Трекинг человека

[Трекинг человека]

В 03.07.2019 at 18:42, 2expres сказал:

Рад Вас видеть!

Взаимно  , еще пока не совсем вернулся, но надеюсь скоро втянусь по полной. 

[Трекинг человека]

Может и несколько фантастичный вариант, но в качестве направления для подумать.

1. выгнать всех с площадки, выключить свет.

2. включать по очереди по одному прожектору, фоткать что получилось.

3. во время трекинга синтезировать фоновое изображение, сложением изображений включенных в данный момент прожекторов ( предполагаем известным)

4. применяем вычитание фона.

5. ..... т.д.

[Нейросеть всегда выдает 0 в accuracy]

Посмотрите книжку "Practical time series analysis"

(раздел "Recurrent neural networks for time series forecasting")

Там как раз ваш случай разобран.

[Как сделать piecewise affine warp быстро?]

Делал как то, использовал во многих проектах.

Работает быстро вот залил на гит: https://github.com/Smorodov/PiecewiseAffineWarper 

Документацией не озадачивался, т.к. использовал только для себя.

 

Пример использования можно посмотреть здесь: https://github.com/Smorodov/FaceRotate/blob/master/main.cpp  но тут может быть более старая версия piecewise affine warper-а.

[Измеритель пульса по изображению участка кожи.]

Так это, MTCNN уже всюду портировали и на чистом OpenCV + BLAS и еще один видел, по детекту лиц и 5 ключевых точек, в маленьком разрешении работает близко к реалтайм. 

Еще есть face parsing, там же и датасет можно найти: https://www.sifeiliu.net/face-parsing в реалтайме вряд ли-пойдет, но для записанных видео, вполне (не пробовал, могу ошибаться). 

 

 

[Нахождение людей в магазине]

Посмотрите еще проекты по ссылкам ниже, может будет полезны. 

https://github.com/santhosh-kumar/MultiCameraTracking

и здесь

https://github.com/OpenPTrack/open_ptrack

 

[Найти нормаль к поверхности]

Посморите здесь: https://github.com/daviddoria/Examples/blob/master/c%2B%2B/OpenCV/SolvePNP/SolvePNP.cxx 

Но в примере не нормаль напрямую, а  поворот и смещение. 

[[Help] Работа с видео]

Ну мне не особо нужно посты накручивать  

Просто имелось ввиду отладить всю логику на видео из стриммера , а после, если все еще будет нужно, лезть в железки. 

Ну если горит прям "оооуу !", тогда гуглите "direct3d hook capture". 

 

[[Help] Работа с видео]

Есть же софт для стримминга, как я понимаю, та же IP-камера по сути.

[Распознавание знака пешеходного перехода]

Поищите HOG+svm классификатор, он прекрасно справляется.

например: http://blog.dlib.net/2014/02/dlib-186-released-make-your-own-object.html

 

[Как начать эффективно работать с нейросетями]

Еще книжка на русском есть: https://www.piter.com/product/glubokoe-obuchenie

 

[Алгоритм сегментации по принципу скользящего окна и вычисление контраста]

По кривым рассеяния не искал не знаю, есть ли открытые реализации.

По сегментации суперпикселями, вот поиграйтесь:SuperPixelSegmentation.rar

 

 

[Обработка результатов работы НС Enet загруженного через OpenCVна языке Java.]

Это попиксельный argmax по слоям выходной матрицы, с последующей раскраской. 

Не знаю как на java будет, давно не использую.

[Обработка результатов работы НС Enet загруженного через OpenCVна языке Java.]

Argmax(-26.287221908569336, -14.588539123535156, -7.386473655700684, 1.4765703678131104, 15.550891876220703)=4

[Сравнение объектов контурным анализом.]

Это называется метрики, их не две, а намного больше самые популярные:

1) Евклидова метрика.

2) чем то напоминает дистанцию Хемминга, но там тоже сумма считается. https://ru.wikipedia.org/wiki/Расстояние_Хэмминга 

3)   https://ru.wikipedia.org/wiki/Расстояние_Махаланобиса 

4)  https://ru.wikipedia.org/wiki/Расстояние_городских_кварталов 

Опять же надо подбирать экспериментально.

 

[Сравнение объектов контурным анализом.]

Ну  размерность векторов это обычно предмет для экспериментального подбора.

Вообще еще один метод есть, вычисляются собственные векторы и числа, и оставляют количество векторов, сумма собственных чисел которых равна, скажем 95% от всей суммы чисел.  Смотрите PCA анализ.

[Сравнение объектов контурным анализом.]

Посмотрите здесь: 

Количество дескрипторов, задает насколько детально описывается фигура. Подрезание количества коэффициентов дает сглаживание контуров. 

 

Еще тут посмотрите: https://www.codeproject.com/Articles/196168/Contour-Analysis-for-Image-Recognition-in-C

 

 

[Определение линии на картинке]

посмотрите в папке samples в исходника OpenCV, там много примеров на все случаи жизни. 

[Как нарастить (продолжить) контур?]

Морфологией можно например. См erode, dilate.

[Сравнение объектов контурным анализом.]

FFT кросскорреляцией можно попробовать. https://dsp.stackexchange.com/questions/736/how-do-i-implement-cross-correlation-to-prove-two-audio-files-are-similar

[Одно видео внутрь другого]

CvMat* smallframe; судя по всему тут пусто.

[Одно видео внутрь другого]

эмм... насколько еще помню, надо создать маленькое изображение, ну или загрузить. И еще, почему область то нулевого размера ?

[Одно видео внутрь другого]

Так же как с картинками, считываете кадр из одного видео, из другого видео, вставляете как для изображений, записываете в результирующее видео, ну или отображаете кадр на экране, как обычно.

[Одно видео внутрь другого]

Используйте пожалуйста с++ инерфейс OpenCV. Со старым сишным больше возни, и многие, включая меня, уже его основательно забыли. 

А картинку в картинку вставить просто. Задаете область куда вставить, imgA.copyTo(imgB(Rect(x,y,w,h))),  (изображение должно иметь тот же размер и тип, как область изображения куда вставляем фрагмент) но это в новом интерфейсе.

[Вышла DLIB 19.8]

Что нового смотреть здесь:

http://blog.dlib.net/2017/12/dlib-198-is-out.html

Главные фичи версии - глобальный оптимизатор и семантическая сегментация.