Jump to content
Compvision.ru

Smorodov

Главные администраторы
  • Content count

    3,770
  • Joined

  • Last visited

  • Days Won

    336

Everything posted by Smorodov

  1. Может зеркала (хром) ? Сложно сказать не видя автомобиля.
  2. Называется transfer learning. https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
  3. Сейчас в основном дообучают, берут готовую сеть, срезают последние слои, на их место ставят свои. При обучении исходные слои "замораживают" (ставят скорость обучения в 0). Сеть при этом учится быстро.
  4. Выделение памяти на девайсе процесс не быстрый. А при изменении размеров входного тензора сеть каждый вызов ее перевыделяет. Сделайте вход максимального размера, и используйте поля. Еще лучше заморозить ее с фиксированным входом.
  5. Конкретнее некуда https://www.learnopencv.com/install-dlib-on-windows/ И читать код примеров .
  6. Ну прям под заказ не знаю, покопайте тут https://github.com/topics/face-recognition?l=c%2B%2B Всякого добра по теме там много.
  7. Просто чтобы не терялось: https://github.com/andrewwillmott/splines-lib
  8. С регуляризацией: https://ardianumam.wordpress.com/2017/09/22/deriving-polynomial-regression-with-regularization-to-avoid-overfitting/
  9. Можно тогда еще посмотреть Aruco, она встроена в OpenCV.
  10. Я не в курсе цели трекания шахматки в вашем случае, но если это не для калибровки, то попробуйте эту либу: http://nghiaho.com/?page_id=576 Или фильтруйте уже 6D положение доски. Там все равно решается переопределенная СЛАУ и выдается решение по методу наименьших квадратов. Если делаете сглаживание для каждой точки, выглядеть будет конечно лучше, но точности вряд ли добавит. Как компромисс, используйте сглаженное 6D положение и проецируйте обратно на экран измеренные по доске точки модели.
  11. Корень можно не извлекать, лучше в квадрат возвести радиус. Ну и, как мне видится, атомный доступ весь эффект сводит на нет. Может в параллель только флаги расставить, а скомпоновать массив на CPU ?
  12. Может Trust заюзать ? Помножить на 0 все что отбрасываем, отсортировать и обрезать вектор по первому нулю.
  13. Операция называется свертка. Информации много, например: https://habr.com/ru/post/114489/ https://ru.wikipedia.org/wiki/Оператор_Собеля Для 60 градусов ядра 3х3 маловато.
  14. Про специальные форматы не слышал, хотя может и есть. Для сжатия можно попробовать snappy 250 Mб/сек скорость сжатия. Как экзотический вариант, выделить обычные кадры подходящего размера, и сохранять в них как в буферах данные о точках. Только сжатие с потерями тут не прокатит Можно попробовать применить какую нибудь из баз данных, типа HDF5 или LMDB, тем более есть поддержка в OpenCV.
  15. Ну да, Хааром уже не модно Сейчас всякие SSD и YOLO юзают. Вот еще из недавнего: https://github.com/facebookresearch/detectron2 Правда вряд ли реалтайм.
  16. linux,python3,opencv4.1.1

    Где пример ?
  17. Драйверы проприетарные ? CUDA работает? С дефолтными дровами мало что заводится.
  18. Докер не подойдет? https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
  19. Создание dll, использующей openCV (C++)

    Ну так вся OpenCV состоит из DLL, использующих OpenCV Откройте исходники, и сравните с тем что у вас.
  20. Ну если облако точек относительно системы координат камеры известно, и известны координаты камеры во внешнем мире, то преобразование производится переносом и поворотом точек на разницу. Чтобы сделать быстро, можно использовать шейдеры, opencl, cuda, ... короче GPU. Подружиться с GPU все равно придется.
  21. Если есть RGBD, то поставьте где-нибудь маркер в виде ортов системы координат. Распознавайте ее точки на цветном изображении, затем, используя глубину, получайте 3Д точки. Есть базис, есть координаты и ориентация камеры. Преобразование x,y,D в 3д точку должно быть в API камеры. В принципе, при известных размерах маркера, задача решается даже без компоненты глубины, гуглите opencv solvepnp. По поводу скелетов посмотрите здесь: https://github.com/topics/skeleton-tracking
  22. Сам бы хотел знать Обычно обострение начинается ближе к сессии. А вообще, раньше был хороший форум у МГУ-шников, правда сейчас не знаю как он там. Многие пересели на нейросети.
  23. Поиск стекла на фотографии

    Если провести бинаризацию, может и не сильно, надо пробовать. У меня этот метод давал неплохой результат: https://stackoverflow.com/questions/22122309/opencv-adaptive-threshold-ocr/22127181#22127181 Еще думается если найти фазовый сдвиг, то он тоже даст границу стекла. Можно после бинаризации наложить изображения по И темные линии станут толще, затем инверсия, эрозия, и найти convex hull.
  24. Поиск стекла на фотографии

    Можно попробовать сыграть на преломлении. Поясню. Если взять подложку с нарисованной сеткой, и сфоткать, затем поставить стекло и снова сфоткать. После этого наложить изображения и найти разницу. Конечно придется поэкспериментировать, но может сработать. По поводу размеров, вы же пишите что ряд фиксированный. Поставьте в соответствие каждому размеру площадь в пикселях.
  25. Поиск стекла на фотографии

    Стенд всегда такой, освещение? Короче, среда управляемая нами?
×