Вся активность
Этот поток обновляется автоматически
- Последняя неделя
-
atanda` присоединился к сообществу
- Ранее
-
Georgeartex присоединился к сообществу
-
Tatyana Mohorian присоединился к сообществу
-
Biggsexpor присоединился к сообществу
-
JasonCop присоединился к сообществу
-
asu13 присоединился к сообществу
-
vitrumvit присоединился к сообществу
-
Techno присоединился к сообществу
-
olikke присоединился к сообществу
-
NaKrutkASort начал следование за OpenCV survey 2018
-
Может быть из-за кодеков. Поставьте, например K-Lite Mega codec pack.
-
Здравствуйте. Передо мной поставлена задача экспортировать данные полученные от датчиков в формат mp4. Я изучил материла по теме и понял что для этого достаточно циклически записывать кадры через VideoWriter. Но при этом на выходе оказывается пустой файл. cv::VideoWriter out; int FPS = 10; out.open("output_vid.mp4",cv::VideoWriter::fourcc('m','p','4','v'), FPS, cv::Size(800, 600)); Mat data, image; if (datafile.isopen()) { while(!datafile.atEnd()) { ... data.create(height, width, CV_8UC4); //разрешение 800*600 data.convertTo(image, CV_8UC3, 1, 0); //UPD: При конвертации число каналов не меняется. out.write(image); } } out.release(); Операция конвертации была добавлена в результате сравнивая в режиме отладки с кодом туториала. В нем матрица имеет тип CV_8UC3 while (inputVideo.isOpened()) { Mat frame; bool bSuccess = inputVideo.read(frame); if (bSuccess == false) break; out.write(frame); } Что еще нужно учесть? Или это изначально нерабочий вариант и нужно действовать через двойную конвертацию И собирать Mp4 из JPG изображений? Разобрался. Неправильно производил конвертацию. Mat data(800, 600, CV_8UC4); Mat data_exp(800, 600, CV_8UC3); cvtColor(data, data_exp, cv::COLOR_RGBA2RGB );
-
yagami_kazuma начал следование за ods.ai
-
https://ods.ai распался? Какие есть классные альтернативы?
-
pch это precompiled headers , заголовки импользуемые для ускорения компиляции, их использование можно отключать. Я не ставлю обычно openCV из бинарников, а собираю из исходников, так надежнее и настроить можно как надо, плюс примеры тоже собрать можно. Ни разу не подводило. Ну и на рабочем столе держать, лучще не надо, там структура директорий довольно глубокая и с пробелами, плюс русские буквы. Сделайте путь попроще, желательно без пробелов и латиноцей, предупредите потенциальные проблемы в будущем.
-
При попытке перейти от использовавшейся ранее с Фортаном VS2013 на использование opencv c++ столкнулся с трудностями, хотя простейшие программы cpp прошли, но попытки использовать программы из примеров opencv не проходят. Характерная ошибка: Ошибка 1 error C1083: Не удается открыть файл включение: pch.h: No such file or directory c:\users\frost\desktop\documents\visual studio 2013\projects\maincv\maincv.cpp 27 1 main Хотя файлы pch.h в библиотеке присутствуют во множественном числе. При попытках использовать другие программы отсутствуют другие *.h. Попытки закачать из интернета отсутствующий файл проблему не решили. Настораживает также то, что многие #include содержат opencv2, который в закаченном пакете opencv 4.8.0 отсутствует. Соответственно при назначении директорий эта директория не была добавлена.
-
Что-то в этом есть толковое...Спасибо за помощь!
-
Привет! Отмасштабировать в видимый спектр, и отрисовать, преобразовав в RGB, например как здесь: https://gist.github.com/friendly/67a7df339aa999e2bcfcfec88311abfc Ну или напрямую, через https://docs.opencv.org/4.x/d3/d50/group__imgproc__colormap.html Нормировав к диапазону 0-255.
-
Всем привет! Имеется гиперспектральное изображение, полученное в ближнем ИК диапазоне. Список значений спектров: [ 937.33 944.25 951.16 958.08 965. 971.92 978.85 985.77 992.7 999.64 1006.57 1013.51 1020.45 1027.39 1034.33 1041.27 1048.21 1055.17 1062.11 1069.07 1076.03 1082.98 1089.94 1096.91 1103.87 1110.84 1117.81 1124.78 1131.76 1138.73 1145.7 1152.68 1159.68 1166.66 1173.65 1180.64 1187.63 1194.62 1201.62 1208.62 1215.62 1222.62 1229.63 1236.64 1243.65 1250.66 1257.67 1264.68 1271.7 1278.72 1285.75 1292.78 1299.81 1306.83 1313.86 1320.9 1327.94 1334.98 1342.02 1349.06 1356.11 1363.16 1370.2 1377.26 1384.32 1391.38 1398.43 1405.49 1412.55 1419.63 1426.69 1433.76 1440.83 1447.91 1454.99 1462.07 1469.15 1476.23 1483.32 1490.41 1497.5 1504.59 1511.68 1518.79 1525.89 1532.98 1540.09 1547.2 1554.31 1561.42 1568.53 1575.65 1582.77 1589.89 1597.01 1604.14 1611.26 1618.39 1625.53 1632.65 1639.79 1646.93 1654.08 1661.22 1668.35 1675.51 1682.65 1689.8 1696.96 1704.12 1711.28 1718.44] Как создать псевдо BGR изображение? До этого я работал с данными, которые были получены с видимого спектра. И брал значения спектров соответствующим синего,зеленого и красного цвета (470,530,640). Какие спектры я должен взять здесь? Спасибо
-
Привет возможно кому нибудь пригодиться легковесная библиотека для вычисления и сравнения ORB особенностей для где нет зависимости на OpenCV, код доступен тут https://gitflic.ru/project/kolkir/orb-features Единственная внешнняя зависимость это Eigen 3.4. Пакет содержит демо и для его сборки будет нужно OpenCV GUI. Я начал разработку этой библиотеки так как не нашел готовой реализации без OpenCV если кто-то знает о таковой, буду благодарен за информацию.
-
Обработка естественного языка (NLP)
Smorodov replied to Smorodov's topic in Вопросы по нейросетям и ИИ
Здравствуйте, вам нужны не нейронки а вероятностные графовые модели (PGM), посмотрите редактор который я прикрепил для примера: samiam30_windows_amd64.zip Их как раз используют для вывода вероятностей по заданным факторам, причем эта штука обучаемая по данным.samiam30_windows_amd64.zip На coursera есть курс Probabilistic graphical models, там как раз на этой софтинке упражнения были, правда я проходил его давно, может что то поменялось.- 3 replies
-
- nlp
- natural language processing
- (и ещё %d)
-
Обработка естественного языка (NLP)
Oleg Muravev replied to Smorodov's topic in Вопросы по нейросетям и ИИ
Добрый день! Кто-нибудь знает, существует ли конструктор нейросети, которая бы могла принимать решение на основе входной текстовой информации? Хотелось бы проверить следующую гипотезу, пока не вдаваясь в глубокое программирование: Существует база резюме кандидатов на вакансии компании, существуют результаты - понравилось ли резюме компании, прошел ли кандидат собеседование, вышел ли кандидат в итоге не работу. Хотелось бы проверить, можно ли обучить нейросеть, чтобы она выдавала вероятность по новым кандидатам: понравится ли резюме компании, пройдет ли кандидат собеседование, выйдет ли кандидат на работу. На вход нейросети нужно подавать само резюме, название позиции, название компании работодателя.- 3 replies
-
- nlp
- natural language processing
- (и ещё %d)
-
DanilPap начал следование за Использование Google для распознавания речи
-
OlegQuita начал следование за Находим в кадре лица, человеческие фигуры, и т.д. и т.п
-
VanyaNow начал следование за Unmanaged C++ to C#
-
Fedordic начал следование за Обновление модели для распознавания лиц
-
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
umrbek79 replied to umrbek79's topic in OpenCV
да да, как раз работаю с экспертом физиогномиком -
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
LexaP replied to umrbek79's topic in OpenCV
это тогда в другой раздел псевдонауки тебе нужно, например: физиогномика. -
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
Smorodov replied to umrbek79's topic in OpenCV
Интересная тема, но юридически неоднозначная. Кстати из видео прото нарезался датасет. Затем училась сеть, прогонялась по видео, вырезались ошибочные срабатывания, добавлялись в датасет и все по новой. А с психическими отклонениями думаю без динамики сложно будет точность приемлемую получить. Хотя, обратите внимание на морщины, они должны отражать статистику движений. -
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
umrbek79 replied to umrbek79's topic in OpenCV
Просто мне надо читать не видео, а изображение. По изображению определить например педофила. Как-то так -
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
Smorodov replied to umrbek79's topic in OpenCV
Но даже простая нейронка, типа LeNet, по ощущениям работает лучше. Правда данных много надо было, я 5 териков видео скормил, работало очень четко, эмоции пропорионально выводило, даже с самых слабых. Вход был всего 64х64, в серых тонах, работало в реалтайме на мобиле. Видел на гитхабе подобные. FACS все теки на человека больше расчитана, как можно сократили количество признаков для удобства использования. -
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
umrbek79 replied to umrbek79's topic in OpenCV
Спасибо, как раз изучаю это -
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
Smorodov replied to umrbek79's topic in OpenCV
OpenFace умеет FACS имеет бинд к питону. -
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
LexaP replied to umrbek79's topic in OpenCV
Привет. такое делали в МГУ, все самописное. в основном был написан собственный трекер лицевой поверхности с учетом оценки её активности и коррекции угла наклона головы. Разработка была на С++ можно написать в телеграмм, https://t.me/panchuk_a_i -
umrbek79 начал следование за Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
-
Детектирование точек FACS (Пол Экман) для психологического анализа лица
umrbek79 добавил тему в OpenCV
Привет всем. Проект предназначен для детектирование точек на лице для дальнейшего психологического анализа лица, склонность к насилию, склонность к суициду и т.д. Пишу на C# или Python. Есть ли какие-нибудь библиотеки или проекты open sourse для старта? Буду рад любой помощи.