Мини-курс компьютерного зрения - сопоставляем кусочки пазла, Сириус, 2026

Занятие 7: Сшиваем пазл в единую картинку

Mon, 12 Jan 2026 09:31:40 +0000

Мем

Используйте Extended Thinking/DeepThink у LLM

Очень советую для средних и сложных задач использовать “сильно старайся” режим:

И в целом попробуйте какую-нибудь среднюю по сложности задачку обработать с и без этих галок, посмотрите на разницу в качестве.

Попробуйте обработать в разных LLM которые вам доступны.

Не стоит каждый день тратить время на такие эксперименты, но изредка пробовать, или хотя бы один раз выяснить где ваши задачи решаются лушче-хуже - стоит того.

Описание преобразования системы координат через матрицы

Видео лекция про это

План решения

Есть исходная картинка:

В ней нашли куски-объекты, в каждом из них нашли стороны:

Для каждой стороны (кроме тех что являются белыми) нашли самую похожую сторону:

Теперь хотим объединить все это в прямоугольник, например такой:

План

Итак у нас есть:

1) objOffsets, objImages, objMasks - извлеченные изображения объектов-кусочков (с маской и смещением указывающим на позицию в целой картинке)

2) objSides[obj][side] - vector<point2i> - координаты пикселей стороны side объекта obj (в его извлеченном изображении)

3) objMatchedSides[objA][sideA] = {objB, sideB, ...}; - информация о том с каким (objB, sideB) нас сопоставило, или (-1, -1) если мы являемся белым краем

План:

1) Построить граф: вершины - объекты, ребра - сопоставления с другими объектами (из objMatchedSides)

2) Найти в графе вершины-углы - попробовать выложить паззл начиная с них

3) Найдя угол выясним сколько кусочков в ширину - прошагаем по графу вправо до упора

4) Так же выясним сколько кусочков в высоту - шагаем от угла вниз до упора

5) Сверяем что ширина * высоту = числу кусочков (иначе - пропускаем этот уголок, попробуем начать с другого)

6) Создаем двумерный массив, каждая ячейка будет хранить номер кусочка-объекта + число поворотов по часовой стрелке (такое чтобы side0 смотрело направо, соответственно side1 - вниз, и т.д.)

7) Выводим его для проверки в консоль

8) Заполняем его распространяясь в ширину от кусочка-уголка

9) Задание 1 Определим ширину/высоту каждого столбика/строки пазла (медиана от ширин/высот назначенных кусочков)

10) Найдем для каждого кусочка матрицу описывающую переход из его изображения в общий холст

11) Спроецируем все кусочки этой матрицей

Используйте схему: планируем + потом пишем код

Это полезно и для LLM, и когда вы кодите самостоятельно!

Разбейте задачу на кусочки, затем сформулируйте максимально подробно каждый этап, пояснив что под каким термином вы подразумеваете.

И если задача сложная - лучше даже попросить нейросеть прежде чем писать код - пусть расскажет какой у нее план по реализации каждого этапа.

Ознакомьтесь с планом, часто по нему можно понять что она не правильно поняла вашу задумку - внесите коррективы, ответьте на ее уточняющие вопросы.

Пример промпта:

выполни TODO План в коде приложенном ниже
прежде чем писать код - задай уточняющие вопросы если они есть
и в целом расскажи мне про каждый шаг как примерно будешь реализовывать
если планируешь создать какие-то отдельные новые исходники - так же скажи мне об этом
после этого обсуждения я скажу тебе начать писать код

main.cpp:
...
ПОЛНЫЙ КОД
...
// Занятие 7
// Итак у нас есть:
// 1) objOffsets, objImages, objMasks - извлеченные изображения объектов-кусочков (с маской и смещением указывающим на позицию в целой картинке)
// 2) objSides[obj][side] - vector<point2i> - координаты пикселей стороны side объекта obj (в его извлеченном изображении)
// 3) objMatchedSides[objA][sideA] = {objB, sideB, ...}; - информация о том с каким (objB, sideB) нас сопоставило, или (-1, -1) если мы являемся белым краем
// TODO План:
// 1) Построить граф: вершины - объекты, ребра - сопоставления с другими объектами (из objMatchedSides)
// 2) Найти в графе вершины-углы - попробовать выложить паззл начиная с них
// 3) Найдя угол выясним сколько кусочков в ширину - прошагаем по графу вправо до упора
// 4) Так же выясним сколько кусочков в высоту - шагаем от угла вниз до упора
// 5) Сверяем что ширина * высоту = числу кусочков (иначе - пропускаем этот уголок, попробуем начать с другого)
// 6) Создаем двумерный массив, каждая ячейка будет хранить номер кусочка-объекта + число поворотов по часовой стрелке (такое чтобы side0 смотрело направо, соответственно side1 - вниз, и т.д.) - TODO
// 7) Выводим его для проверки в консоль
// 8) Заполняем его распространяясь в ширину от кусочка-уголка
// 9) Определим ширину/высоту каждого столбика/строки пазла (медиана от ширин/высот назначенных кусочков) - TODO (пока что захардкодить константный размер)
// 10) Найдем для каждого кусочка матрицу описывающую переход из его изображения в общий холст
// 11) Спроецируем все кусочки этой матрицей
...
ОСТАЛЬНОЙ КОД
...

Практика

Пред-задание Обновите свой fork репозиторий, убедитесь что у вас все компилируется, запустите юнит-тесты All CTest:

UPD: так как теперь в репозитории выложены все задания, то вам нужно не обновить до самой свежей версии - а скачать версию актуальную для этого занятия 7. Поэтому скачайте исходники по этой ссылке (и там Source code (zip)).

Пред-задание Запустите CVPuzzleSolver (выбрав сверху его вместо All CTest) - проверьте что результаты в debug вам нравятся и все хорошо работает. Что строятся графики сопоставляемых сторон.

Задание 1 Найдите в коде (поиском по папке src) TODO комментарий, сейчас все строчки и столбцы - 200 пикселей, оцените вместо этого их медианой по кусочкам паззла.

Задание 2 Попробуйте запуститься на других фотографиях - работает ли? Попробуйте понять через визуализации - почему так? Попробуйте улучшить алгоритм. Если все фотографии заработают - здорово! Позовите меня пожалуйста!

Что еще можно было бы добавить

Можно было бы попробовать поддержать настоящие паззлы:

Упражнение Подумайте, применим ли наш метод сейчас если бы на черном фоне лежали кусочки обычного паззла? Сработает ли наш алгоритм?

Упражнение Подумайте, как можно сделать стыковку швов результата более четкой? Как склеить идеально?

Упражнение Подумайте, а если граф найденных сопоставлений не полон, например есть противоречивые не симметричные ребра - можем ли мы в каких-то случаях все-равно найти правильный ответ?

Курсы в CS Space: видеокарты и фотограмметрия

Если вас в целом зацепило то что мы делали в рамках мини-курса, то может быть вам позже (вероятно через несколько лет, скорее курсе на втором-третьем-четвертом) может быть интересно:

Курс по вычислениям на видеокартах (CUDA, Vulkan, OpenCL)
Курс по фотограмметрии
Анонсы про свои курсы пишу в тг-канале

Занятия 5-6: Сопоставляем стороны кусочков

Sun, 11 Jan 2026 09:31:40 +0000

Мем

Что уже есть

Мы нашли стороны каждого куска пазла, причем они обходятся по часовой стрелке.

Извлекаем визуальное описание каждой стороны

Чтобы сравнить две стороны - нужно из каждой стороны извлечь ее текстуру - ее цвета пикселей, это будет ее визуальным описанием (descriptor).

Любопытно что чаще всего в фотограмметрии (область компьютерного зрения) дескриптором называют описание ключевой точки:

При этом если мы сравним два таких набора (синий и фиолетовый) - все ли будет хорошо?

Учитывая обход по часовой стрелке - нужно не забыть инвертировать в обратном порядке вторую сторону с которой сейчас сравниваемся.

Как-то нужно сравнить две стороны

Без отладочной визуализации - как блуждать в потемках! Ни к чему хорошему мы не придем!

Подумайте, что бы вы хотели с ходу понимать? Что бы вы хотели с ходу увидеть? Какие данные?

Поэтому:

Например чтобы оценить пару сторон - можно взять сумму или медиану по всем попиксельным разницам.

Какие есть риски? Может ли это не сработать почему-то? А число пикселей (а значит и цветов) сторон вообще совпадает?

А что если одна из сторон ярче другой на константу?

Практика

UPD: так как теперь в репозитории выложены все задания, то вам нужно не обновить до самой свежей версии - а скачать версию актуальную для этого занятия 5-6. Поэтому скачайте исходники по этой ссылке (и там Source code (zip)).

Задание 0 Поищите - где в коде нужно обратить в обратном направлении список цветов второй стороны с которой мы проводим сравнение? Проверьте что там все сделано правильно.

Задание 1 TODO 1 Посмотрите на RGB графики тех сторон у которых нет и не может быть соседей, то есть у белых полос.

Задание 2 TODO 2 Посмотрите на графики и подумайте, может имеет смысл как-то воздействовать на снятые с границы цвета? Какой у нас вообще критерий “что такое хорошая метрика отличия сторон”? Мы хотим чтобы лучшим было правильное соответствие! А чтобы было не просто правильно - а правильно с большим запасом - хотим еще чтобы второй лучший (был шанс что он случайно победит и ответ стал бы не верным) - как можно сильнее отставал от первого. Не запрещено и даже приветствуется консультация с ChatGPT, можете даже код с ее помощью генерить, главное контролируйте что она написала, и старайтесь узнавать идеи - какие есть варианты метрик? Чем они отличаются? А какая решит такую-то конкретную проблему что я вижу на графиках?

Задание 3 TODO 3 Реализуйте какую-то метрику сравнивающую насколько два соответствующие цвета colA и colB отличаются. Посмотрите на графики - нравится ли как выглядит график для правильной пары сторон (маленькие числа)? А для неправильной пары сторон (большие числа)?

Задание 4 TODO 4 Объедините метрики различности попиксельные в единое число - насколько похожи эти две стороны.

Задание 5 Руководствуясь визуализациями, в т.ч. всего графа с лучшими соответствиями, и руководствуясь выводом в конце лога числа верных-неверных ответов - попробуйте улучшить реализацию. Ищите самую сильно обидную ошибку (где по графикам цветов все кажется должно было бы сработать легко) - и улучшайте способ обсчета чтобы он сделал все правильно.

Задание 6 Если есть желание (особенно если хорошо работает) - можно сфотографировать свой датасет, я взял с собой черный холст-фон (футболку, кек), целые картинки-“пазлы” и ножницы.

К следующему занятию

Задание 7 Попробуйте улучшить как можно лучше! Не стесняйтесь делиться в чате результатами, и идеями которые позволили вам получить улучшение, это очень любопытно!

Задание 8 Подумайте, если у нас все пары правилно сопоставлены - то что нам теперь осталось сделать? Как это можно попробовать реализовать?

Занятия 4: Найдем контура и углы объектов

Sat, 10 Jan 2026 09:31:40 +0000

Мем

Что уже есть

Разбиваем на куски

Теперь благодаря морфологии с прошлого занятия мы получили чистую маску:

Как посчитать сколько у нас объектов? Как извлечь каждый объект чтобы работать с ним отдельно?

Нам поможет Система Непересекающихся Множеств! (СНМ, Disjoint Set)

Подробнее можно почитать тут или послушать тут.

То есть хочется извлечь каждый объект - его картинку + его маску + его координаты в оригинальной картинке:

В каждом куске находим границы

Подумайте, как можно найти координаты пикселей на периметре куска (причем упорядоченными - чтобы они сформировали цикл из пикселей):

Как решить эту задачу? В два шага:

1) Строим новую маску - множество пикселей лежащих на периметре (по простому критерию - среди 8 соседей должны быть и пиксели с фона, и пиксели объекта)

2) Эту новую маску обходим чем-то вроде поиска в ширину, но чтобы сохранять направление - выбираем среди соседей того что сохраняет моментум движения - то есть если предыдущий шаг был например направо, то и новый шаг должен быть как можно ближе к этому направлению

В каждом куске находим четыре стороны

А если у нас есть цикл из этих пикселей-вершин, то как разбить их на четыре множества - четыре стороны куска:

Чего мы хотим

Взяв маску делящую картинку на объект и фон - вытащить отдельные объекты и каждый независимо обработать:

1) В каждом объекте выделить контур (периметр границы ввиде цепочки координат)

2) Через упрощение этого контура определить какие вершины были угловыми

3) Разбить контур на четыре части (четыре стороны объекта) по угловым вершинам

4) ???

5) Вы восхитительны - теперь вы знаете четыре цепочки пикселей являющихся стороной кусочка пазла

Практика

Задание 1.1 Обновите свой fork репозиторий, убедитесь что у вас все компилируется, запустите юнит-тесты All CTest:

UPD: так как теперь в репозитории выложены все задания, то вам нужно не обновить до самой свежей версии - а скачать версию актуальную для этого занятия 4. Поэтому скачайте исходники по этой ссылке (и там Source code (zip)).

Задание 1.2 Заметьте что падает два набора юнит-тестов - те что проверяют функцию buildContourMask() и simplifyContour() - их вам нужно будет самостоятельно реализовать!

Задание 2.1 Запустите CVPuzzleSolver (выбрав сверху его вместо All CTest) - проверьте что результаты в debug вам нравятся и все хорошо работает. Программа будет падать с Error: Function buildContourMask() is not implemented! т.к. нужно будет реализовать две функции. Проверьте что построенный вами контур для каждого объекта выглядит хорошо.

Задание 2.2 У нас уже есть бинарная маска делящая фото на пиксели объекта и фона. Теперь нам нужно обработать каждый кусочек картинки. Для каждого кусочка постройте маску контура а затем и std::vector<point2i> - точки с контура. Проверьте через отладочные debug-визуализации. Теперь вам надо реализовать функцию занимающуюся упрощением геометрии. Проверьте что визуально она строит стороны правильно (цветная раскраска очень помогает):

buildContourMask() (в libs/images/libimages/algorithms/extract_contour.cpp) - реализуйте эту функцию, постройте маску пикселей лежащих на периметре

simplifyContour() (в libs/images/libimages/algorithms/simplify_contours.cpp) - реализуйте эту функцию, то есть удаляйте самые не-угловатые вершины из контура до тех пор пока не останется четыре угловые вершины

Задание 3 Ознакомьтесь с ускорением через OpenMP - запустите код и исследуйте - во сколько раз ускоряется морфология на вашем компьютере? Какое ускорение вы бы ожидали? Сколько ядер у вашего CPU? Какое ускорение вы пронаблюдали на практике? Попробуйте запустить несколько раз для надежности. Попробуйте ускорить обработку объектов - чтобы обработка одного объекта работала на отдельном ядре.

К следующему занятию

Задание 4 Подумайте, теперь мы знаем где границы каждого куска. Как теперь попробовать для каждой границы найти самую похожую на нее границу какого-то другого куска? Как измерить что такое “самая похожая”?

OpenMP: Как ускорить алгоритм за счет многоядерности CPU

Sat, 10 Jan 2026 09:30:00 +0000

Пусть есть код:

for (int i = 0; i < n; ++i) {
    // do something w.r.t. i
}

Пусть алгоритм внутри цикла независимо обрабатывает разные индексы - то есть результат не меняется от того в каком порядке обрабатываются i, и не меняется от того что они обрабатываются одновременно.

Тогда мы могли бы одновременно обрабатывать не просто какой-то один индекс i, а столько параллельных значений i сколько у вас ядер процессора (CPU). А это линейное ускорение!

Для этого нужно (см. коммит)

1) подключить OpenMP библиотеку (на windows и linux является частью C++ компилятора, на macos бывают сложности)

2) добавить у этого цикла простое указание что он должен выполняться параллельно:

#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < n; ++i) {
    // do something w.r.t. i
}

Задание Попробуйте сделать это с морфологией - какое ускорение вы бы ожидали? Сколько ядер у вашего CPU? Какое ускорение вы пронаблюдали на практике? Попробуйте запустить несколько раз для надежности.

Не используйте на олимпиадах!

Потому что там почти наверняка об этом знают, и замеряют процессорное время, а не время в секундах.

Занятия 2-3: Отмаскируем фон

Fri, 09 Jan 2026 09:31:40 +0000

Быстрый Гауссов блюр (separable filter)

Вопрос Какая асимптотика у размытия картинки через свертку с ядром Гаусса размера KxK?

А что если обратить внимание что Гауссово ядро является separable ядром?

Вопрос Какая будет асимптотика если мы сначала выполним горизонтальные свертки размера K, и затем - вертикальные свертки размера K?

Вопрос Можно ли еще быстрее? Можно ли ускорить свертку с горизонтальным ядром размера K?

Анализ распределения: медиана и перцентиль

На этой картинке можно хорошо видеть что среднее значение (“среднее по больнице”) мало чего говорит о данных, т.к. сильно зависит от больших значений (которых может быть мало, но они в абсолюлтных значениях очень большие и поэтому перетягивают на себя одеяло).

Медиана же разбивает множество на две половины - одна половина значений меньше медианы, другая - больше.

90% перцентайль разбивает множество на две части - 90% меньших, 10% больших.

Вопрос Изменится ли среднее значение если наибольшее число распределения увеличить в 239 квадрильонов раз? То есть если мы добавили очевидный выброс. А медиана? А перцентайль?

Как найти цвет фона?

Вопрос Как найти по какому значению яркости в нашей картинке с паззлом на черном фоне можно различить пиксели на пиксели фона и пиксели объекта? Можно ли взять просто максимум яркости на границе изображения? А просто 90% перцентайль?

Как зная цвет фона построить маску?

Как из такой маски сделать красоту?

Морфология: эрозия, диляция

Вопрос А как вот такого добиться? Даст ли это dilation/erosion?

Выводы

Не запускал - не работает - если код не запускали, то он скорее-всего работает неверно, а может быть даже не компилируется
Не смотрел результат - не работает - если вы не проанализировали результат, а желательно - каждый микрошаг алгоритма - то результат скорее-всего не верен (или, что тоже самое, субоптимален, и можно ЛУЧШЕ, если посмотрев - оптимизировать параметры или убрать баги)
Втыкать инварианты - если есть идеи “во, тут верно такое-то правило-инвариант” - фиксируйте его явной проверкой, особенно если на это предположение полагается дальше код. Делите на число? Проверьте перед этим что оно не ноль. Берете первый элемент вектора? Проверьте что он не пустой
Быстрота эксперимента - если легко и быстро все работает - больше всякого попробуете (т.к. больше экспериментов успеете), меньше тратите времени на ожидание
Визуализации и логи - как способ держать руку на пульсе, увидеть и глубоко прочувствовать что происходит на каждом этапе
Поиск рисков и контр-примеров - чтобы получить надежный алгоритм нужно в каждом алгоритме-кирпичике думать “А КАК ЭТО МОЖЕТ НЕ СРАБОТАТЬ? КАК Я МОГУ ЭТО СЛОМАТЬ?” + поиск контр-примеров, в т.ч. синтетических
C++ и OpenMP - имба - многопоточность бесплатно всем и пусть никто не уйдет обиженным!

Практика

Задание 1 Обновите свой fork репозиторий, убедитесь что у вас все компилируется, все юнит тесты проходят - запустите All CTest:

UPD: так как теперь в репозитории выложены все задания, то вам нужно не обновить до самой свежей версии - а скачать версию актуальную для этого занятия 2-3. Поэтому скачайте исходники по этой ссылке (и там Source code (zip)).

Задание 2 Откройте main.cpp и выполните там все TODO. После выполнения каждого - запускайте программу и проверяйте что очередной этап выдал ожидаемые хорошие результаты (сверяясь с отладочной визуализацией в папке debug/). Вверху main.cpp есть #include попрыгайте по ним через Ctrl+Левый клик мышки, там есть вспомогательные функции.

Доп. Задание 3 Возьмите любой алгоритм и ускорьте его с помощью многопоточности и OpenMP! Какой алгоритм лучше всегоу ускорить? Самый медленный, предположу что это морфология! Прежде чем ускорять - убедитесь что она занимает значимое время (можете искусственно замедлить через больший аргумент strength). Пример промпта:

Дорогой ChatGPT, не передать словами как я рад снова с тобой беседовать
Не мог бы ты мне помочь, дорогой друг?
У меня есть libs/images/CMakeLists.txt + цикл который я хочу ускорить (прилагаю ниже)
Обрати внимание что у меня есть цикл преобразующий картинку
1) добавь замер времени сколько занимает этот цикл
2) сделай переменную bool with_openmp = true;
3) если она выставлена в true - цикл обработки картинки должен выполняться многопоточно с помощью OpenMP
4) и кроме кода я бы хотел узнать что делает каждая строка, и что вообще часто пригождается из OpenMP?
5) и любопытно, а как вычислительные задачки распределяются по ядрам процессора? например какие задачи возьмет на себя первое ядро?
CMakeLitst.txt + код цикла который ниже:
...

Мем

К следующему занятию

Задание 4 Подумайте, может у вас появятся вопросы к коду, что-то стало непонятно, или есть идеи вида: “а почему мы вместо алгоритма А не сделали алгоритм Б? ведь было бы проще/лучше?”

Задание 5 Подумайте, имея идеальную маску делящую пиксели на фон и объект - как нам вычленить каждый из кусочков пазла в отдельную картинку? Например - как банально понять сколько у нас кусочков оказалось?

Задание 6 Подумайте, если бы у вас на картинке был ровно один кусочек пазла, но часть фотографии занимал фон (его маска уже известна) - то как нам получить геометрию контура куска пазла? Как получить четырехугольник? Как найти координаты четырех углов?

CMake типы сборки: Debug, Release, RelWithDebInfo

Fri, 09 Jan 2026 09:30:00 +0000

Изначально у вас код компилируется в ассемблер (команды понятные для процессора) почти напрямую.

1) Это Debug сборка - код компилируется без оптимизаций.

2) Есть Release сборка - тогда код будет работать быстрее т.к. компилятор пытается делать разные хитрые оптимизации. Недостаток в том что при запуске под отладкой не получится узнать даже в какой строке программа упала, т.к. из ассемблерных инструкций которые написал компилятор - не понять какая строка кода их породила (т.е. где произошла проблема).

3) Поэтому советую в дополнение к Debug использовать RelWithDebInfo (а не Release) - это Release with Debug Information - в т.ч. с информацией о том из какой строки исходника появилась каждая ассемблерная инструкция.

Чтобы добавить этот вид сборки:

И теперь легко менять какой вариант сборки хочется запускать (Debug для отладки, RelWithDebInfo если важна скорость):

Как запустить в Visual Studio, настройка working directory

Thu, 08 Jan 2026 18:30:52 +0000

Файл->Открыть->CMake... и выбираете CMakeLists.txt в корне проекта.

UPD: игнорируйте все что написано ниже, начиная с этого commit-а настривать Working Directory больше не надо, она будет работать автоматически везде (благодаря вызову configureWorkingDirectory() в main.cpp).

Если вы видите ошибку про путь к картинке (UPD: больше такую проблему вы встречать не должны):

То вам нужно изменить рабочую папку (working directory) - то есть папку из которой запускается программа:

Добавьте в самом начале main.cpp:

...
#include <filesystem>

int main() {
    std::cout << "Default working directory: " << std::filesystem::current_path() << std::endl;
    std::filesystem::current_path("C:\\Users\\...\\MyProjects\\CVPuzzleSolver"); // TODO UPDATE ME
    std::cout << "Updated working directory: " << std::filesystem::current_path() << std::endl;
    ...
}

Как сделать fork исходников, как подтянуть изменения

Thu, 08 Jan 2026 18:30:50 +0000

Логинитесь на github, открываете репозиторий задания

Жмете сверху-справа fork чтобы у вас появилась копия проекта (вы сможете делать commit+push):

После этого у вас есть ваш репозиторий, чтобы скачать его себе локально в CLion:

Жмете на четыре полоски в верхнем левом углу -> Git -> Clone... -> GitHub (потребуется нажать Authenticate браузере, чтобы дать доступ к своему гитхабу).

Как включить Continous Integration (CI) в fork

Хотя файл конфигурации вы скопировали вместе с остальным кодом - зеленой галочки у ваших коммитов нет.

Это потому что в fork-нутых проектах по умолчанию выключается GitHub Actions CI, вам надо его явно вклчюить обратно:

Как подтянуть мои новые изменения в ваш fork

Представим что в основном репозитории появились новые commit-ы (например к новому занятию), как их подтянуть в вашу fork-нутую версию?

Sync fork:

Если вдруг вы видите merge conflict (см. ниже) из-за того что делали commit+push и изменили файлы, а я тоже изменил эти файлы и теперь случился merge conflict.

То я вам рекомендую удалить свои сommit-ы, т.е. свои изменения (очевидно, стоит сделать бэкап в любом случае, и особенно - если вам нужен этот код) через кнопку Discard N commits. Это самый простой способ, по-хорошему нужно было бы объединить все изменения вручную, но это сложно. Если же ваши изменения вам нужны - просто перед их откатыванием сделайте бэкап, и после обновления - добавьте обратно себе в код.

После этого подтяните (Pull) эти изменения в код на вашем компьютере в CLion - через четыре полоски в углу сверху слева -> Git -> Pull…

Вероятно после этого у вас появится диалоговое окно про merge conflict - предлагаю автоматически удалить все локальные изменения (если какой-то ваш код вам дорог - забэкапьте в отдельную папку перед этими операциями) - для этого нажмите Accept theirs (т.е. принять мой код с полной заменой вашего кода):

Занятие 1: Что такое картинка? Осветлим, заблюрим, обострим, уменьшим!

Thu, 08 Jan 2026 18:30:40 +0000

1) Убедитесь что есть компилятор и IDE. Я предпочитаю CLion (установщик на яндекс.диске), но любая IDE (или текстовый редактор подойдут):

1.1) Если вы на windows - советую установить Visual Studio Community (чтобы использовать ее компилятор) и затем утановить CLion

1.2) Если вы на linux - советую установить CLion (нам подойдет любой компилятор g++/clang)

1.3) Если вы на macos - советую установить CLion (нам подойдет любой компилятор g++/clang)

2) Создайте пустой CMake + C++ проект, запустите main.cpp, убедитесь что он выводит Hello, World!

3) Создайте локальный git репозиторий (или даже лучше - выложите свой проект на гитхаб, в частности это даст автоматическую проверку юнит-тестов после каждого коммита), подробнее как это сделать описано тут

4) Изучите main.cpp (код) и CMakeLists.txt (описывает что нужно компилировать). Сделайте commit (и push если выложили на github/gitlab) этих двух файлов с сообщением навроде basic hello world project

CI, Continous Integration - автоматическая проверка коммитов

5) Если используете github - добавьте автоматическую проверку что код компилируется (т.н. Continous Integration - CI), например просто спросите ChatGPT:

У меня есть простой C++ проект
В нем два файла main.cpp и CMakeLists.txt (простой hello world)
Я выложил этот проект на github
Как мне сделать так чтобы у меня появился Continous Integration (CI)?
Т.е. чтобы github при каждом моем изменении проекта (commit+push) проверял что мой проект компилируется под windows, linux, macos?

Оказывается достаточно добавить некий файл конфигурации CI /.github/workflows/ci.yml - см. например мой коммит. Если вам что-то в нем любопытно - спросите меня или ChatGPT!

Запушьте этот файл и обратите внимание что теперь у коммитов появляются галочки если все компилируется (и красные крестики если случилась какая-то ошибка компиляции).

Например у меня появился красный крестик из-за того что в CMakeLists.txt требуется версия 4.1 или выше, а на GitHub CI оказалось 3.31:

Исправляем это снизив требования к версии CMake, делаем commit+push, смотрим на красивую зеленую галочку:

Как добавить в проект считывание картинок

Когда я готовил черновой проект - многое писала LLM, например создать простой проект без использования внешних библиотек можно вот так: см. на этот промпт

Практическая часть

Предлагаю вам начать с проекта-заготовки - обратите внимание что это его старая версия, актуальная для этого первого задания. Чтобы скачать исходники - откройте эту ссылку и скачайте исходники:

Там уже есть весь скелет проекта и пример фотографии.

Считаем картинку, сделаем ярче, сохраним

Итак, вы скачали проект-заготовку, открыли его в CLion, может быть выложили у себя на github ради CI.

Задание 1 Запустите main и убедитесь что черная картинка сохранилась по пути copy.jpg.

Если кидает ошибку что картинка по относительному пути не найдена - проверьте папку из которой запускается программа - working directory (и выставите ее так чтобы она указала на корень проекта):

Картинка - это матрица пикселей. В каждом пикселе значение яркости (одно если черно-белая картинка, три - если трехканальная: RGB - Red Green Blue).

Индексация бывает разной, но наша конвенция такая (полезно держать либо иллюстрацию, либо на бумажке картинку, чтобы не путаться):

Задание 2 Теперь давайте как-то воздействуем на картинку, например осветлим ее - пробегите в цикле по всем пикселям, по всем трем каналам - домножьте на два. Запустите, стала ли картинка ярче? Попробуйте еще как-то поэкспериментировать.

Размытие картинки (гауссов блюр)

Вопрос Что такое резкость? Что такое размытие? Какая из этих двух картинок более резкая, какая более размытая?

Вопрос Давайте сделаем картинку более размытой, как этого добиться?

Задание 3 В main.cpp сделайте картинку более размытой - в пикселе-результате посчитайте среднюю яркость в некоторой окрестности, например в окне 10х10.

Гауссово размытие (Гауссов блюр) - это взвешенное среднее (свертка с ядром Гаусса, convolution), веса выглядят так:

Вопрос Какие свойства отличаются у гауссова размытия от усреднения в окне?

Увеличиваем резкость картинки

Вопрос Что будет если взять картинку А, размыть ее и получить картинку B. Затем найти картинку C=A+(A-B). Как будет выглядеть картинка?

Задание 4 Попробуйте!

Уменьшаем размер картинки

Задание 5 Постройте картинку в 16 раз меньше. Как вам качество результата? А что делать если коэффициент уменьшения размера не целый?

Выводы

Картинка - это функция. Картинка мало отличается от дискретизированной функции, например в “картинке” может храниться ландшафт - карта высот местности
Локальный git - это просто и удобно, позволяет сохранять промежуточные изменения
GitHub Actions CI - позволяет при каждом commit+push проверять что вы случайно не сломали проект
Многое можно узнать от LLM - если задавать ей вопросы а не просить дать готовый результат
Следить за конвенциями/системами координат - чтобы меньше путаться, меньше багать и легче проверять код на корректность

К следующему занятию

Задание 6 Преобразуйте картинку из цветной в черно-белую. Попробуйте сделать не всю картинку ярче, а только какой-то один канал.

Вопрос Зная что у нас темный фон - как автоматически угадывать его цвет чтобы про каждый пиксель понять - фон это или кусок пазла? А что если в какой-то фотографии фон более темный, а в какой-то более светлый?

Задание 7 Подумайте, может у вас появятся вопросы к коду, структуре проекта или чему-то еще.

План курса, пререквизиты

Thu, 08 Jan 2026 18:30:00 +0000

В рамках курса на C++ изучим и вручную реализуем некоторые алгоритмы компьютерного зрения, которые в совокупности помогут нам решить задачу сборки пазла:

1) Что вообще такое картинка с точки зрения кода?

2) Куски пазла лежат на черном фоне, как разделить фотографию на фон и куски пазла?

3) Найдя на фотографии отдельные куски пазла, как выделить у каждого куска пазла четыре стороны?

4) Как по цветам вдоль края куска пазла найти другой смежный кусок пазла?

Пререквизиты:

вас не пугает написание базового кода на C++
не пугает много кода
не пугает когда задача оказывается нерешаема и получается лишь приближенный результат
подходит любая OS - windows/linux/macos
рекомендуется windows + установленная Visual Studio (ради компилятора) + CLion IDE для разработки

Исходники с практическими заданиями

Если у вас есть интерес - можете попробовать сделать все с чистого листа не используя мой код, но это потребует слишком много времени. В таком случае рекомендую хотя бы использовать LLM (с юнит-тестами и визуальной проверкой насколько хорошо он реализовывает каждый этап обработки).