Компания Everypixel Group — о компании, фотографии офиса, контакты — Хабр Карьера

Everypixel Group — компания, которая создаёт цифровой контент и разрабатывает инновационные продукты для авторов мультимедиапроектов.

Наша история

Компания была основана в 2005 году и специализировалась на производстве стоковых изображений (лицензированные фотографии, приобретаемых для коммерческих целей). К 2008 году наш продакшн вошел в топ-5 лучших мировых стоковых студий. Тогда наша команда состояла из талантливых фотографов, ретушеров и специалистов по описанию изображений.

C насыщением рынка стокового контента нам требовалось создавать все больше и больше изображений, обходясь прежними ресурсами. Мы не хотели жертвовать качеством контента и решили автоматизировать процессы. Так у нас появился отдел разработки, и мы одними из первых в Челябинске стали развивать AI-направление (AI — artificial intelligence) в бизнесе.

Everypixel сейчас

Сегодня Everypixel — компания со 100+ сотрудниками и офисами в Челябинске, Санкт-Петербурге и Вьетнаме. Она создаёт не только цифровой контент, но и разрабатывает инновационные продукты.

В нашем портфеле проектов — поисковик на нейронных сетях Everypixel, продакшн-студии Everypixel Studio (коммерческое направление) и Everypixel Stock (стоковый продакшн), Everypixel Labs (RnD-услуги) и IT-комьюнити «Корпус».

Наш алгоритм Everypixel Aesthetics, умеющий оценивать эстетическое качество фотографий, собрал более 300 упоминаний СМИ и блогеров по всему миру, а поисковик Everypixel номинирован на Product Hunt Golden Kitty Awards 2017 в категории «Лучший продукт для дизайнеров». 

Мы достаточно зрелые, чтобы эффективно достигать поставленных бизнес-целей, но с азартом относимся к вызовам, которые бросает нам глобальная экономика, поэтому превыше всего ценим результативность, осознанность, смелость и новаторство.

Наши проекты:

• everypixel.com
• labs.everypixel.com/api
• studio.everypixel.com/ru
• korpus.everypixel.com
• clique. studio

Востребованные в компании навыки

Git • Python

Вакансии компании «Everypixel Group»

Нет вакансий

У компании нет открытых вакансий

Оценки и отзывы сотрудников о компании «Everypixel Group»

Оценить

201820192020202120222023

В 2018 году никто не оценивал компанию.

В 2019 году никто не оценивал компанию.

В 2020 году никто не оценивал компанию.

В 2021 году никто не оценивал компанию.

В 2022 году компанию оценили 2 пользователя. Для демонстрации оценки необходимо 10 голосов.

Пока только 1 сотрудник дал оценку компании в 2023 году и 0 из них оставили комментарии. Для демонстрации полученной суммарной оценки нужно собрать минимум 10 оценок.

Награды компании

У этой компании пока нет наград

Сотрудники компании

+3 работают здесьВсе, кто здесь работал (9)

Откуда приходят в компанию

В какие компании уходят

«Корпус» — образовательное сообщество для тех, кто хочет получить первый опыт работы в IT

«Корпус» — образовательное сообщество для тех, кто хочет получить первый опыт работы в IT

Место, где идея становится бизнесом!

10+

стартапов

40+

участников

400+

студентов

Наши проекты основаны на машинном обучении и нейросетях. Мы помогаем создавать новый высокотехнологичный мир и приглашаем тебя найти в нем свое место.

Как это работает

• Генерация
  идей и
  нетворкинг.
• Проверка
  гипотезы.
• Разработка
  продукта.
• Продажи и
  выход на
  целевой
  рынок.

• Генерация идей и нетворкинг.

  Корпус заточен на обсуждение и поиск бизнес-идей. Мы встречаемся каждую неделю, делимся событиям, мыслями и ищем новые возможности.

• Проверка гипотезы.

  Любая идея требует подтверждения у внешнего мира. Мы проводим исследования, анализируем рынок и принимаем решение: начать разработку продукта или поменять гипотезу и снова ее проверять.

• Разработка продукта.

  Создаем новое технологичное решение или модифицируем наши разработки под новый продукт.

• Первые продажи и выход на целевой рынок.

  Продукт готов и перед командой открывается новый челлендж – продать его!

Хочу в «Корпус»

За 4 года мы:

• ЗАПУСТИЛИ 20 ПРОЕКТОВ

• ПРОВЕЛИ БОЛЕЕ 10 ОБУЧАЮЩИХ КУРСОВ

• ПРИВЛЕКЛИ 5 ГРАНТОВ НА РАЗВИТИЕ ПРОЕКТОВ

• УЧАСТВОВАЛИ В БОЛЕЕ ЧЕМ 10 ХАКАТОНАХ, КОНФЕРЕНЦИЯХ

Мы создаем среду, в которой каждый может пройти путь создания AI-продукта с нуля.

Наши стартапы

iNtensify

AI-ассистент для диагностики состояния опорно-двигательного аппарата, который может быть интегрирован в другие сервисы или применяться как отдельное мобильное приложение.

MedHacker

Устройство, которое в реальном времени измеряет основные показатели состояния организма, предсказывает возможные заболевания и дает рекомендации о том, как их избежать.

Adstetica

AI-сервис для автоматического создания рекламных баннеров. В основе продукта лежит алгоритм машинного обучения, который анализирует предоставленные референсы и генерирует баннер.

Все проекты

Если ты не знаком с миром IT, но готов учится, «Корпус» ждет тебя!

Записаться

Как попасть в «Корпус»

Есть несколько способов начать погружение в мир стартапов с нами

• Пройти наши курсы

• Присоединиться к действующему проекту

• Пройти у нас учебную практику

Участники коммьюнити

о «корпусе»

Стартуй в мир IT вместе с нами!

Выберите, чем хотите заниматься в «Корпусе»

хочу записаться на курсхочу на учебную практикухочу работать в проектах «Корпуса»есть идея своего проектаесть вопросы

*обязательные поля

Нажимая на кнопку «Записаться», подтверждаю, что я ознакомлен и согласен с условиями политики обработки данных
и подтверждаю
Согласие на обработку персональных данных

После того, как вы нажмёте на кнопку «Записаться», мы получим вашу заявку в течение 24 часов и ответим на почту о том, что будет дальше

Спасибо, мы получили вашу заявку!
В ближайшее время мы рассмотрим ее, а вам на почту придут дальнейшие инструкции.

мошенник, в котором симулируется каждый пиксель

Присоединиться к нашему списку рассылки

NOITA

Noita — это волшебная игра в жанре roguelite, действие которой происходит в мире, где каждый пиксель физически моделируется. Сражайтесь, исследуйте, плавьте, сжигайте, замораживайте и испаряйте свой путь через процедурно сгенерированный мир, используя заклинания, которые вы создали сами.

Исследуйте различные места, от угольных шахт до ледяных пустошей, погружаясь глубже в поисках неизвестных тайн.

Физика на основе пикселей: Моделируется каждый пиксель в мире. Сожгите, взорвите или расплавьте что-нибудь. Плавайте в крови ваших врагов!

Ваша собственная магия: Создавайте новые заклинания, погружаясь глубже в пещеры. Используйте свою магию, чтобы сокрушать врагов и манипулировать окружающим миром.

Упрощённый экшен: Смерть необратима и всегда надвигается. Когда вы умрете, не отчаивайтесь, используйте то, что вы узнали, чтобы продвинуться дальше в своем следующем приключении.

Процедурно сгенерированный мир: Исследуйте уникальный мир каждый раз, когда вы играете. Откройте для себя новые миры, погружаясь глубже.

СКРИНШОТЫ

Часто задаваемые вопросы

Когда будет доступна Noita 1.0?
Он доступен сейчас на
Пар,
скромный магазин,
itch.io и
ГОГ

Почему “Нойта”?
Noita в переводе с финского означает «ведьма».

Что означает выражение «моделируется каждый пиксель»?
По сути, каждый пиксель в Noita сделан из какого-то материала. Моделируются различные материалы. Например. Вода будет вести себя как жидкость, газы будут подниматься вверх, песок будет накапливаться, твердые тела станут твердыми телами… В дополнение к этому мы проводим упрощенные симуляции различных химических реакций, электричества, термодинамики и так далее.

Как вам удается симулировать столько всего?
Мы используем собственный движок Falling Everything. Falling Everything Engine — это работа с любовью. Ребёнок настоящей любви. Создан вручную на лучшем C++ без исключений, с использованием только отобранных, органических, бесплатных лицензионных библиотек.

Я стример и/или пишу обзоры. Могу ли я получить бесплатную копию вашей игры?

Если вы стример, запросите ключ через Keymailer. Наша общая политика заключается в том, что мы даем ключи стримерам, у которых есть не менее 1000 подписчиков (это могут быть подписчики на Twitch, YouTube, Mixer или даже Twitter).
Или в других случаях вы можете отправить нам электронное письмо по адресу press@nollagames. com.

Я хотел бы пройти стажировку в вашей студии. Это возможно?
У нас очень маленькая команда, и мы должны контролировать наши приоритеты. Обычно мы не берем стажеров.
Однако, если вы написали свой собственный физический движок, отлично разбираетесь в оптимизации кода на C++ или считаете, что вам это подходит, вы можете связаться с нами по адресу [email protected].

Я музыкант/специалист по звуку в играх/веб-дизайнер/разработчик 3D-моделей. Могу ли я связаться по поводу моих услуг?
Да, вы можете, но сейчас или в обозримом будущем у нас нет открытых вакансий или возможностей для фриланса по этим профессиям. Мы уже получили массу писем, поэтому, пожалуйста, будьте внимательны.

Могу я отправить вам красивую фотографию кота?
Да.
Возможно. (Мы выяснили, что на самом деле можно получить слишком много милых фотографий котов. Из-за наших ограниченных ресурсов мы вынуждены на некоторое время ограничить вашу возможность отправлять их. Мы приносим искренние извинения.)
На самом деле да. (Если подумать, было очень приятно получить их.)

Журнал разработчиков
[email protected]
[email protected]
@NollaGames
Пресс-кит
Политика конфиденциальности

© Nolla Games 2017-2023

Поиск центроида каждого пикселя в растре Python

Я пытаюсь получить центроид каждого пикселя в гиперспектральном изображении aviris (растре), но мои результаты не совсем соответствуют ожиданиям .

Центроиды не совпадают с центром каждого пикселя, как показано на изображениях ниже. На самом деле он намного меньше, чем образ aviris.

Вот код, который я использовал для получения центроидов. На основе этого связанного ответа

 aviris_path = 'aviris/f190802t01p00r18_rfl_v1l1/f190802t01p00r18_corr_v1l1_img'
защита get_centroid_raster (img_path):
    read_img = rasterio.open(img_path)
    #прочитайте изображение, чтобы получить форму
    open_img = read_img. read().транспонировать(1,2,0)
    #количество строк и столбцов
    num_rows = open_img.shape[0]
    num_cols = open_img.shape[1]
    #удерживайте полученные долготу и широту
    hold_centroid_coordinates = np.zeros ((num_rows, num_cols, 2))
    для строки в диапазоне (num_rows):
        для столбца в диапазоне (num_cols):
            the_coords = rasterio.transform.xy(
                read_img.transform,
                ряд,
                кол,
                смещение = 'центр'
            )
            hold_centroid_coordinates[строка, столбец, 0] = the_coords[0]
            hold_centroid_coordinates[строка, столбец, 1] = the_coords[1]
    # свести долготу и широту в одномерный массив
    долгота = hold_centroid_coordinates[:,:,0].flatten()
    широта = hold_centroid_coordinates[:,:,1].flatten()
    # помещаем долготу и широту в фрейм данных
    координата_dataframe = pd.DataFrame({'долгота': долгота, 'широта': широта})
    вернуть координату_данных
    
 

Не знаю, где я ошибаюсь.

• питон
• растр
• растр
• центроиды
• гиперспектральный датчик

2

Этого можно добиться без вложенных циклов for с помощью np.meshgrid(). Я думаю, что это также ускорит вашу обработку, попробуйте этот скрипт:

 import rasterio

импортировать numpy как np

импортировать геопанды как gpd

из точки импорта shapely.geometry

путь = 'ваш_растр.tif'

с rasterio.open(path) как src:

    band1 = src.read(1)

    высота = band1.shape[0]

    ширина = band1.shape[1]

    столбцы, строки = np.meshgrid (np.arange (ширина), np.arange (высота))

    xs, ys = rasterio.transform.xy(src.transform, rows, cols)

    lons = np.array(xs)

    латы = np.array(ys)

    точки = gpd.GeoSeries(

        список (zip (lons.flatten (), lats.flatten ()))). карта (точка)

    # использовать цикл признаков, если shp мультиполигональный

    геометрия = точки.значения

    функции = [i для i в диапазоне (len (geoms))]

    выход = gpd.