SERIA · VISION LAB

Automatyczna linia obróbki 10 000 zdjęć produktowych

Nie pojedynczy Photoshop, tylko pipeline: import, identyfikacja SKU, kontrola duplikatów, tło, kadrowanie, cztery formaty i kontrola jakości przed publikacją.

SZOPA NA WSI2 MIN CZYTANIA
Automatyczna linia obróbki 10 000 zdjęć produktowych
BATCH.PIPEVISION LAB · 10 KROKÓW
WSAD
WEJŚCIEPRZETWARZANIEKONTROLANARZĘDZIEWYJŚCIEDO POPRAWY01IMPORT02IDENTYFIKACJASKU03DUPLIKATSHA-25604DETEKCJAPRODUKTU05USUNIĘCIE TŁA06EKSPOZYCJA IKOLOR07KADROWANIE08ROZDZIELCZOŚCI4 formaty09KONTROLA AI10PUBLIKACJAKOLEJKA WSADOWA10 000 ZDJĘĆ · 6 h 40 minGPU 0 · segmentacja1 240 / 1 500GPU 0 · retusz810 / 1 500CPU · kadrowanie1 440 / 1 500CPU · eksport 4 formaty570 / 1 500
10 000 ZDJĘĆ · 6 h 40 min NA JEDNEJ KARCIE · 2,4 s / ZDJĘCIE ŁĄCZNIE

Przy stu zdjęciach opłaca się siedzieć w edytorze. Przy dziesięciu tysiącach każda sekunda na zdjęciu to prawie trzy godziny pracy. Wtedy jedynym sensownym rozwiązaniem jest linia przetwarzania, w której człowiek zajmuje się wyłącznie wyjątkami.

Problem

Katalog produktów rośnie partiami: sesja, kilkaset ujęć, presja czasu. Ręczna obróbka jest wąskim gardłem, a jej największym kosztem nie jest sam czas, tylko niespójność — po dwóch dniach pracy kadrowanie potrafi się nieznacznie zmienić i widać to w katalogu.

Identyfikacja i deduplikacja

Pierwsze dwa kroki po imporcie decydują o porządku w całej reszcie. SKU odczytujemy z nazwy pliku, struktury katalogów albo metadanych sesji. Zdjęcie bez rozpoznanego SKU nie wchodzi do linii — ląduje w koszyku wyjątków.

Kontrola duplikatów po sumie SHA-256 wygląda na drobiazg, dopóki nie okaże się, że ta sama karta pamięci została zgrana dwa razy. U nas przy pierwszym większym imporcie duplikaty stanowiły zauważalną część zbioru.

Karta, na której liczy się segmentacja całej partii
Karta, na której liczy się segmentacja całej partii · fot. VIA Gallery from Hsintien, Taiwan · CC BY 2.0 · Wikimedia Commons

Kolejność ma znaczenie

Etapy nie są wymienne. Korekta ekspozycji przed usunięciem tła daje inny wynik niż po — a jedna z tych kolejności jest wyraźnie lepsza.

  • najpierw detekcja produktu, żeby wiedzieć, co jest przedmiotem operacji,
  • potem tło, bo dopiero bez tła korekta ekspozycji liczy się na samym produkcie, a nie na całym kadrze,
  • na końcu kadrowanie z jednakowym marginesem względem obrysu produktu — to ono daje wizualną spójność katalogu.
Widok aplikacji z kolejką przetwarzania i obciążeniem GPU

Formaty i kontrola

Z jednego pliku źródłowego powstają cztery warianty: miniatura, wersja katalogowa, duża do powiększenia i kwadrat na social media. Wszystkie z tego samego wyjścia, nigdy przez ponowne skalowanie wersji już przeskalowanej.

Ostatni krok przed publikacją to kontrola jakości, opisana osobno w kolejnym artykule serii. Zdjęcia poniżej progu wracają do korekty ekspozycji, a te, które nie przechodzą po drugim podejściu, trafiają do człowieka.

Wynik

Cała partia dziesięciu tysięcy zdjęć przechodzi przez linię w kilka godzin na jednej maszynie, głównie nocą. Do ręcznej obróbki trafia margines. Największą wartością okazała się jednak nie prędkość, tylko powtarzalność — zdjęcie zrobione pół roku później wygląda w katalogu identycznie jak poprzednie.

Siatka gotowych miniatur po automatycznej obróbce — kontrola spójności katalogu
TAGI:VISIONAUTOMATIONCODE