Перейти к содержимому
Compvision.ru

fotomer

Пользователи
  • Количество публикаций

    93
  • Зарегистрирован

  • Посещение

  • Days Won

    13

fotomer last won the day on October 4 2017

fotomer had the most liked content!

Репутация

13 Бывалый

О fotomer

  • Звание
    Эксперт

Profile Information

  • Пол
    Мужской
  • Расположение
    Москва
  1. А что вы собираетесь делать с полученной cv::Мат картинкой? Многие алгоритмы вообще онлайн не работают на обычном железе.
  2. Ошибка при сборке

    Собрал 4.0.1 с флагом WITH_OPENM , теперь все нормально, ошибок нет.
  3. Ошибка при сборке

    Не, с любой картинкой, и падает только с CORNER_REFINE_APRILTAG, остальные работают. Еще cvtColor без помарок работает? А то с флагом WITH_OPENM в консоль это пишется "User Error 1001: argument to num_threads clause must be positive". Как понимаю где-то внутри указывается отрицательное кол-во потоков. Компилятор Visual Studio 2015 x64. Mat mat, mat2; mat = imread("1.jpg"); cvtColor(mat, mat2, COLOR_BGR2GRAY); Upd Сейчас собрал на чистой Win7 с компилятором VS 2014, результат тот же. Upd2 Пересобрал отдельно либу opencv_core сняв для него использование openmp, остальные не трогал. И теперь все нормально работает. O как.
  4. Ошибка при сборке

    int main() { try { float kd[5] = { 0.106, 0, 0, 0, 0 }; float cm[9] = { 5765, 0.0000000000000000e+00, 2592, 0.0000000000000000e+00, 5765, 1728, 0.0000000000000000e+00, 0.0000000000000000e+00, 1.0000000000000000e+00 }; Mat cameraMatrix(3, 3, CV_32F, cm); Mat distK(1, 5, CV_32F, kd); Mat mat; mat = imread("1.jpg"); Ptr<aruco::Dictionary> dictionary{ aruco::getPredefinedDictionary(aruco::DICT_4X4_1000) }; Ptr< aruco::DetectorParameters > detectorParams{ aruco::DetectorParameters::create() }; detectorParams->cornerRefinementMethod = aruco::CORNER_REFINE_SUBPIX; //detectorParams->cornerRefinementMethod = aruco::CORNER_REFINE_APRILTAG; vector<vector<Point2f> > corners1, rejectedCorners1; vector<int> ids1; aruco::detectMarkers(mat, dictionary, corners1, ids1, detectorParams, rejectedCorners1, cameraMatrix, distK); } catch (cv::Exception ex) { cout << ex.what() << endl; } return 0; } Вот простенький код. OpenCV 4.0.0. собранный без флага WITH_OPENMP - все работает, углы aruco корректно определяются. Сборка с флагом WITH_OPENMP, флаг в коде aruco::CORNER_REFINE_SUBPIX работает, но в консольку пишется "User Error 1001: argument to num_threads clause must be positive", это внутри aruco::detectMarkers прилетает из функции _convertToGrey. А с флагом aruco::CORNER_REFINE_APRILTAG выкидывается исключение "OpenCV(4.0.0) c:\opencv\opencv_contrib-master\modules\aruco\src\zarray.hpp:109: error: (-215:Assertion failed) idx >= 0 in function 'cv::aruco::_zarray_get'" На версиях 3.х с WITH_OPENMP все работало нормально.
  5. Ошибка при сборке

    Я просто удалил сборку 4.0 с openmp, на SDD мало места. Потом тогда опять соберу и попробую ошибку воспроизвести.
  6. Ошибка при сборке

    Эта функция aruco::detectMarkers с флагом aruco::CORNER_REFINE_APRILTAG. На 3.4.1 все работало с WITH_OPENMP, собрал 4.0 с WITH_OPENMP, падает. Без все работает.
  7. Ошибка при сборке

    Не в курсе, про 4.0 написано Our parallel_for can now use the pool of std::threads as the backend. Я собрал традиционно с флагом WITH_OPENMP, как и на предыдущих 3.х. И далее с 4.0 распознавалка Aruco падает где-то внутри либы на потоках. Если собрать без этого флага, то все работает нормально. Судя по картинке Винда, как писали, там с Cmake-Gui все отлично собирается.
  8. Это же обычная дешевая вебка, широкий угол из-за искажений не есть хорошо для 3D реконструкции.
  9. IP все жмут не по детски, и на максимальных настройках тоже. Попробовать дорогую вебку типа http://www.pleer.ru/product_418896_Logitech_Webcam_Brio_960_001106.html Или поискать на Али камеру с ключевым словом Global Shutter. https://www.aliexpress.com/popular/camera-global-shutter.html
  10. Вебки шумят и разрешение не особое. Вот хороший вариант, правда дорогой https://www.baslerweb.com/ru/ Еще у бастлера глобальный затвор, все jpg из видео будут без смазов.
  11. Взаимная калибровка камер

    А что за девайс на картинке?
  12. OK. Еще буду пробовать фотограмметрию притянуть, предполагая что человек идет параллельно полу.
  13. В магазине есть несколько одиночных камер, их взаимное расположение известно, зона видимости перекрывается. В магазин входит несколько или больше человек, и нужно произвести трекинг отдельных людей по магазину. Распознавание лиц не подходит т.к. человек в камере может быть боком, спиной или сразу несколько человек в разных вариациях. Где-то в зарубежных статьях проскакивало про EM-алгоритм кластеризации для трекинга людей в толпе, но без какой-либо конкретики. Выделять сеткой голову и плечи вне зависимости от ракурса получается, но как применять к ним ЕМ-алгоритм не совсем понятно. Может у кого есть какие идеи?
  14. Вот примерный вид картинок geoTiff, скриншоты из QGIS, карта OSM standart, видно что привязанные картинки совпадают с рельефом местности, на первой картинке дорожки, на второй линия забора и граница участка, на третьей река.
×