kilop

Решил спросить здесь, потому что это самый посещаемый подфорум)) Кто какие камеры использует в своих проектах и какие камеры с высоким разрешением можете посоветовать?

В таком виде тяжело будет классификацию провести. Может перейти в пространство HSV, по набору красных оттенком классифицировать сосуды, по набору светло-серых оттенков и их форме классифицировать пятна.

Могу порекомендовать данный канал http://www.youtube.com/user/aktoshik, там среди видеозаписей есть хороший курс по основам машинного обучения в задачах компьютерного зрения

mrgloom, забыл сказать спасибо, ссылки очень помогли

Если трехканальное, то if (ptr[nChan*x] == 255 && ptr[nChan*x + 1] == 255 && ptr[nChan*x + 2] == 255) { // например cout << "Pixel is: " << x << " " << y << "\n"; } Или вы куда хотите вывести? Чтобы после первого найденного, больше не считало, сделайте условие для break

Даны некоторые наборы изображений. Необходимы найти на них пузырьки и вычислить их параметры. Как организовать поиск самих пузырьков 1) Если только по контурам, после бинаризации непонятно как корректно обрабатывать. Нужно внутренности пузырьков как то залить, иначе мешается то, что внутри светлое. 2) Можно ли здесь воспользоваться matchTemplate? и Вообще какой оптимлаьный путь решения задачи?

Менял точки на запятую, та же ситуация

iskees, а какая может быть причина подобного сообщения? Тоже потестировать хотел. Создаю файл с классификатором, когда перехожу в окно при щелчке Test DetectMultiScale, и указываю, откуда брать файл и подаю изображение, возникает эта ошибка. Я так понимаю он по какой-то причине не может строку из этого файла в double конвертнуть?

iskees, в результате задачу решили?

Сне кажется по размеру много чего отбросить можно, по сути какие объекты могут занимать объем, сходный с автомобилем? Только скопление каких-то животных: людей, людей с собаками и в общем случае все? Может просто по размеру контура, и если среди них найден человек, то считаем, что толпа. В общем как-то добавить размышление от обратного

iskees, а это что за программа которой Вы пользуетесь?

По оранжевому выделил, вышло так, альше завтра буду эксперементировать

Хотя можно и детекторы попробовать, если есть 10ок таких изображение то можете скинуть я проверю веречром Вот это не понял. Какие детекторы? matchTemplate имеете в виду? На одном изображении проверил (по одному шаблону большую часть выделил), только не понял, как потом на min-max правильно обрабатывать, чтобы все области найти. Al-2013-11-18-14-08-27.zip

ага, насчет яркости имеется в виду по оранжевой окаемке? То есть у всех пузырьков оранжевый цвет по границе, и постараться оставить его?

Понадобилось обмениваться большими объемами данных по интернету (несколько гигабайт),пользуюсь google disc, но меня не устраивает скорость загрузки (возможно меня глючит), и тот факт, что там ограничение на 5 гигов. Какие ресурсы можете посоветовать для обмена файлами?

спасибо всем, пока 4shared устроило)

CV_CHAIN_APPROX_NONE - попробуйте без аппроксимации сделать в findContours

mrgloom, а вы хотите совмещать изображения просто которые с одного местоположения снятые?

ну в смысле также вылетает? просто как вы написали в первом посте у меня сложилось мнение что нет)

я имел ввиду если Вы просто напишите INCLUDE+=прямая ссылка LIBS+=прямая ссылка то работает или нет?

а если напрямую адрес написать то работает?

а у Вас валиться только при использовании внутри QWidget? В смысле в консольном варианте все работает? У меня тоже такая проблема была, что именно внутри QWidget'ов валилось, но у меня пересбором библиотеки все решилось.

у Вас при сборке mingw одной версии использовался? #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> подключили?

http://habrahabr.ru/post/170909/ delphi и opencv, может пригодиться)

http://robocraft.ru/blog/computervision/640.html cvDrawContours посмотрите там) То что Smorodov кинул ссылку, там отлично написано // хранилище памяти для контуров CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0); CvSeq* contours=0; // находим контуры int contoursCont = cvFindContours( bin, storage,&contours,sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE,cvPoint(0,0)); assert(contours!=0); // обходим все контуры for( CvSeq* current = contours; current != NULL; current = current->h_next ){ // вычисляем площадь и периметр контура double area = fabs(cvContourArea(current)); double perim = cvContourPerimeter(current); // 1/4*CV_PI = 0,079577 if ( area / (perim * perim) > 0.07 && area / (perim * perim)< 0.087 ){ // в 10% интервале // нарисуем контур cvDrawContours(_image, current, cvScalar(0, 0, 255), cvScalar(0, 255, 0), -1, 1, 8); } }