Jump to content
Compvision.ru

All Activity

This stream auto-updates     

  1. Yesterday
  2. Last week
  3. Earlier
  4. Запись видео из исходных данных

    Может быть из-за кодеков. Поставьте, например K-Lite Mega codec pack.
  5. 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 );
  6. https://ods.ai распался? Какие есть классные альтернативы?
  7. C:\opencv\build\include

    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.
  8. C:\opencv\build\include

    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.
  9. Что-то в этом есть толковое...Спасибо за помощь!
  10. 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.
  11. 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
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. да да, как раз работаю с экспертом физиогномиком
  16. это тогда в другой раздел псевдонауки тебе нужно, например: физиогномика.
  17. 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.
  18. Просто мне надо читать не видео, а изображение. По изображению определить например педофила. Как-то так
  19. 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.
  20. 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
  21. 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.
  1. Load more activity
×