Выделение нескольких областей в видеопотоке и их анализ

[Выделение нескольких областей в видеопотоке и их анализ]

я знаю про Template Matching, но мне надо задать какие-то границы, чтобы определенные части изображения сравнивать(при этом чтобы все изображение было передо мной, т.е. без обрезания) ... Есть там такое?

нашел что-то похожее... cvSetImageROI

может кто еще знает что?

[Выделение нескольких областей в видеопотоке и их анализ]

Дорогие форумчане.

Заинтересовался таким вопросом - как в (видео)изображении выделить нужные области(не обрезая) и их сравнивать с шаблонами?

PS средствами OPENCV и C/C++.

[Распознавание лиц HMM (Скрытые марковские модели)]

Дорогие друзья! Увидел здесь много умных людей, прошу вашей помощи. Очень важно.

Программа распознавание лиц HMM.

Так и не понял как решить эту проблему с функцией cvEstimateObsProb

Пробовал OpenCV 2.3.1, 2.4.3, 2.4.6 - 2.4.8

Visual studio 2010 и 2012.

Подскажите, люди добрые, что делать?

void EHMMObjRecognition::Train( ImgObj &imgObj, EHMMObj &ehmmObj )

{

	const int MAX_ITER = 80;    

	const double STOP_STEP_ITER = 0.01;


	CvImgObsInfo **obsInfoVec;

	IplImage *iplImg;

	int obsVecLen = _noDCTCoeff.width * _noDCTCoeff.height;	

	CvSize _noObs;

	CvEHMM *tmplEhmm = ehmmObj.GetEHMM( ).GetCvEHMM( );

	int numImages = (int)imgObj.GetNoImages( );

    bool trained = false;

    float oldLikelihood = 0; 

    int counter = 0;

	int i;


	assert( _imgWidth != -1 );

	assert( _imgHeight != -1 );


    if( _suppressIntensity )

    {

		//Suppress first DCT coefficient

		obsVecLen--;

    }


	//Create the obsinfo array

    obsInfoVec = new CvImgObsInfo*[ numImages ];

	assert( obsInfoVec != 0 );


	for( i = 0; i < numImages; i++ )

    {	

		iplImg = imgObj.GetGrayScaleImage( i, _imgWidth, _imgHeight );   


		//Get how many DCT transforms we compute

		CountObs( *iplImg->roi, _dctSize, _stepSize, _noObs ); 


		//Create the observation for each of the transforms

        obsInfoVec[ i ] = cvCreateObsInfo( _noObs, obsVecLen );


        if( _suppressIntensity )

        {

            float *observations = new float[ _noObs.height * _noObs.width * ( obsVecLen + 1 ) ];


			cvImgToObs_DCT( iplImg, observations, _dctSize, _noDCTCoeff, _stepSize );


			ExtractDCT( observations, obsInfoVec[ i ]->obs, _noObs.height * _noObs.width, obsVecLen );


			if ( observations )

			{

				delete( observations);

			}

        }

        else

        {

            cvImgToObs_DCT( iplImg, obsInfoVec[ i ]->obs, _dctSize, _noDCTCoeff, _stepSize );

        }


		cvUniformImgSegm( obsInfoVec[ i ], tmplEhmm );


		cvReleaseImage( &iplImg );

    }                                              


    cvInitMixSegm( obsInfoVec, numImages, tmplEhmm );


	//Start the iterative training procedure

	while( ( !trained ) && ( counter < MAX_ITER ) )

    { 

		int j;    

		float likelihood = 0;     


		counter++;


        cvEstimateHMMStateParams( obsInfoVec, numImages, tmplEhmm );


        cvEstimateTransProb( obsInfoVec, numImages, tmplEhmm); 


        for( j = 0; j < numImages; j++ )

        {           



            cvEstimateObsProb( obsInfoVec[ j ], tmplEhmm );                                /// в этой функции

                                                                                           //причем первую итерацию завершает без ошибок

                                                                                           // со второй выдает assertion failed и программа выходит


            likelihood += cvEViterbi( obsInfoVec[ j ], tmplEhmm );                        

        }


        likelihood /= numImages * obsInfoVec[ 0 ]->obs_size;


        cvMixSegmL2( &obsInfoVec[ 0 ], numImages, tmplEhmm );


        trained = ( fabs( likelihood - oldLikelihood ) < STOP_STEP_ITER ); 


        oldLikelihood = likelihood;                   

   }


	//Clear the observations

	for( i = 0; i < numImages; i++ )

	{

		cvReleaseObsInfo( &(obsInfoVec[ i ]) );

	}

	delete []obsInfoVec;


	ehmmObj.GetEHMM( ).SetTrained( trained );

}

что пишет: Assertion failed file: ...opencv\modules\legacy\src\hmm.cpp line: 636 Expression: sizeof(float*)==sizeof(int) Сам кусочек из hmm.cpp

static CvStatus CV_STDCALL icvEstimateObsProb( CvImgObsInfo* obs_info, CvEHMM* hmm )

{

    int i, j;

    int total_states = 0;


    /* check if matrix exist and check current size

       if not sufficient - realloc */

    int status = 0; /* 1 - not allocated, 2 - allocated but small size,

                       3 - size is enough, but distribution is bad, 0 - all ok */


    for( j = 0; j < hmm->num_states; j++ )

    {

       total_states += hmm->u.ehmm[j].num_states;

    }


    if ( hmm->obsProb == NULL )

    {

        /* allocare memory */

        int need_size = ( obs_info->obs_x * obs_info->obs_y * total_states * sizeof(float) +

                          obs_info->obs_y * hmm->num_states * sizeof( CvMatr32f) );


        int* buffer = (int*)cvAlloc( need_size + 3 * sizeof(int) );

        buffer[0] = need_size;

        buffer[1] = obs_info->obs_y;

        buffer[2] = obs_info->obs_x;

        hmm->obsProb = (float**) (buffer + 3);

        status = 3;


    }

    else

    {

        /* check current size */

        int* total= (int*)(((int*)(hmm->obsProb)) - 3);

        int need_size = ( obs_info->obs_x * obs_info->obs_y * total_states * sizeof(float) +

                          obs_info->obs_y * hmm->num_states * sizeof( CvMatr32f/*(float*)*/ ) );



        assert( sizeof(float*) == sizeof(int) );                                                      /////////вот здесь. соответственно возвращает 3



        if ( need_size > (*total) )

        {

            int* buffer = ((int*)(hmm->obsProb)) - 3;

            cvFree( &buffer);

            buffer = (int*)cvAlloc( need_size + 3 * sizeof(int));

            buffer[0] = need_size;

            buffer[1] = obs_info->obs_y;

            buffer[2] = obs_info->obs_x;


            hmm->obsProb = (float**)(buffer + 3);


            status = 3;

        }

    }

    if (!status)

    {

        int* obsx = ((int*)(hmm->obsProb)) - 1;

        int* obsy = ((int*)(hmm->obsProb)) - 2;


        assert( (*obsx > 0) && (*obsy > 0) );


        /* is good distribution? */

        if ( (obs_info->obs_x > (*obsx) ) || (obs_info->obs_y > (*obsy) ) )

            status = 3;

    }


......