Перейти к содержимому
Compvision.ru

Eugene

Пользователи
 Профиль  Активность

  • Количество публикаций

    6

  • Зарегистрирован

  • Посещение

Сообщения, опубликованные пользователем Eugene

  1. Опубликовано · Report reply

    Все!!! Урррааааа!!!!!!!!!!!!!! Проблема была устранена. Сколько дней бился головой об стену, не зная, в чем ошибка и наконец нашел. Вся проблема была в том, что в последней версии OpenCV есть баги. Сразу после установки OpenCV версии 1.0 все проблемы решились сами собой.

  2. Опубликовано · Report reply

    С циклом проблем нет, так как он выполняется только один раз. Если убирать цикл, то ошибка остается. Не знаю в чем может быть проблема. Вроде все сделано по документации и все функции вызываются в той же последовательности в той же последовательности, и параметры как в документации.

    А вот сами переменные:

    totalPeople	0	int

		totalFaces	0	int

		_A_SUBDIR	error: identifier '_A_SUBDIR' out of scope	

-		tmplEhmm	0x014E8180 { level=1 num_states=5 transP=0x014E8200 ...}	CvEHMM*

		level	1	int

		num_states	5	int

-		obsProb	0x00000000	float**

+		*(*tmplEhmm).obsProb	error: cannot obtain value	float*

-		transP	0x014E8200	float*

		*(*tmplEhmm).transP	-0.15415066	float

-		u	{...}	CvEHMM::<unnamed-type-u>

-		ehmm	0x014E8194 { level=0 num_states=3 transP=0x014F8080 ...}	CvEHMM*

		level	0	int

		num_states	3	int

+		obsProb	0x00000000	float**

-		transP	0x014F8080	float*

		*(*(*tmplEhmm).u.ehmm).transP	-0.095310152	float

+		u	{...}	CvEHMM::<unnamed-type-u>

-		state	0x014E8194 { num_mix=0 mu=0x00000003 inv_var=0x014F8080 ...}	CvEHMMState*

-		inv_var	0x014F8080	float*

		*(*(*tmplEhmm).u.state).inv_var	-0.095310152	float

-		log_var_val	0x00000000	float*

		*(*(*tmplEhmm).u.state).log_var_val	0.00000000	float

-		mu	0x00000003	float*

		*(*(*tmplEhmm).u.state).mu	error: unable to access invalid memory location	float

		num_mix	0	int

-		weight	0x014F0080	float*

		*(*(*tmplEhmm).u.state).weight	4.2038954e-045	float

-		obsInfoVec	0x0037FAB8	CvImgObsInfo**

-		*obsInfoVec	0x01500080 { obs_x=31 obs_y=31 obs_size=16 ...}	CvImgObsInfo*

-		mix	0x01508080	int*

		*(**obsInfoVec).mix	0	int

-		obs	0x040C4000	float*

		*(**obsInfoVec).obs	957.58331	float

		obs_size	16	int

		obs_x	31	int

		obs_y	31	int

-		state	0x01504080	int*

		*(**obsInfoVec).state	0	int

  3. Опубликовано · Report reply

    По одной строчке ничего сказать нельзя, посмотрите в дебаггере чему равны значения аргументов перед вызовом функции, и опишите ошибку, которую вызывает эта строка.

    ...

    Спасибо за то, что отвечаете.

    В консоли пишется следующее сообщение: Error: Assertion failed (src.typ

    e() == dst.type() && src.size() == dst.size()) in unknown function, file .\cxmat

    hfuncs.cpp, line 1762

    устанавливать cuda пока не пробовал. Но думаю, что она не нужна для работы.

    Все остальные настройки сделал как написано у вас. Программа не работает.

    Пробовал загружать изображения разных форматов - ошибка остается.

    сама программа работает так:

    вначале вызывается функция AddStatFromFileImage, в которую передается имя графического файла.

    Эта функция потом вызывает функцию Train, в которую передается загруженное из файла изображение.

    вот весь код:

    void DataBase::AddStatFromFileImage(System::String^ SFilename)

{

	char* filename = (char*)Marshal::StringToHGlobalAnsi(SFilename).ToPointer();

	 	printf(filename);



	CvSize size;

	img_load = cvLoadImage(filename);

	Marshal::FreeHGlobal((System::IntPtr)filename);

	IplImage* img[1];

	size=cvSize(img_load->width,img_load->height);

	img[0] = cvCreateImage( size, IPL_DEPTH_8U, 1 );

	cvSplit(img_load,img[0],NULL,NULL,NULL);

	CvEHMM* stat=0;

	stat = Train(img,1);

}


void DataBase::ExtractDCT( float* src, float* dst, int numVec, int dstLen )

{

	float *tmpSrc = src + 1;

	float *tmpDst = dst;

	int i;


	for( i = 0; i < numVec; i++ )

	{

		memcpy( tmpDst, tmpSrc, dstLen * sizeof( float ) );

		tmpSrc += dstLen + 1;

		tmpDst += dstLen;

	}

} 


CvEHMM * DataBase::Train(IplImage **images,int numImages/*,CvEHMM *tmplEhmm*/)

{

//Параметры обучения

	const int OBS_WIDTH = 12;

	const int OBS_HEIGHT = 12;


	const int NO_DCT_COEFF_X = 4;

	const int NO_DCT_COEFF_Y = 4;


	const int STEP_X = 4;

	const int STEP_Y = 4;


	const bool SUPPRESS_INTESITY = false;

	const int MAX_ITER = 80;

	const double STOP_STEP_ITER = 0.01;


	CvEHMM *tmplEhmm;


	// 5 - суперсостояний по 3,6,6,6,3 - соответственно состояний в каждом

	int noStates[] = { 5, 3, 6, 6, 6, 3 };


	// количество Гауссовых смесей для каждого состояния.

	int numMixtures[] = { 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3 };


	//NO_DCT_COEFF_X * NO_DCT_COEFF_Y - 1	т.к. не учитываем первый коэффициент

	int vecSize = NO_DCT_COEFF_X * NO_DCT_COEFF_Y - 1;


	// Переводим в cvSize что бы удобнее было использовать

	CvSize dctSize = cvSize( OBS_WIDTH, OBS_HEIGHT);

	CvSize stepSize = cvSize( STEP_X, STEP_Y );

	CvSize noDCTCoeff = cvSize( NO_DCT_COEFF_X, NO_DCT_COEFF_Y);

	// Вектор наблюдений

	CvImgObsInfo **obsInfoVec;

	// Временное изображение

	IplImage *iplImg;

	// Размерность вектора наблюдений

	int obsVecLen = NO_DCT_COEFF_X * NO_DCT_COEFF_Y;

	// Количество наблюдений

	CvSize noObs;

	// Создали тренируемый объект

	tmplEhmm = cvCreate2DHMM( noStates, numMixtures, vecSize );

	// Для хранения предыдущего значения степени похожести

	float oldLikelihood = 0;

	// Счетчик итераций

	int counter = 0;


	int i;


	if( SUPPRESS_INTESITY )

	{

	//Подавляем первый коэффициент дискретного косинусного преобразования (ДКП)

	obsVecLen--;

	}


   // Создаем массив наблюдений

   obsInfoVec = new CvImgObsInfo*[ numImages ];


	for( i = 0; i < numImages; i++ )

	{

	   // Загружаем указатель на изображение

	   		iplImg = images[i];

	   // Рассчитываем, сколько нужно произвести ДКП (DCT)

		noObs.width = ( iplImg->width - dctSize.width + stepSize.width ) / stepSize.width;

		noObs.height = ( iplImg->height - dctSize.height + stepSize.height ) / stepSize.height;

	   // Создаем наблюдения для каждого преобразования

		obsInfoVec[ i ] = cvCreateObsInfo( noObs, obsVecLen );


		if( SUPPRESS_INTESITY )

		{

			float *observations = new float[ noObs.height * noObs.width * ( obsVecLen + 1 ) ];

			cvImgToObs_DCT( iplImg, observations, dctSize, noDCTCoeff, stepSize );

						// Подавляем первый коэффициент ДКП

			ExtractDCT( observations, obsInfoVec[ i ]->obs, noObs.height * noObs.width, obsVecLen );

						// Очистка

			if ( observations )

			{

				delete( observations);

			}

		}

	 // Если не подавляем первый коэффициент

		else

		{

			cvImgToObs_DCT( iplImg, obsInfoVec[ i ]->obs, dctSize, noDCTCoeff, stepSize );

		}

		cvUniformImgSegm( obsInfoVec[ i ], tmplEhmm );

		cvReleaseImage( &iplImg );

	}


	cvInitMixSegm( obsInfoVec, numImages, tmplEhmm );


	int trained=0;


	// Процедура обучения

	while( ( !trained ) &&( counter < MAX_ITER ) )

	{ 

		int j;	

		float likelihood = 0;	 

		counter++;


		cvEstimateHMMStateParams( obsInfoVec, numImages, tmplEhmm );

		cvEstimateTransProb( obsInfoVec, numImages, tmplEhmm);


		for( j = 0; j < numImages; j++ )

		{

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

// вылетает во время выполнения следующей строки

			cvEstimateObsProb( obsInfoVec[ j ], tmplEhmm );

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

			likelihood += cvEViterbi( obsInfoVec[ j ], tmplEhmm );

		}

		likelihood /= numImages * obsInfoVec[ 0 ]->obs_size;

		cvMixSegmL2( &obsInfoVec[ 0 ], numImages, tmplEhmm );

		trained = ( fabs( likelihood - oldLikelihood ) < STOP_STEP_ITER );

		oldLikelihood = likelihood;

   }

	// Очистка

	for( i = 0; i < numImages; i++ )

	{

		cvReleaseObsInfo( &(obsInfoVec[ i ]) );

	}

	delete []obsInfoVec;

	return tmplEhmm;

}

  4. Опубликовано · Report reply

    После предыдущей ошибки появилась сразу следующая. Программа всегда вылетает на вот этой строке

    cvEstimateObsProb( obsInfoVec[ j ], tmplEhmm );

    Бьюсь несколько дней над этой проблемой. Ничего не могу сделать. Пробовал как с этим исходником, так и с исходником, с которого был сделан этот исходник. Использую Visual Studio 2008. Делал как в C++, так и в С++/CLI. Ничего не работает. Документация по OpenCV не помогает. Если у вас есть время, то помогите пожалуйста. Очень интересно все-таки разобраться с этим методом.

  6. Опубликовано · Report reply

    Позвольте спросить.

    Я взял ваш исходник и решил немного модифицировать так, чтобы работало с WPF и Framework 3.5. Поэтому делаю на C++/CLI. Взял ваши функции для тренировки и распознавания. Но при тренировке во время выполнения программа вылетает после следующей строки: 

    cvImgToObs_DCT( iplImg, observations, dctSize, noDCTCoeff, stepSize );

    Сама ошибка пишется так: An unhandled exception of type 'System.Runtime.InteropServices.SEHException' occurred in HMMFace.exe

    Additional information: External component has thrown an exception.

    В консоли пишет следующее:

    OpenCV Error: Unsupported format or combination of formats () in c

    vImgToObs_DCT, file .\cvhmmobs.cpp, line 627

    Я, честно говоря в тупике - не знаю в чем проблема и бьюсь головой об стену уже второй день. Может быть сможете помочь и прояснить в чем суть ошибки? Заранее благодарен. Это второй исходник в сети, в котором я нашел реализацию HMM в OpenCV. Первый лежит в вашем архиве.

×