Дайджест вакансий за сентябрь от New.HR

New. HR вручную собрал для вас самые интересные вакансии из проверенных ИТ и Диджитал компаний. Вакансии от 40+ компаний: Домклик, Genotek, Яндекс, СИБУР, Фонд борьбы с коррупцией, и т.д.

python-fastjsonschema - JSON schema валидатор

Django bugfix releases: 2.0.9 and 1.11.16

Django security release issued: 2.1.2

head-pose-estimation - определяем положение лица с TensorFlow и OpenCV

molten-boilerplate - boilerplate для molten

Evennia 0.8 released

Python Junior подкаст. Спецвыпуск с Григорием Бакуновым (aka bobuk)

OpenCV Face Recognition

Install OpenCV 4 на Raspberry Pi

Molten - web framework

Пишем нейронную сеть с нуля

Сегментирование изображений в разных палитрах с помощью OpenCV + Python

PyCharm 2018.3 EAP 4

Python 3.7.1rc1 и 3.6.7rc1 вышли

Пишем и тестируем обертку над API

Как написать и развернуть telegram бота?

Test and Code: 47: Automation Panda - Andy Knight

Аудио-подкаст

Python Bytes: #97 Java становится платной

аудио-подкаст

Губозакаточная машинка для этикеток — разворачиваем цилиндрическое искажение программно

В нашем приложении есть фича, как у сына маминой подруги vivino — определение вина по фотографии. Под капотом — использование сторонних сервисов, Tineye — для определения наиболее подходящей этикетки, Google Vision — для чтения текста на ней. Последнее нужно для того, чтобы уточнить правильный продукт, т.к. поиск изображения не учитывает важность некоторых регионов, как правило — это текстовая информация — год и тип вина.

Однако, точность у обоих сервисов заметно снижается из-за того, что этикетка искажена цилиндрической поверхностью.

Особенно это заметно у Google Vision — любой текст за пределами центральной части этикетки практически не читается, хотя человек с легкостью его распознает. В этой статье я опишу, как обратить искажение и увеличить точность распознавания продуктов.