Есть

К слову, не работает. Я перетащил рабочую директорию питона в пакеты анаконды, возникает баг с numpy (импорт которого необходим для панды)

Анаконда может подтянуть библиотеки которые стоят уже в питоне, а вот на оборот такое тоже не встречалось)

Ребят, кто работал с OSM картой?

Мне достался код, не совсем понимаю, что за ссылка на API:

def make_route(lon_start, lat_start, lon_end, lat_end):
    proc = subprocess.Popen(f'curl "http://10.202.153.48:5000/route/v1/driving/{lon_start},{lat_start};{lon_end},{lat_end}?steps=true&geometries=geojson"', 
                            shell=True, # оболочка=True
                            stdout=subprocess.PIPE # для дочернего процесса будет создан пайп
                           )
    
    out = proc.stdout.readlines() # считывает и возвращает список строк
    
    return out

кто сталкивался с этой проблемой можете помочь?

Всем привет!
Сегодня вечером вместе с Андреем Латышем  из Provectus на вебинаре "From research to product with Hydrosphere" поговорим про превращение ML исследования в продукт с использованием Hydrosphere. Присоединяйтесь!
https://dataphoenix.info/webinar-the-a-z-of-data-from-research-to-product-with-hydrosphere/

Ребят, кто подскажет хорошую статью с примерами по работе с картой OSM? Мне нужно метки поставить на карту (координаты известны)

Ребята, привет. Появилась задача - открывать документы пдф (не текст, именно - изображение) и проверять их на предмет а) наличия печати (есть нет) б) наличия ИНН (вытаскивать эти данные) . Данные атрибуты могут находится в разных местах в документе. Куда капать? Желательно что нибудь не сильно замороченное и рабочее. Буду благодарен

Если найдешь решение будь товарищем поделись пожалуйста)

👍👌

подпишусь

Вообще, для использования предобученных моделей хорошо разбираться в computer vision не нужно.
Загнали в нейросеть - получили вектор циферок.  Остается поверх циферок любой хорошо известный вам классификатор внедрить. С задачей определить наличие характерных контуров (синих? ) кружков и прямоугольников от печати наверняка ImageNet и справится.
Ну а у ИНН есть набор цифр с контрольной суммой в конце.  Что-то распознающее текст + регулярное выражение.


План примитивный, но все зависит от того с кем вы конкурируете.

1. ИНН — Finereader или аналоги и дальше поиск по распознанному тексту чего-либо похожего на ИНН с помощью регулярок
2. Печать — используем цветовой канал (HSV), фильтрация по фиолетовому цвету и потом поиск чего-то круглого (OpenCV). Можно и просто по пропорции фиолетовых пикселей — есть/нет
3. Ручная верификация. На автомат плохо полагаться, могут быть фейки

И надо изучить документы, что  и как ожидать, чтобы было проще.

Вас послушаешь так вообще кажется такая тривиальная задача)

Наговорить можно чего угодно

1. глаза боятся, а руки делают
2. не надо слушать, надо работать.

просили идею — два человека синхронно независимо дали идентичные ответы.
конечно там будут сложности!!!
но это рабочие моменты и они есть в каждой задаче.

что ныть то?
зарплату за что получаете?

порой здешний чат не перестает поражать глубиной инфантильности.
думаешь, дно.
но нет, есть куда опускаться

это не камень в огород был

в Orange за 5 минут можно тестовый прототип накидать такого. Серьезно.
это чтобы просто понять насколько хорошо исходные данные классифицируются по такой схеме.

Только там графика на сервере microsoft обрабатывается через интернет. (обязан предупредить)

ой, а вот  с ИНН посложнее