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O software remove pessoas do Google Street View

How to Delete old Google Maps Street View

How to Delete old Google Maps Street View
Anonim

O Google Street View cria seus panoramas de lugares unindo imagens. No entanto, as imagens são capturadas indiscriminadamente de um veículo em movimento. Se alguém estiver andando com o cachorro ou apenas passeando, ele poderá aparecer no panorama final.

Atualmente, o Google torna os rostos das pessoas, bem como placas de carros, capturados acidentalmente no Street View, mas Um software de prova de conceito demonstrado por Arturo Flores e o professor de ciência da computação UCSD Serge Belongie no IEEE International Workshop on Mobile Vision realizado em junho promete lavar os artefatos humanos dos panoramas por completo. (Flores é um ex-desenvolvedor sênior de aplicativos para PCWorld e estamos muito orgulhosos dele.)

O que o software faz é identificar formulários humanos em uma imagem e removê-los. Em seguida, preenche as lacunas com pixels de qualquer coisa por trás da pessoa - paredes, grama, pavimento, tijolos e assim por diante - tirada de molduras tiradas antes e depois daquela em que a pessoa aparece.

Técnicas semelhantes são usadas na foto edição de programas, mas eles exigem uma certa quantidade de manipulação manual. O software de Flores faz um bom trabalho de automaticamente lavar as pessoas das imagens, mas se as fotos forem examinadas de perto, traços de humanidade ainda podem ser vistos nelas. E, ocasionalmente, apresenta alguns resultados bizarros - cães com correias seguras por mestres invisíveis e tornozelos sem pernas, aparecendo em sapatos.

Além disso, o software só funciona em ambientes urbanos onde os pixels bloqueados pelas pessoas estão em uma posição dominante. superfície planar ", o que os torna mais simples de substituir. Assim, o programa funcionaria bem se uma pessoa estivesse andando por um mural de cavalos pastando em um pasto porque o mural no fundo seria plano. Se a pessoa estivesse andando por cavalos reais pastando em um pasto, o programa seria menos eficaz porque o fundo não seria plano

Crédito da foto:

UCSD Jacobs School of Engineering