Дмитрий Александров, здесь цикл исключительно с целью нагрузочного тестирования. Даже без преобразования скрина в черно-белую картинку оно жручее. Под сотню процентов ест. Неприемлемо для рабочей станции.
Нет, там по условиям задачи полноценное окружение для разработчика. Но для мониторинга обязательна запись пользователя.
Интернета там нет, USB нет. Это не проблема. Ключевая задача именно запись происходящего. Чем кошернее дергать скриншоты? Я предполагаю черно-белый png раз в пару секунд лить на внешний сервер, а там уже аналитику прикручивать.
Tsimur_S: Как я сказал, ценятся гибридные специалисты. Нужно быть в достаточной мере компетентным в узкой области, чтобы понимать задачи и предлагать свои решения без "переводчика". Самая большая проблема - коммуникация между очень узкими областями. Вот прямо профильное образование необязательно на мой взгляд. Впрочем, я с другой стороны баррикад. Я по профессии врач. Мне кажется, будет достаточно Coursera в нужном направлении. А узкий специалист уже поставит задачу. Задача программиста - сформулировать требования к исходным данным для получения хороших результатов и обработать эти данные. Грубо говоря, объяснить, что для корректного анализа фотографии срезов должны быть нормализованы по балансу белого, экспозиции и другим параметрам. Или предложить использовать другой краситель, чтобы не долбаться с сегментацией темно-синих ядер на синем фоне. То есть не только получать сырые данные, но и подсказывать оптимальные пути. Вообще, конечно, зависит от направления. У меня в основном анализ изображений, статистическая обработка и поддержание it-инфраструктуры.
begemot_sun: софту нужны светлые объекты на темном фоне в финале. Когда я разбивал по RGB - у меня получались минимум два отдельных изображения, где были четко видны контуры. Теперь у меня каша в одном канале. Мне нужно считать два вида клеток. А в Hue контуры видны отвратительно, если сравнивать с RGB
begemot_sun: Получаю я в Hue канале ч/б изображение, где яркость - смещение по цвету. А дальше? В одном канале одновременно присутствует то, что должно быть разделено по разным. Грубо говоря красное - темно-серое, синее - светло-серое.
begemot_sun: я уже смотрел в его сторону. Проблема не в том чтобы разбить на каналы, а в том чтобы рассчитать два смешанных канала, которые минимально пересекаются.
Исходный софт умеет только RGB. И суть проблемы это не решает. Мне нужно составить алгоритм как максимально отличить объекты с одним значением rgb, от объектов с другим rgb
dl.dropboxusercontent.com/1/view/n8pwkh1n0se2wsr/t...
Здесь сырые данные. Время и два потока, которые обозначают амплитуду. В идеале хочется получить два файла звуковых, чтобы потом изменить частоту среднюю во время сокращения и т.п.
