод замки вообще не закрывать. Кстати, номер квартиры обычно так же скрывают на сайте и узнаешь когда приходишь.

Хотя все соседи знают номера квартир и тд, но на сайтах объявлений можно узнать именно о продаже объекта. Кажется обсуждение зачем это делают лучше туда же на youtube и перенести, или на какой-то менее профильный ресурс. Там много подобных теорий зачем прячут номер.

Крутая статья, с удовольствием прочитал, зашёл в комменты посмотреть может кто дополнил по существу и был очень удевлён первыми же ветками комментов. Сразу наехали на Авито за эту фичу и куча людей выражают непонимание зачем скрывать номер.

В моей биографии две продажи машины и оба раза самому приходилось номер закрывать на фото, не знаю зачем, просто так, ради пущей приватности наверно. И какой-то диссонанс возник — тут вррде тусуются люди из айти, с хорошими доходами и обостренным чувством, как бы это сказать, необходимости соблюдения своих прав и т. А комменты пишут как будто не разу не общались с авто миром и ещё и критикуют за ввод фичи, которая гарантирует эту самую приватность.

Войдите , пожалуйста. Хабр Geektimes Тостер Мой круг Фрилансим. Войти Регистрация. Для чего и как мы скрываем госномера автомобилей в объявлениях Авито Блог компании Авито , Python , Программирование , Алгоритмы , Машинное обучение Привет. В конце прошлого года мы стали автоматически скрывать номера автомобилей на фотографиях в карточках объявлений на Авито. О том, зачем мы это сделали, и какие есть способы решения таких задач, читайте в статье.

Задача На Авито за год было продано 2,5 миллиона автомобилей. Это почти в день. Всем объявлениям о продаже нужна иллюстрация — фото автомобиля. Но по государственному номеру на нём можно найти много дополнительной информации о машине. И некоторые наши пользователи стараются самостоятельно закрывать госномер. Причины, почему пользователи хотят скрывать госномер, могут быть разными. Со своей стороны мы хотим помогать им защищать свои данные.

И стараемся улучшать процессы продажи и покупки для пользователей. Например, у нас уже давно работает услуга анонимного номера: когда вы продаёте автомобиль, для вас создается временный сотовый номер. Ну а чтобы защитить данные о госномерах, мы обезличиваем фотографии. Обзор способов решения Чтобы автоматизировать процесс защиты пользовательских фотографий, можно воспользоваться сверточными нейронными сетями для детектирования полигона с номерным знаком.

Детектированием объекта является вывод четырёх координат прямоугольника, в которые вписан объект интереса. Упомянутые выше сети способны находить на картинках множество объектов разных классов, что уже является избыточным для решения задачи поиска номерного знака, потому что машина у нас на картинках, как правило, всего одна бывают исключения, когда люди фотографируют свою продаваемую машину и её случайную соседку, но это происходит достаточно редко, поэтому этим можно было пренебречь.

Ещё одна особенность этих сетей состоит в том, что по умолчанию они выдают bounding box со сторонами, параллельными осям координат. Это происходит так, потому что для детектирования используется набор заранее определённых видов прямоугольных рамок, называемых anchor boxes.

Если точнее, то сначала с помощью какой-то сверточной сети например resnet34 из картинки получают матрицу признаков. Потом для каждого подмножества признаков, полученного с помощью скользящего окна, происходит классификация: есть или нет объект для k anchor box и проводится регрессия в четыре координаты рамки, которые корректируют её положение. Подробнее об этом можно прочитать здесь. Для того, чтобы предсказать повернутую рамку бокса, нужно изменить bbox regressor так, чтобы получать ещё и угол поворота рамки.

Если этого не делать, то получится как-то так. Он отличается от предыдущей архитектуры тем, что сразу предсказывает класс и рамку, без предварительного этапа предложения участков картинки, которые могут содержать объекты. Для того чтобы предсказывать повернутые маски, нужно также изменить голову box subnet.

Эта сеть не использует предварительный этап предложения региона, как в Faster RCNN, поэтому она является модификацией одноэтапных методов. Для обучения этой сети используется K повернутых под определенными углами bounding box rbox. Сеть предсказывает вероятности для каждого из K rbox содержать таргет объект, координаты, размер bbox и угол поворота. Модифицировать архитектуру и заново обучить одну из рассмотренных сетей на данных с повернутыми bounding boxes — задача реализуемая.

Но нашу цель можно достигнуть проще, ведь область применения сети у нас гораздо уже — только для скрытия номерных знаков. Поэтому мы решили начать с простой сети для предсказания четырёх точек номера, впоследствии можно будет усложнить архитектуру.

Данные Сборка датасета разбивается на два шага: собрать картинки автомобилей и разметить на них область с госномером. Первая задача уже решена в нашей инфраструктуре: все объявления, которые были когда-либо размещены на Авито, мы аккуратно храним.

Для решения второй задачи мы используем Толоку. На toloka. Необходимо выделить номерной знак автомобиля, используя для этого четырёхугольник. При этом следует выделять государственный номер максимально точно.

С помощью Толоки можно создавать задания по разметке данных. Например, оценивать качество поисковой выдачи, размечать разные классы объектов текстов и картинок , размечать видео и т. Их будут выполнять пользователи Толоки, за плату, которую вы назначите. Например, в нашем случае толокеры должны выделить полигон с госномером автомобиля на фото. В целом это очень удобно для разметки большого датасета, но получить высокое качество довольно сложно.

На толоке много ботов, задачей которых является получить с вас деньги, наставив ответы рандомно или с помощью какой-то стратегии. Для противодействия этим ботам есть система правил и проверок. Основной проверкой является подмешивание контрольных вопросов: вы размечаете вручную часть заданий, пользуясь интерфейсом Толоки, а далее подмешиваете их в основное задание.

Если размечающий часто ошибается на контрольных вопросах, вы его блокируете и разметку не учитываете. Для задачи классификации очень просто определить, ошибся размечающий или нет, а для задачи выделения области это не так просто. Классический способ — считать IoU. Если это отношение меньше некоторого заданного порога для нескольких заданий, то такой пользователь блокируется.

Однако для двух произвольных четырехугольников посчитать IoU не так просто, тем более, что в Толоке приходится это реализовать на JavaScript.

Мы сделали небольшой хак, и считаем, что пользователь не ошибся, если для каждой точки исходного полигона в небольшой окрестности находится точка, отмеченная разметчиком. Настроив эти правила, можно ожидать довольно неплохую разметку, но если нужно действительно высокое качество и сложная разметка, нужно специально нанимать фрилансеров-разметчиков.

Модель Теперь сделаем сеть для предсказания четырёх точек области. Получим признаки с помощью resnet18 Вторая голова нужна, потому что в объявлениях о продаже машины не все фотографии с машинами.

На фото может быть деталь автомобиля. Подобное нам, конечно, детектить не надо. Тогда можно составить единую лосс функцию для обеих голов как cумму следующих лоссов. Для регрессии в координаты полигона номерного знака используем гладкий L1 loss. Его можно интерпретировать как комбинацию L1 и L2, который ведёт себя как L1, когда абсолютное значение аргумента велико и как L2, когда значение аргумента близко к нулю.

Для классификации используем softmax и crossentropy loss. Экстрактор признаков — resnet18, используем веса, предобученные на ImageNet, дальше дообучаем на нашем датасете экстрактор и головы. В данной задаче мы использовали фреймворк mxnet, так как он является основным для computer vision в Авито.

Вообще, микросервисная архитектура позволяет не привязываться к конкретному фреймворку, но когда имеешь большую кодовую базу, лучше использовать ее и не писать тот же самый код заново. Получив приемлемое качество на нашем датасете, мы обратились к дизайнерам, чтобы нам сделали номерной знак с логотипом Авито. Сначала мы конечно попробовали сделать сами, но выглядел он не очень красиво. Дальше требуется изменить яркость номерного знака Авито на яркость оригинальной области с номерным знаком и можно накладывать логотип на изображение.

Запуск в прод Проблема воспроизводимости результатов, поддержки и развития проектов, решённая с некоторой погрешностью в мире backend- и frontend-разработки, всё ещё стоит открытой там, где требуется использовать модели машинного обучения. Вам наверняка приходилось разбираться в легаси коде моделек. Хорошо если в readme есть ссылки на статьи или опенсорс-репозитории, на которых базировалось решение.

Скрипт для запуска переобучения может упасть с ошибками, например, поменялась версия cudnn, и та версия tensorflow уже не работает с этой версией cudnn, а cudnn не работает с этой версией драйверов nvidia. Может, для обучения использовался один итератор по данным, а для тестирования и в продакшене другой. Так можно продолжать довольно долго. В общем, проблемы с воспроизводимостью существуют.

Мы стараемся убрать их, используя nvidia-docker окружение для обучения моделек, в нём есть все необходимые зависимости для сuda, также туда устанавливаем зависимости для питона. Таким образом, чтобы дообучить модель на новых данных, вам нужно выкачать репозиторий на сервер, запустить shell скрипт, который соберет докер-окружение, внутри которого поднимется jupyter notebook. Лучше, конечно, иметь один файл train.

Преимущества

В одном из постов, один пикабушник уже не помню кто , задал этот вопрос, но ему так никто и не ответил. И вот я решил полазить и узнать, реально зачем? В последние годы это стало чуть ли не обязательным ритуалом продавца, но лишь единицы способны внятно объяснить, с какой целью они это делают. А действительно — зачем?

Эм, то есть те пользователи которые самостоятельно скрывали свои гос. Вообще я публикуя своё авто на любом сервисе предпочитаю скрыть номер, а то по нему действительно слишком много всего найти, не только по моей машине, но и по персональным данным. Могут воспользоваться.

Хабр Geektimes Тостер Мой круг Фрилансим. Gasoid Gasoid. Есть фотографии с автомобилями, нужно автоматически замазать номера автомобилей. Что посоветуете почитать по теме? Андрей xaoc

Account Options Войти. Автомобили и транспорт. Для всех. Добавить в список желаний. Простое приложение, помощью которого легко закрасить номер автомобиля на фотографии. Решили продать автомобиль или хотите выложить его фотографию в свой автоблог, но не желаете всем показывать гос номер? Тогда это приложение для Вас. Возможности: - открытие фото из альбома - создание снимков фото из приложения - сжатие фото без потери качества, уменьшая объём файла, что ускоряет его загрузку на сайт особенно актуально для мобильного интернета - "поделиться" фото сразу после изменений. Отзывы Правила публикации отзывов. Приложение переведено на португальский Бразилия и хинди языки.

.

.

.

.

.

.

Сначала локализовать автомобильный номер. размывать номерной знак автомобиля, чтобы скрыть номер перед публикацией фотографии.

.

.

.

.

.

.

.

Комментарии 0
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. Святополк

    Тарас, сходи позанимайся с логопедом, это не подъеб, а просто просьба, что бы сделать толковый! ютуб канал еще более востребованным