Frimen

Дело в том, что в область рассматриваемого изображения попадает лиш одна особенность, которая находится в центре изображения. Поэтому построить линию по двум особым точкам неполучится. Может быть есть ещё какиенибуть характеристики по которым можно посчитать направление кнтура относительно зарание заданого ?

Можно ли повысить точность вычсления угла рассматривая по мимо центрального пикселя, на изображениях distX и distY, соседнии пиксели от центра ? Возможно ли построить качественный дескриптор дающий пограешность хотябы до 5 градусов при вычислении угла ? У меня картинка размером 20 на 20 пикселей. Если ядро слишком большое то я думаю не имеет смысла.

Да ядра я вижу. Но вопрос по поводу вычисления угла наклона остаётся открытым. Как имея значения dstX и dstY вычислить угол объекта ?

mrgloom сопоставление изображений по особым точкам строится на вычислении инвариантного дискриптора особой точки. Инвариантный дискриптор как раз и представляет собой нахождение направления (тоесть угла) вектора градиента локальной области. В моём случае какраз и анализируются области особых точек (я их уже нашёл). Я рассматриваю изображение размером 20 на 20 пикселей. Мне необходимо взять центр изображения (в котором какраз и находится особая точка) и найти какраз этот самый угол. Поэтому неплохо было бы вернится к моему изначальному вопросу по поводу нахождения угла наклона вектора градиента.

Да есть. Я же написал в первом посте

Я не линию пытаюсь найти, а угол на который был повёрнут исходный объект на картинке.

На сколько я понимаю это следует из определения нахождения угла по вектору градиента. А по поводу cvCanny + HoughLines - на сколько это будет эффективно с точки зрения производительности. И тем более на мой взгляд было бы проще найти градиент чем выделять контур более сложным алгоритмом, а потом ещё и преобразование находить.

Вопрос вызван моим недопониманием как работает cvSobel. Мне необходимо найти угол наклона объекта на картинке. При этом у меня логика построена так, что изначально я знаю положение объекта из которого он начинает вращаться. Необходимо определять его угол и вращением возвращать в исходное состояние. Вопрос заключается в следующем: Будет ли правильно если я буду определять угол наклона объекта вычисляя cvSobel(image, dstX, 1, 0, 3); - нахождение градиента по X cvSobel(image, dstY, 0, 1, 3); - нахождение градиента по Y А затем обращаться к центральному пикселю изображений distX и distY и находить арктангенс отношения значений пикселей distY на distX ? Вопрос вызван тем что мне не очень понятно что какое конкретно значении записывается в изображение dist при вычислении градиента в направлении оси x, y и в случае если мы передаём функции cvSobel 1 по обоим осям. Также может быть ктонибуть подскажет ещё какойнибуть способ определение угла на который повёрнут объект на изображении.

Проблема в том, что углы на досках маленького размера по сравнению с размером изображения не всегда находятся полностью. В связи с чем тупо перебором не определишь является ли это доска или просто скопление угловых точек. Да и к тому же границу доски мне тоже необходимо знать.

Кто нибудь может подсказать какие нибудь статьи по распознаванию и трекингу шахматных досок. Мне необходимо найти шахматную доску на объекте в видео потоке. Пробовал алгоритм реализованный в OpenCV для калибровки камер через распознавания шахматной доски. Не помогает так как у меня доска на изображении занимает малую часть самого изображения.

Спасибо. Действительно оказалось проще отрисовать область монотонным цветом и найти её контур стандартным способом.

Дело в том, что в данном случа контур формируется как эквипотенциальная поверхность и все точки массива входят в этот контур, но они не упорядоченные. Мне необходимо вырезать всю эквипотенциальную поверхность с изображения, но так как точки поверхности не упорядоченные, то функция cvDrawContours закрашивает контур, выходя за его граници, ореентируясь по максимальным и минимальным точкам контура.

Нет. В массиве просто хранятся точки в произвольном порядке. Вообщем то контур в большенстве случаев выпуклый, но не сключино, что может сформироватся такой контур, который не будет являтся выпуклым.

Всем привет. Возникла такая задача: У меня есть массив с точками контура, при этом эти точки находятся в произвольном порядке в массиве. Необходимо отсортировать эти точки так, чтобы они шли друг за другом, описывая контур. В OpenCV есть методы, которые позволяют это сделать быстро ?

Вообщем решил проблему с macro( SET_SWIG_JAVA_PACKAGE package_name )- это оказалось определение функции SET_SWIG_JAVA_PACKAGE с параметром package_name. Перенёс код функции в то место где она используется и вроде cmake сгенерировал файлы. Теперь проблема вознкла при вызове самого make. make енерирует объектники, но неможет их слинковать в конкретную библиотеку. Пишет: Из за чего он может не линковаться ? Библиотеки вроде все на месте.