Модель машинного обучения обработки фотографий
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.