Pavia00

Вы куда-то не в ту тему. У автора график не в масштабе нарисован. По вертикали и по горизонтали не совпадает. Во-вторых никакого круга на рисунке нету. А в лучшем случае 1/4 от круга. Насколько понимаю автору точно не известно на сколько она что там выступает поэтому применить калибровку так не получится. Нужно что-бы цилиндр целиком попадал в поле датчика, а не часть. Хотя колли бровку вы уже сделали, когда микрометром двигали.

Лучше скачай opencv_ffmpeg.dll и положи рядом со своей программой https://code.ros.org/trac/opencv/export/5867/trunk/opencv/3rdparty/ffmpeg/opencv_ffmpeg.dll

VFW поддерживает только файлы '*.avi' и '*.mpeg' Из кодеков тоже негусто.

Qubert Интерфейс для записи основан на FFMPEG. Причём FFMPEG был взят и давным давно и прикручен к OpenCV. С тех пор FFMpeg интерфейс поменял, а в OpenCV его не обновляли. Появилась приставка opencv_ opencv_ffmpeg.dll или opencv_ffmpeg_64.dll имеютс? Если нет то OpenCV будет цеплять vfw. vfw устарел и Microsoft не советует его использовать. Да и кодеки для него не распространены поставляются только в Mega K-Lite Kodec Pack. Нужна именно Mega. FULL, STANDART не годятся.

Да перебирать. В книжке приведен алгоритм как сделать такой перебор за N - число точек выпуклой оболочки. Объяснения в книжке сложные, но алгоритм простой. Страница 221

Цитировать не буду кто захочет прочтёт. http://lenta.ru/articles/2012/08/15/lytro/ Камера по имени lytro позволят сделать снимок без фокусировки, а после уже выделить нужный фокус. Это значит, что скоро появятся камеры без линз. А за ними вскоре появятся и 3D камеры с более качественными характеристиками.

Оно через ConvexHull и делается. Вычислительная геометрия введение (1989)Препарата Ф., Шеймос М.

Делоне требует много сил по написанию. Если точек мало и сетка неравномерная, то http://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_distance_weighting Ничего страшного нет. Идем по новым точкам значение в точке вычисляется как сумма значение опорной точки умноженный на расстояние. После полученная сумма делится на сумму расстояний от всех опорных точек. Правда скорость будет маленькая.

При свёртке через фурье краевые эффекы будут. Просто они будут иметь другой характер.

Предлагаю считать интегрально. Общую площадь клеток(черный цвет после порога) поделить на площадь средней клетки (средняя площадь блобса с отбросом резко выделяющихся по размеру).

Какая цель распознавать шахматы? 2D - бумага, книга 3D - стол и камера 2D - экран монитора. 3D - экран монитора. Позиция или всю игру?

А насколько быстрая? Интересует Лена бинаризованная. Результат число тактов затраченных на 1 пискель. С трудом оптимизируется.

(x,y,z)*Rot*M=(x,y,z)*M*L M это преобразование камеры. (x,y,z)*M Это то что мы получили после снимка. распечатали повернули и снова сняли ((x,y,z)*M)*Rot*M И по точкам нашли переход между этими двумя снимками (x,y,z)*M*L=((x,y,z)*M)*Rot*M ((x,y,z)*M)^-1*((x,y,z)*M)*L=((x,y,z)*M)^-1*((x,y,z)*M)*Rot*M L=Rot*M - это в принципе и так из условия было ясно M=Rot^-1*L Вначале устрани дисторсию а потом уже перспективу. Берешь точки на кривой строишь премую искаженную дисторсией вычитаешь и минимизируешь ошибку. МНК тут плохо будет рабоать, но пойдёт. А затем уже перспективу.

mrgloom может задачу уже наконецто опишешь? А то математик из тебя некудышный. Откуда у тебя взялись точки? Почему дисторсия и перспектива. Откуда вращение? И вообще почему матрицы 3х3? Начни с того что известно, а чего нет.

А чего тут непонятного шаблоны повернуты на 45 градусов. Достигается это поворотом изображения на 45 градусов это диагонали будут. Можно и без интерполяции. Хотя что с интерполяцией что без скорость примерно одинаковая будет.

А - матрица составленная из пикселей исходного изображения 1) Да. У вас в условии это так и прописано. 2) Не имеет. При линейной зависимости будет множество решений из которых выбирается минимальное, а оно единственное. Формулу я вам привел там матрицы не квадратные.

Думаю, что для того чтобы разобраться с линейной регрессий надо прочитать http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression Решается всё просто.

1) давай точную задачу. Что надо нати? 2) Во вторых давай реальные данные, а то эти уж больно на эмитацию экспозици похожи. 3) Никаких проблем с границей я не заметил, так как смотри пункт 2.

Я не предлогал отказаться от экпозиции, а просто расширить динамический диапозон. И указал как это сделать. А ошибку определения границы предлогаю принять как погрешность метода. Она не большая не более 1- 2 пикселей, это нормально.

Блики можно убрать маской. По поводу сложения и потере границы. Можно просто добавить резкости. А вообще можно предположить наличие микро подвижек камеры относительно объекта сыемки. Подвижки эти менее или равны одному пикселю камеры. Это можно компенсировать путем передискретизации и поиска лучшего наложения двух снимков. А да я бы складывалбы с учётом коэффицинтов 1/экспозицию.

Блики можно убрать маской. По поводу сложения и потере границы. Можно просто добавить резкости. А вообще можно предположить наличие микро подвижек камеры относительно объекта сыемки. Подвижки эти менее или равны одному пикселю камеры. Это можно компенсировать путем передискретизации и поиска лучшего наложения двух снимков. А да я бы складывалбы с учётом коэффицинтов 1/экспозицию.

Лучше делать серию снимок не с разной экспозицией, а с одинаковой. А Экспозицию рассчитывать. Тогда мы избавимся от переполнения по уровням. И далее простая бинаризация.

Поиск контуров сводит задачу к линейной. Оно не увеличивает сложность, а напротив уменьшает. 1-2 секунды это много. Мой собственный код выдаёт 0.140 секунд и я считаю что это медленно.

http://opencv.willowgarage.com/wiki/cvBlobsLib В результате будет набор контуров. С ними можно делать то что вы хотите. К примеру подсчитать моменты. Не очень быстро это количественно как? Сколько примерно времени на 1 пиксель?