black1277, ты даже не понял, что результат в моем случае будет mat_A, а не mat_A.T.
И я не использую GPT, в отличие от тебя.
Измерять скорость создания для матриц 20х20 глупо.
Анастасия Н, тут сильно зависит от качества сегментации карты/фото. По сути вам нужны не объекты-препятствия, а свободные пути. Думаю, что на реальных ландшафтах все будет плохо работать. Дело в том что по снимку вы не отличите грязную лужу глубиной пару сантиметров и глубиной пару метров.
Тут нейронка и не нужна. Бинаризация, нахождение остова (скелета, советую scikit-image, там из коробки скелет находится), вычисление длины дуг и алгоритм поиска кратчайшего пути в графе (советую библиотеку networkx для поиска пути).
Вобщем строк в 15-20 можно уложиться.
Syperworksman, попробуйте сделать размер листа в Scribus не А4(по умолчанию) , а размером именно с визитку, тогда должен собраться многовизиточный pdf, как я думаю..
Василий Банников, более того, в общем случае определить сорт по внешним признакам невозможно. Разные сорта яблок могут выглядеть практически идентично, но иметь совершенно разные вкусовые свойства.
hint000, jpeg добавляет высокие частоты только между блоками. Внутри блока 8x8 высокие частоты как раз подавлены.
Можно еще косвено определить степень сжатия по гистограммам компонентов Cr, Cb..
Можно как-то так:
Инвертируете, делаете дилатацию, чтобы символы слова склеились в один блоб. Считаете моменты блобов и из них находите главные оси (моменты инерции, как в механике). Поворачиваете картинку на уголы главных осей, маскируя символы из других блобов, вы получите выровненный текст.