RinOS

У кого нибудь получилось скомпилить хотя бы тестовый пример)? Столько завязок... Сейчас просматриваю док. http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/ и кажется что довольно неплохая штука) этот pcl))

Так и не понял, где там ее можно скачать) Бродил бродил по ссылкам... заблудился и в конце пришел на туже страницу откуда начал)) upd: Через сайт я эту страничку так бы и не нашел... гугл помог http://www.ros.org/wiki/pcl/standalone/

Пробовал... не помогло, пробовал и комбинировал с разными типами CV_CAP_ANY, CV_CAP_MIL и т.д. но не получилось... даже не знаю по чему(

Люююдиии) помогите!

Спасибо за интересную новость) Можно попробовать))

Вызывал я функцию cvReprojectImageTo3D с разным Q, и пришел к выводу что она все-таки работает (карта высот довольно реалистичная в MatLab-e). Функция cvReprojectImageTo3D, возвращает 3х канальное изображение 3 канал, глубина - расстояние до объекта. Так я получаю расстояние cvReprojectImageTo3D(imageDepth, 3dImage, Q); cvSetImageCOI(3dImage, 3); cvCopy(3dImage, Zimg, 0); dist = cvGetReal2D(Zimg, 160, 120); Но вот в чем прикол... Если объект дальше то и значение dist должно быть больше, а происходит ровно наоборот... Чем ближе объект, тем больше значение dist. К примеру замерял расстояние от камеры до себя, вот что получил: расстояние 60 см, dist равен 0,117 расстояние 70 см, dist равен 0,093 расстояние 80 см, dist равен 0,079 расстояние 90 см, dist равен 0,661 расстояние 100 см, dist равен 0,580 Где то не вяжется... Или я чего то не понимаю...

Смотрел пример stereo_calib.cpp, там показаны оба метода cvStereoRectify и cvStereoRectifyUncalibrated, мне показалось что cvStereoRectifyUncalibrated, работает лучше... по крайней мере карта высот выглядит правдоподобнее. У меня есть модуль (см. вложение) который вроде как строит Q, по некоторым параметрам: Правда не известно откуда брать точные значения этих параметров... Да, вы можете посмотреть исходник с которым я работаю, ссылка в первом посте. Я попробовал использовать ее вот что получилось: Q возвращенное функцией cvStereoRectify: [ 1., 0., 0., -179.1385765075683600, 0., 1., 0., -120.1025462150573700, 0., 0., 0., 350.7473711626223000, 0., 0., -24.8326591292256540, -538.7927019658170600 ] Q полученное с помощью cvStereoRectifyUncalibrated и вашей функции: [ 1., 0., 0., -150.7913341775544300, 0., 1., 0., -102.6185674775258400, 0., 0., 0., 352.8618670197555500, 0., 0., -25.9740261147689360, 0. ] Пытался много раз калибровать, Q иногда больше похожи иногда меньше в среднем как-то так. stereo_utils.rar

Здесь обсуждалось: http://www.compvision.ru/forum/index.php?showtopic=194 еще что то было на форуме. если поискать можно найти...

Допустим как то я как то скалибровал и получил disparityImage, карта глубины конечно не ахти, впрочем сойдет... Карта глубины как я понял это не реальные числа глубины, а разности между слоями... (так ли)? И что бы получить расстояние до объекта, надо преобразовать координаты. Если я правильно понял то для этого используется функция cvReprojectImageTo3D() (так ли)? В которой: первый параметр disparityImage который нам создал cvFindStereoCorrespondenceBM() второй параметр IplImage (size, IPL_DEPTH_32F, 3) третий параметр самый интересный... матрица СvMat(4,4, CV_64F), в доке написано что: (You’re going to need the reprojection matrix (named Q) from the cvStereoRectify method.) Дело в том что в этой программе, используется cvStereoRectifyUncalibrated, а там ни какого Q, нет... откуда бы взять эту матрицу Q? И вообще правильный ли ход мыслей, для получения реальных координат, из disparityImage?

Читая статьи на эту тему и форумы выяснил что 1. Оси камер должны быть параллельны 2. Расстояние между камерами 10-15 см. 3. Калибровка очень, и очень важна (правда ни чего не нашел о том как правильно калибровать...) К примеру беру шахматную доску, пытаюсь калибровать... и каждый раз разный результат... Кто знает как правильно калибровать)? Доска для калибровки во вложении. ChessBoard Stereo Calibration.pdf

У меня у одного такая проблема, с 2.2? Пытаюсь подключится к 2 вебкам: captures[0] = cvCreateCameraCapture(0); captures[1] = cvCreateCameraCapture(1); к первой подключается ко второй нет. Хотя компилировал под 1 версию все отлично работало...

Всем привет! Подскажите пожалуйста как нарисовать CvBox2D?

Да на пустом проекте, все работает и компилируется, но если чуть больше кода то перестает, я думаю что что то не так в этой бибилиотеке http://code.google.com/p/cvblob/

Аналогичная ошибка. Получилось решить проблему?

Не помогло. Я даже делал циклический буфер, то есть что бы делать cvReleaseImage не сразу, а по прошествии некоторого времени, все равно ошибка вылетает.

Подскажи как исправил)? к примеру у меня в cxcore в строке (2144) FileNode operator -> () const; выдает : cxcore.hpp operator-> must return a pointer or a class еще есть куча ошибок подобных [cxoperations.hpp(: E2316 '_fm_cos' is not a member of 'std'

Сделал все как по инструкции) Заработало! Но обнаружился один МЕГА баг, в общем утечка памяти. cvNamedWindow("1", 1); CvCapture *capture = cvCaptureFromFile_FFMPEG("http://192.168.1.2/axis-cgi/mjpg/video.cgi?resolution=320x240&.mjpg"); while (true) { if (cvWaitKey(10) == 27) break; IplImage *img = cvQueryFrame(capture); if (img == NULL) break; cvShowImage("1", img); // cvReleaseImage(&img); // если очищать то при следующем cvQueryFrame будет эксепшен, если не чищать то утечка будет расти(( } Что делать, как исправлять?

Исследователи Кембриджского Университета разработали технологию, которая позволяет создавать 3D файл путем вращения объекта перед веб камерой Probabilistic Feature-based On-line Rapid Model Acquisition Сам не пробовал, но может кому пригодится

Ничего не получается... Кто тренировал и у кого получилось, покажи плиз какого вида картинки вы использовали в negative и positive

В общем что бы не детектировал фон я решил по пробывать отсекать его (заливать белым) оставляя только объект. получается негативные мне почти совсем не нужны? хм... что получится из этого позже отпишу.

Млин... опять не получилось... обводит кружочками фон( Как же правильно делать Какой фон предпочтительнее?

Что собственно в 8 посте я и написал, только использовал не AXIS Camera Control SDK, а Axis Video Capture Driver.

А имеет значение размер изображения? К примеру если я обучаю каскад на картинках 320x240, а использовать буду на 160х120. И имеет ли значение поворот объекта? К примеру я обучу распознавать профиль человека который смотрит налево, будет ли он так же хорошо работать с профилем повернутым направо?

мля это полный ппц... даже если 2 сек на 1 картинку.. то 7000 объектов это 4 часа....

Это я понял, я в смысле, должно быть 7000 картинок с описаниями (0018.bmp 1 90 22 55 68) объектов?