Randel

Ну вот тут вроде решили эту проблему используя boost'овые треды. Спасибо большое за ссылку и за обсуждение! В результате танцев с бубном, cvWaitKey(), gpu и прочих извращений на основании данного примера цель была условно достигнута. С шести камер (больше в свиче мест нет) идет параллельный захват. Кадров 20 в секунду с каждой есть точно, а большего и не нужно. Я, честно говоря, и не ожидал такого результата. Надеялся на 6-10. Интересно, но, судя по диспетчеру задач, загрузка процессора ~5-6%. Причем, что в отдельном потоке еще и нехитрая обработка идет. Так что boost+opencv это реально быстро Правда, работает все это дело только с камерами в локальной сети. Когда пытаешься использовать какие-нибудь далекие вебки (больше двух штук), то обязательно получаешь исключение в cvQueryFrame, типа "mjpeg overread", "frame bad header". Короче говоря, как я понимаю, битый фрейм приходит. Как это предупредить и обработать я пока не понял...Нужно как-то дропнуть кадр не пытаясь его прочитать. Так что пока работа продолжается, но в общем-то дело с мертвой точки сдвинулось.

Полностью согласен! И я бы сделал также. К сожалению, я не настолько силен в программировании, чтобы за обозримый срок написать такой обработчик самостоятельно с нуля. Но я уверен, что несмотря на сложность, задача то должна быть популярной. В той же робототехнике и т.п. Я думал, что уже есть готовые библиотеки, реализующие эти процедуры. Честно говоря, надеялся на opencv . Она же, вроде как, декларирует поддержку нескольких камер. Даже, помню, хелп такой читал...Я думал, что тот же VideoCapture реализует захват в отдельном потоке. Раз есть примеры его использования для стереокамер. Пробовал получать jpeg`и через http, но это получается очень медленно.

Добрый день! В программе необходимо работать с кадрами, получаемыми с разных ip камер. Если использовать класс VideoCapture и расширить "канонический" пример: #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; int main(int, char**) { VideoCapture cap1("ip-address1"); // open the 1. camera VideoCapture cap2("ip-address2"); // open the 2. camera if(!cap1.isOpened()||!cap2.isOpened()) // check if we succeeded return -1; namedWindow("frame1",1); namedWindow("frame2",1); for(; { Mat frame1, frame2; cap1 >> frame1; // get a new frame from camera cap2 >> frame2; // get a new frame from camera imshow("frame1", frame1); imshow("frame2", frame2); if(waitKey(30) >= 0) break; } // the camera will be deinitialized automatically in VideoCapture destructor return 0; }[/code] То в случае двух камер, приложение еще будет работать, а вот если число камер 3-4 (а вообще-то нужно 10), то через некоторое время программа виснет. Виснет, как я понимаю из-за того, что просто не успевает обрабатывать такой объем данных. Как можно выйти из положения? Первое, что мне пришло на ум - использовать фирменное SDK (в моем случае axis). Там можно ставить потоки на паузу и с помощью этого опрашивать камеры в цикле. Постоянно запуская только один поток. Решение медленное (с 10 камер где-то 3-4 кадра в секунду), но хотя бы рабочее. Но хотелось бы уйти от фирменного SDK и получать фреймы сразу в формате OpenCV. VideoCapture, как я понимаю, не имеет возможности постановки захвата на "паузу". Там нужно останавливать и перезапускать поток. А это очень долго. Как быть? Как организовать такой вот захват с нескольких камер?

Всем привет! Вопрос, наверное, несколько простоватый, так что приношу свои извинения! Суть в следующем. Мне нужно внести изменения в исходники. Переписать stitcher.hpp и stitcher.cpp, добавить туда свою функцию. Могу ли я потом пересобрать только эту библиотеку без пересборки всей opencv? Может быть кто-нибудь даст ссылку на инструкцию, как это делать. Потому, что сколько не пытался пересобирать сам с помощью cmake - все время ошибки какие-то. То CUDA не подключится, то еще что-нибудь... А мне по сути-то надо только этот модуль изменить. Как это сделать? P.S. использую VS 2010, opencv 2.4

Ну да, я по этому пути и пошел. Времени жрет, естественно, много. А у меня и разрешения большие, да и в динамике надо это все обрабатывать. Короче говоря, буду какой-то другой подход просто применять. Кстати, в развитие темы Я все не могу найти, как средствами opencv произвести само объединение изображений! То есть посчитали гомографию, через findHomograpy, потом warpPerspective, а как потом объединить-то эффективно два изображения (опорное и "warped")?

Вот в том-то и дело. И просто так x,y на вход вычислялке не подать. Конечно, есть вариант подать, как в примере, вот эту структуру: KeyPoint kp; kp.angle=0; kp.octave=0; kp.pt.x=c; kp.pt.y=r; kp.size=surfradius; keypoints.push_back(kp); Но это тогда какой-то ущербный кейпойнт. Ведь при сопоставлении точек (и, я так понимаю, вычислении дескрипторов) там же все учитывают. И масштаб, и направление. А тут мы все обнуляем. Нужно как-то детектор принудительно заставить посчитать полную структуру Keypoint для заданной точки. Но, вроде как, такого инструмента нет... Вот, что интересно - по кейпойнту вычисляется дескриптор. Но что тогда дескриптор-то? Просто фрагмент пикселей? Но по теории вот эта вся "требуха" типа направления итп входит именно в дескриптор. Но врядли в opencv все реализовано так, что одно и тоже считается и в кейпойнтах, и в дескрипторах. Скорее всего, например, алгоритм смотрит на октаву кейпойнта и для нее считает дескриптор. Как-то так и для остального. Задавая угол и октаву нулевыми мы повлияем на вычисление дескриптора. И потом их будет просто некорректно сопоставлять. Блин, печаль какая-то... Стоп...а вот у класса KeyPoint есть такой конструктор: KeyPoint(float x, float y, float _size). Это может помочь? Тут просто size зададим от балды, 8, скажем...Интересно, программа рассчитает остальное? Хотя врядли. Если там изначально, например, нет особенности, то что будет записано во все поля?

Спасибо, понял! Вот еще хочу задать вопрос. Напишу здесь, чтобы темы не плодить. Если что (дискуссия пойдет), то перенести можно. Можно ли как-то получить Keypoint для заданных координат изображения. Ну, то есть, грубо говоря, нажал на изображение, получил координаты и из них Keypoint каким-нибудь детектором (Surf,Sift...)? Имея кейпойнты уже понятно, как считать дескрипторы и так далее. Но вот как заставить детектор принудительно рассчитать характерную точку?

Здравствуйте! Необходимо перевести изображение из контрола pictureBox в cv::Mat. Если кто-нибудь сталкивался, то подскажите пожалуйста, как это проще всего сделать. Спасибо!

Здравствуйте! Использую для задачи классификации (2 класса) в том числе метод SVM из opencv. Код: void buildSVM(cv::Mat& setN, cv::Mat& setC, cv::SVM &svm) { Mat responses (setN.rows+setC.rows,1,CV_32S); Mat trainData (setN.rows+setC.rows,setN.cols,CV_32F); for (int i=0;i<setN.rows;i++) { for (int j=0;j<setN.cols;j++) trainData.at<float>(i,j)=setN.at<float>(i,j); responses.at<int>(i,0)=0; } for (int i=0;i<setC.rows;i++) { for (int j=0;j<setC.cols;j++) trainData.at<float>(i+setN.rows,j)=setC.at<float>(i,j); responses.at<int>(i+setN.rows,0)=1; } CvSVMParams params; params.svm_type = SVM::C_SVC; //SVM::NU_SVC; params.kernel_type = CvSVM::RBF; //CV::LINEAR;//CvSVM::POLY; //CvSVM::SIGMOID; svm.train_auto(trainData,responses,Mat(), Mat(), params, 10, CvSVM::get_default_grid(CvSVM::C), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::GAMMA), CvSVM::get_default_grid(CvSVM:),CvSVM::get_default_grid(CvSVM::NU), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::COEF), CvSVM::get_default_grid(CvSVM::DEGREE),false); }[/code] Так вот, для пары параметров SVM::C_SVC и CvSVM::RBF все прекрасно работает. Аналогично и для SVM::C_SVC + CV::LINEAR, SVM::C_SVC+ CvSVM::SIGMOID; Но по какой-то причине программа падает с "runtime eroor" при попытке построить классификатор типа SVM::NU_SVC с любым ядром. А также вылетает при C_SVC + CV::POLY; Я думал, может причина в типе данных матрицы trainData. Но уже все перепробовал - не помогает. Пробовал разные базы данных - все равно безрезультатно. В чем может быть ошибка?

Ага... Я,главное, это же наблюдал, но выводы неправильные сделал! Спасибо за помощь!

Добрый день! Может кто-нибудь прояснить ситуацию с обращением матрицы средствами OpenCV...Вот код: Mat VecT(2,1,CV_64F); Mat VecY(2,1,CV_64F); Mat MatSamp (2,2,CV_64F); Mat Covar,Mean,InvCovar; VecT.at<double>(0,0)=28.7; VecT.at<double>(1,0)=16.3; VecY.at<double>(0,0)=64.4; VecY.at<double>(1,0)=21.52; MatSamp.at<double>(0,0)=VecT.at<double>(0,0); MatSamp.at<double>(1,0)=VecT.at<double>(1,0); MatSamp.at<double>(0,1)=VecY.at<double>(0,0); MatSamp.at<double>(1,1)=VecY.at<double>(1,0); calcCovarMatrix(MatSamp,Covar,Mean,CV_COVAR_NORMAL+CV_COVAR_ROWS+CV_COVAR_SCALE); //Covar.at<double>(0,0)=38.44; //Covar.at<double>(0,1)=132.92; //Covar.at<double>(1,0)=132.92; //Covar.at<double>(1,1)=459.67; invert(Covar,InvCovar,DECOMP_SVD); double IC11=InvCovar.at<double>(0,0); double IC12=InvCovar.at<double>(0,1); double IC21=InvCovar.at<double>(1,0); double IC22=InvCovar.at<double>(1,1); Ковариационная матрица считается верно, это я проверял. Но вот ее обращение дает совершенно неправильный реультат (смотрю по IC11-IC22). То есть, единичной матрицы при перемножении Covar*InvCovar не получается. В то же время, если получившиеся значения ковариационной матрицы задать напрямую перед обращением (закомментированные строчки), то обратная матрица рассчитывается абсолютно верно. В чем может быть дело? Интуитивно мне кажется, что что-то не так с типами данных, но что - понять не могу. Подскажите, пожалуйста! *updated: Похоже, дело в том, что при количестве значащих знаков у double-чисел после запятой более трех - детерминант рассчитывается, как нулевой, то есть матрица начинает считаться сингулярной. До трех знаков - все в порядке. Грубо говоря, если подставлять округленные до целых значения - то все считается нормально... Что-то я совсем запутался

Еще вопрос появился по feature detectors. Решил здесь написать, чтобы новые темы не плодить. А можно ли как-то задавать "радиус" согласованных характерных точек при матчинге. То есть, чтобы найденные совпадения были преимущественно равномерно распределены по изображению. Иначе, например, в одном углу 100 соответствий, а в других по 2. И это "утянет" в сторону RANSAC при решении системы уравнений. В хэлпе искал - не видел...

Точно, спасибо! На 2012 студии пытался использовать либы, созданные под 2010.

#include <stdio.h> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include <vector> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { Mat image = imread( "C:\\input.jpg",0 ); //Загрузить изображение с диска int minHessian = 400; SurfFeatureDetector detector( minHessian ); std::vector<KeyPoint> keypoints; detector.detect(image, keypoints); drawKeypoints(image,keypoints,image,0,0); imshow("image", image ); return 0; } При выполнении данный код, который был взят из примера выдает ошибку "_CrtIsValidHeapPointer(pUserdata)" Причем, если продолжать выполнение программы, то в результате все получится правильно, характерные точки выделятся и будут отображены. Но как победить эту беду?

Понятно, но тут вот, что получается. Я переписал весь свой нехитрый "проект" в синтаксисе типа: CvMat *img, *imggauss , *edges; img=cvLoadImageM("input.bmp",0); edges=cvCloneMat(img); imggauss=cvCloneMat(img); cvSmooth(img,imggauss,CV_GAUSSIAN,3,3,1); cvCanny(imggauss,edges,100,20,3); cvShowImage("inputGaus",imggauss); cvShowImage("edges",edges); Все работает без замечаний. Но, ведь, если я правильно понимаю, получается, что я использую старые функции OpenCV, чуть ли не версии 1.1 ? В тоже время, использовать вместо CvMat новый класс Mat, и , соответственно, новые функции у меня не получается: cv::Mat *mat; mat->create(3,3,img->type); Выдает ошибку "Unresolved external cv::Mat::create"