BeS
-
Количество публикаций
349 -
Зарегистрирован
-
Посещение
-
Days Won
43
Все публикации пользователя BeS
-
Вот тут оно есть: https://github.com/Itseez/opencv_attic/tree/2.1
-
А в истории гита искал коммит, в котором выпилили эту фичу?
-
Когда-то подбирал эмпирическим путем, у меня сработала достаточно неплохо.
-
Ну если совсем топорно, то можешь сначала конвертнуть BGR -> LAB, а потом сегментировать тени исопльзуя правило l <= (mean(L) - StdDev(L)/3). Если более тяжеловесное смотреть, то нужно копать в сторону графката.
-
Если соберешься тестировать, можешь использовать мою версию VIBE'а для сравнения. MOG, по моему, плох и скоростью и качеством...по крайней мере когда у меня была задача, где требовалось вычитать фон, от использования MOG'а пришлось отказаться.
-
А сравнивал качество работы с текущими продуктовыми решениями типа того же VIBE'а?
-
Не, Москва - это не интересно.
-
Так а территориально то вы где?
-
А зачем писать make'файлы?:-) Не проще ли исопльзовать какую-нибудь систему автоматизации сборки типа cmake'а, который в opencv поддерживается из коробки? Ну и да, использовать ANSI C интерфейсы в OpenCV настоятельно не рекомендуется.
-
GDB даже с tui выглядит как-то проще и интуитивней)
-
Имели мы дело с PTAM и DTAM и могу сказать, что это все полнейший отстой, который работает только при очень плавном перемещении камеры. Начинаешь резко ей махать и трекинг моментально умирает :-) Как самый простой способ оптической видеостабилизации, можно брать N последовательных кадров и гомографии между ними, усреднять(ну или делать какой-нибудь альфа-блендинг) и кропать кадр. Работать будет довольно быстро и относительно качественно.
-
Вы имеете в виду алгоритм ортогонолизации Грама-Шмидта? Если так, то описание алгоритма с примерами есть в любом ВУЗ'овском учебнике по Линейной Алгебре за 1 курс любого профильного технического ВУЗ'а. Вот например: http://mathmod.bmstu.ru/Docs/Eduwork/la_fnp/LA-03.pdf
-
Да, это я и имел в виду. взять разметку с веторной карты, а потом прогнать по необходимым регионам еще какой-нибудь алгоритм типа водораздела, чтобы границы на фотоснимке уточнить.
-
А как насчет чисто программерского решения: взять туже область карты в векторном представлении, дернуть из неё маску для нужных объектов, а потом эту маску уточнить уже по фотографии?
-
А что cmake говорит при сборке OpenCV?
-
Каждый программист должен написать свой профилировщик ;-) А Vtune/grpof/etc. обычно избыточны, на практике хватает обычного таймирования предполагаемых узких мест.
-
Если будете использовать OpenCV 2.x.x., то главное - старайитесь не использовать ANSI C интерфейсы, т.к. с версии 3.0 они больше не поддерживаются и были удалены из библиотеки. Ну а в целом в OpenCV 3.0 есть оптимизации, которые работают быстрее, чем в 2.х.х., поэтому я бы советовал поддерживать обе версии в своем проекте...хоть это и усложняет автоматическое тестирование кода, но лишним скорей всего это не будет.
-
Вообще суперпиксели неплохо себя зарекомендовали на задаче стерематчинга. Традиционные методы типа SGM выдают зашумленные облака точек, а при помощи суперпикселей можно быстро зафитить поверхности в однородные регионы и получить уже довольно консистентные depth'ы пригодные для дальнейшей обработки. На практике такой подход дает результаты близкие к state of the art.
-
А если сферу на куб спроецировать, по идее должно получиться то, что вам надо...
-
Моя библиотека распознавания. Помогите с тестированием пожалуйста.
BeS replied to Denissimo's topic in OpenCV
По одному эталонному образцу вряд ли можно обобщить распознавание на все объекты из заданного класса. -
Моя библиотека распознавания. Помогите с тестированием пожалуйста.
BeS replied to Denissimo's topic in OpenCV
p.s. по поводу тестирования, раз уж вы библиотеку только в бинарях поставляете, то может скомпилируете для работы в linux? -
Моя библиотека распознавания. Помогите с тестированием пожалуйста.
BeS replied to Denissimo's topic in OpenCV
1) Тип данных IplImage устарел, используйте вместо него cv::Mat 2) А разве фичи типа SIFT, SURF, KAZE не инвариантны к вращениям и масштабу? Сравнивали качество своего алгоримта, по сравнению с простым feature matching'ом? -
Моя библиотека распознавания. Помогите с тестированием пожалуйста.
BeS replied to Denissimo's topic in OpenCV
т.е. названия функций и переменных транслитом нисколько не смущают? :-) -
А что там не ясного? Под embedded собирается через cmake также как и на обычный десктоп, только нужно cmake'у тулчейн подсовывать от целевой платформы) В opencv для android точно имеется тулчейн файл, для всяких встраиваемых линуксов скорей всего тоже есть, но тут я не помню - надо проверить. При кросскомпиляции проблемы могут возникать разве что со сборкой CUDA и т.п.
-
Хм...а чем KAZE не нравится? Он должен лежать в обычном features2d модуле и из питона подключаться без проблем.
