От переводчика:

Некоторое время назад на Хабре публиковался перевод статьи под названием "Искусство командной строки". Среди прочего, в статье было рекомендовано освоить vim. Исходник статьи, выложенный на Гитхаб, по иронии судьбы, оказался совершенно непригодным к редактированию именно этим редактором, так как в нём на один абзац приходилась ровно одна строка.

Я тогда выразил своё недоумение автору и попросил его выровнять текст на 80 символов. Но после непродолжительной дискуссии в коментариях дали ссылку на описание форматирования исходников литературных текстов по семантическому принципу. Идея, заложенная в этом принципе в общем довольно простая, но я был поражён её глубиной, которой, пусть и запоздало, хочу поделиться с окружающими.

Хочу предупредить, что не все ссылки в статье работоспособны, но я решил оставить их как есть — мало ли что.

В детстве мне часто говорили, что сахар — белая смерть. Позже я понял, что калории есть калории, а разглагольствующие о вреде сахара зачастую просто не владеют матчастью.

И вдруг выяснилось, что всё, чем меня пугали взрослые — чистая правда. Сахар жуткая вещь, которая убивает мозг и медленно ведёт нас к альцгеймеру. Его нельзя есть никому и никогда. Эта тема подробно раскрыта в книге Гэрри Тауба Good Calories Bad Calories, а также в книге Дэвида Перлмуттера Grain Brain.

Но речь в статье не об этом. Недавно я обнаружил, что группа моих товарищей плотно сидит на CoffeeScript. Они ничуть не стесняются этого факта и даже умудряются испытывать в процессе какое-то противоестественное удовольствие. Более того, они не чураются использовать содержащийся в кофе синтаксический сахар и даже хотели пристрастить к этому меня.

К счастью, я наделён редким даром. Я всегда узнаю зло, и неважно в какие одежды оно вырядилось на этот раз.

Эта статья посвящена основам программирования на OpenCl. OpenCl -это язык программирования на GPU/CPU, по своей структуре близкий к стандарту c99. Его развитием занимается Khronos Group, где на их сайте доступна полная документация. Во избежание полемики на тему «ну это же всё тривиально, достаточно покопаться в инете» сразу оговорюсь: в рунете информация на эту тематику практически полностью отсутствует, а в западном инете доступна весьма в разрозненном состоянии на десятке сайтов. Здесь будет приведена некоторая компиляция базовых принципов, максимально упрощающая начинающему программисту жизнь, а так же позволяющая с самого первого проекта максимально задействовать вычислительные мощности видеокарты. Людям написавшим 2-3 серьёзных программы на OpenCl это будет уже неинтересно. Статья в некотором смысле является продолжением моей прошлой статьи.

Сегментация изображений и выделение границ объектов (edge detection) играют важную роль в системах Computer Vision и применяются для задач распознавания сцен и выделения (определения) объектов. По большому счету, это такой же инструмент, как, например, сортировка, предназначенный для решения более высокоуровневых задач. И поэтому понимание устройства данного класса алгоритмов не будет лишним при построении подобных систем с учетом предъявляемых требований (в плане качество/производительность) и специфики поставленных задач.

В данной статье кратко описан алгоритм «Efficient Graph-Based Image Segmentation» авторов Pedro F. Felzenszwalb (MIT) и Daniel P. Huttenlocher (Cornell University), опубликованный в 2004 году. Да, алгоритм относительно старенький, но, несмотря на это, он до сих пор остается весьма популярным, демонстрируя неплохие результаты в плане производительности.

Под катом – большая смесь картинок и текста, не требовательная к текущему уровню знаний тематики. Любопытство приветствуется.