ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НИТЕВИДНЫХ СТРУКТУР ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ СВОЙСТВ ПИКСЕЛЬНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И ФОРМИРОВАНИЯ НОВОГО ТИПА ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ СИСТЕМ (2021)
Разработана методика преобразования пиксельных изображений с целью
формирования нового типа структур – названных автором нитевидными, обладающих
свойством выявлять существенные особенности преобразуемых объектов. Также разработана программа на языке Python с использованием модуля компьютерного зрения OpenCV и модуля работы с массивами данных Numpy, позволяющих эффективно обрабатывать исходные пиксельные изображения и визуализировать сформированные на их основе нитевидные отображения. Описаны как принципы разработанного метода, так и основные действия, осуществляемые в ходе исполнения кода программы. Созданная программа отличается простотой использования и возможностью регулирования шага расположения нитей. По результатам экспериментов по обработке большого количества разнородных изображений и анализа полученных результатов сделаны выводы и даны рекомендации по перспективам применения нитевидных структур в различных сферах науки и искусства. Особое внимание уделено преобразованию широко распространённых в природе фрактальных изображений. Также рассмотрено потенциальное удобство применения разработанных нитевидных структур при совершенствовании процедур распознавания нечётких изображений (в том числе с использованием нейросетей), например, полученных со спутников.
A method of converting pixel images has been developed in order to form a new
type of structures – called thread-like by the author, having the ability to identify significant features of transformed objects. A Python program has also been developed using the computer vision module OpenCV and Numpy data array module, which allow efficient processing of original pixel images and visualization of filamentous images formed on their basis. Both the principles of the developed method and the main actions carried out during the execution of the program code are described. The created program is characterized by ease of use and the ability to adjust the pitch of the filaments. Based on the results of experiments on processing a large number of heterogeneous images and analysis of the obtained results, conclusions were drawn and recommendations were made on the prospects for the use of thread-like structures in various fields of science and art. Particular attention is paid to the transformation of fractal images widespread in nature. The potential usability of the developed thread-like structures in improving the recognition procedures for fuzzy images (including using neural networks), for example, obtained from satellites, was also considered.
