Redakcyjna drobnica, która zjadała godziny dziennie.

Okres: 2021
Klient: Duży wydawca prasowy
Moja rola: Senior data scientist / inżynier automatyzacji

Kontekst

Każde zdjęcie publikowane w serwisie wymagało kadrowania pod kilka formatów. Robione ręcznie, setki razy dziennie.

Wyzwanie

Automatyczne kadrowanie po środku obrazu regularnie ucina głowy. Kadr musi wiedzieć, co jest na zdjęciu ważne.

Rozwiązanie

Detekcja twarzy i istotnych obszarów obrazu sterująca automatycznym kadrowaniem do wymaganych proporcji, wystawiona jako usługa w pipelinie publikacyjnym.

Efekt

Eliminacja powtarzalnej pracy manualnej w codziennym obiegu redakcyjnym.

Czego się nauczyłem

Projekty o najlepszym stosunku wartości do wysiłku rzadko wyglądają imponująco na slajdzie. Ten zwrócił się w kilka tygodni.

Technologie: Python, rozpoznawanie twarzy, przetwarzanie obrazu, Kubernetes, GCP