Мы занимаемся закупкой трафика из Adwords (рекламная площадка от Google). Одна из регулярных задач в этой области – создание новых баннеров. Тесты показывают, что баннеры теряют эффективность с течением времени, так как пользователи привыкают к баннеру; меняются сезоны и тренды. Кроме того, у нас есть цель захватить разные ниши аудитории, а узко таргетированные баннеры работают лучше.

В связи с выходом в новые страны остро встал вопрос локализации баннеров. Для каждого баннера необходимо создавать версии на разных языках и с разными валютами. Можно просить это делать дизайнеров, но эта ручная работа добавит дополнительную нагрузку на и без того дефицитный ресурс.

Это выглядит как задача, которую несложно автоматизировать. Для этого достаточно сделать программу, которая будет накладывать на болванку баннера локализованную цену на "ценник" и call to action (фразу типа "купить сейчас") на кнопку. Если печать текста на картинке реализовать достаточно просто, то определение положения, куда нужно его поставить — не всегда тривиально. Перчинки добавляет то, что кнопка бывает разных цветов, и немного отличается по форме.

Этому и посвящена статья: как найти указанный объект на картинке? Будут разобраны популярные методы; приведены области применения, особенности, плюсы и минусы. Приведенные методы можно применять и для других целей: разработки программ для камер слежения, автоматизации тестирования UI, и подобных. Описанные трудности можно встретить и в других задачах, а использованные приёмы использовать и для других целей. Например, Canny Edge Detector часто используется для предобработки изображений, а количество ключевых точек (keypoints) можно использовать для оценки визуальной “сложности” изображения.

Надеюсь, что описанные решения пополнят ваш арсенал инструментов и трюков для решения проблем.