Результаты поиска

Выше была совершенно однозначно описана структура применяемой нейросети.

Структура нейронки была примитивная: model = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation="relu", input_shape=[5], ), keras.layers.Dense(64, activation="relu"), keras.layers.Dense(64, activation="relu"), keras.layers.Dense(64, activation="relu")...

Проблема не в отсутствии специалистов, а в том что большинству компаний на цветопередачу мягко говоря наплевать.

Если можно, об этом немного подробнее. Я пробовал колорантовскому рескейлу не давать бинаров. Он их как-то рассчитывает, но точность плохая. С такой точностью и я с применением спектральных моделей могу посчитать.:)

Измерение очень шумные, особенно в светах. Градационную в светах удалось сгладить только MT. Но он сглаживает в Lab-е - там уже так себе градационные.:)

Если там есть краски отличные от СМУК, то подойдут. Для СМУК-а у меня более чем достаточно.:)

Перепробовав кучу спектральных моделей и не получив адекватного результата даже для 100-х плашек под ламинацией, решил попробовать нейронку. На удивление получилось весьма неплохо. Что было сделано. На лазерной цифровой печатной машине с выключенным профилем но с линеаризацией были...

Профили VP_180_MaxiSilk_130_TIL300_D50.icm и VP_180_MaxiSilk_130_TIL300_Smooth_D50.icm практически идентичны. Чуть по разному сглажены данные измерений. Профиль VP_180_MaxiSilk_130_TIL300_D50_iccGPU.icc построен по каким-то другим данным.:) Это практически iso-шный профиль.

Таблицы профиля представляют собой так называемую Regular Grid. Это равномерная сетка со значениями в каждом узле. По Regular Grid гораздо проще и быстрее делать интерполяцию, чем в случае когда данные расположены произвольным образом. Гранулрность это количество узлов в этой сетке по каждому...

Я бы сначала попробовал ProfileMaker5 CGATS. Второго файла вовсе не нужно. Он сгенерится в результате работы программы. Сглаживание айпрофайлера в этом случае ставим на 0. Только не понимаю чем это будет лучше, чем сглаживание самого айпрофайлера с параметром сглаживания где-то посередине.:)

Поставьте pycharm. https://metanit.com/python/tutorial/1.3.php Будет проще.:) Там библиотеки добавляются вот так.

А почему Neugebauer_Calc? Вроде речь про сглаживание шла?:) Для сглаживания проще всего пользоваться вот этим вариантом. Там нужно в коде прописать путь к вашим файлам и их имена и запустить код. Измерения должны быть в спектрах в формате CGATS. Предварительно поставить библиотеки numpy и scipy.

В айпрофайлере есть вполне нормальное сглаживание при построении профиля. Отдельно измерения можно сгладить ColorAnt-ом, ColorTool-ом(только в Lab-ах) или моими утилитами.

Выложил наборчик для сабжа на случай, если в Рипе отсутствуют адекватные для этого средства. Для разных китайских и не только поделий бывает весьма полезно.:)

Сделал вариант на основе Clapper-Yule model. Точность дает похуже - так что практического применения особого не имеет. Но с точки зрения понимания использования "physically inspired models" на мой взгляд интересно.

Если это уже на пластине, то это на мой взгляд на 90% перепроявление. Причем сильное. Брать термометр и измерять температуру проявителя в проявке в разных краях ванны.

Вроде не должен быть нужен.

Добавил. Ссылка та же.

Сделал утилитку, которая по файлу тесткарты делает ее референс. Такая необходимость возникает не часто, но порой случается. Утилита использует фотошоп и с работает с ним сильно не на всех машинах. Причина мне к сожалению не известна. Если кто боец переписать на JS, чтобы везде работало, пишите -...

Ну может все таки недопрояв и полоски от стыков проходов головы.:) Всякое конечно бывает, но не диагностировать вышедший из строя диод это аппарату надо уметь.