Jump to content
Compvision.ru

LexaP

Пользователи
  • Content count

    35
  • Joined

  • Last visited

  • Days Won

    1

Everything posted by LexaP

  1. Посмотрите в сторону openpose, как делается тренировка скелета или вот....
  2. https://github.com/AliMorty/Markov-Random-Field-Project/blob/master/Codes/README.md https://github.com/nicholasjclark/MRFcov https://github.com/xinario/defocus_segmentation
  3. Про это речь ? https://habr.com/ru/post/241317/ Есть пример проекта на с++, если нужно могу поискать. Проект кажется был по теме анализа фото. Да и на форуме, где то была тема по распознаванию лиц по данной теме.
  4. К сожалению скачать ролик с ютуба не могу, пишет запрещен доступ.
  5. я бы поступил банальным образом. Обучил сетку искать головы, адаптировал под железо. Обучение на разных цветовых моделях. Пример как это у меня работает (на arm)
  6. Примеры изображений есть?, какой массив данных? Неделя и еще в майские праздники - это конечно "сильно".
  7. Детектирование глаз

    я думаю хорошо получилось. Только я бы посоветовал применить ИК, делать анализ закрытия глаза именно по зрачку, а не в момент смыкания век. например как на одном из кадров. Глаз открыт, но детекция закрытости.. + у Вас картинка очень хорошая, в реальности такое наверное не часто будет. Если еще поставить анализ на ГПУ, то вообще будет отлично. Mali-T860MP4 - очень хороший чип
  8. Детектирование глаз

    Могу только биометрию показать на расберри. Это серверная реализация нашего модуля https://face.neurocam.com/#/ Это излишне, проще тогда комп. поставить.
  9. Детектирование глаз

    Показал, то, что было. Остальное нет смысла показывать, так как там запись с устройства которое поставляется заказчику. Да и толку нет в этом видео., видео можно смонтировать или еще как то....
  10. Детектирование глаз

    На расберри (старое), но тут оценить сложно скорость. Отображение идет через веб браузер, обновление станицы раз в сек.
  11. Детектирование глаз

    Нет. Попробую проверить, интересно как у меня поведет данное решение. Спасибо PS В поиске глаз, больше всего времени уходит на нахождение головы, а сам глаз найти уже проще путем расчет пропорции его положения на голове.
  12. Детектирование глаз

    "поиск инвариантов, исключение лишних звеньев в анализе", "изучение проблем мультиколлинеарности в регрессионных моделях" и так далее.... В итоге получаем быструю модельку, потребляющею минимум ресурсов.
  13. Детектирование глаз

    Собственная разработка, в свободном доступе нет, так как коммерческий продукт. Моделька для рисования точек взята из DLIB с "оптимизацией слоев". Попробуйте этот вариант https://github.com/freesouls/face-alignment-at-3000fps Но мне не понравилось, так как нужно обучать всегда (как я помню)
  14. Детектирование глаз

    Плата достаточно мощная. У меня на расберри ведется анализ засыпания водителя. В среднем 11 кадров в сек получаю. Основная структура проекта (софтерная) - Поиск головы сомописной сеткой на основе YOLO и CAFFE - Далее находим глаза, через svm + алгоритмы бинаризации и прочие. На одной сетке точность будет ниже. Но у меня используется еще ИК подсветка, с ней искать глаза проще.
  15. Лучи солнца, засветка

    Сталкивался, в основном решил "гистограммами", нашел усредненные значения яркости и насыщенности и "выравнивал" картинку
  16. Отлично. Пойду пробовать варианты. Интересно самому стало. Спасибо.
  17. Коллеги, прошу подсказки. Мониторил форум, не нашел ответов...Задача.Считать покадрово видеофайлики с минимум нагрузкой на ЦП. Работа решения планируется на одноплатных ПК без визуализации, то есть в фоновом режиме.Если считывать кадр и добавить задержку таким способом, нагрузка на ЦП в пределах 0.5% cv::imshow("ing", img); cv::waitKey(1000/fps); Если считывать кадр и добавить задержку так, нагрузка на ЦП в пределах 5.5% Sleep(1000/fps); Пробовал кучу вариантов. - Анализ в разных потоках, причем пробовал даже делегировать потоки относительно основного процесса. - Делал считывание кадров через FFmpeg, типа. ... avcodec_decode_video2(codec_context, frame, &frame_finished, &packet); if (frame_finished) { struct SwsContext * img_convert_ctx; img_convert_ctx = sws_getCachedContext(NULL, codec_context->width, codec_context->height, codec_context->pix_fmt, codec_context->width, codec_context->height, AV_PIX_FMT_BGR24, SWS_BICUBIC, NULL, NULL, NULL); sws_scale(img_convert_ctx, ((AVPicture*)frame)->data, ((AVPicture*)frame)->linesize, 0, codec_context->height, ((AVPicture *)pFrameRGB)->data, ((AVPicture *)pFrameRGB)->linesize); cv::Mat img(frame->height, frame->width, CV_8UC3, pFrameRGB->data[0]); //dst->data[0]); av_free_packet(&packet); sws_freeContext(img_convert_ctx); Sleep(40); или cv::imshow("img", img); cv::waitKey(40); } ... - Считывал кадры тоже по разному. Mat frame; cap >> frame; и так. cap.grab(); if (!cap.retrieve(frame) || frame.empty()) {continue;} В общем хоть убей, но при добавление инструкции cv::imshow("img", img); cv::waitKey(40); Загрузка ЦП оптимальна, но это не то, что нужно в плане реализации., так как планируется работа без визуализации. То есть в конечном итоге желательно установить задержку в Sleep(ms), с сохранением минимальной нагрузки на ЦП. Может есть другие подходы при считывание кадров, добавление задержки и минимальной загрузки ЦП?. Приоритет: Считать все кадры с минимум нагрузки на ЦП.
  18. Тоже самое. Может cv::waitKey() как то блокирует события в основном потоке и система ждет освобождения ресурсов на уровне получения кадра?. Может еще flush делает какой-то ))
  19. windows под intel i7, сборка в студии linux под ARM, сборка через cmake ( cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release) сборка и там и там, только в release.
  20. Две камеры используйте(стерео), будет проще. Хотя-бы исключите блики и перепады освещения.
  21. Он и так в цикле, можно конечно поставить Sleep(500), но тогда получим два кадра в сек., что неправильно. Необходимо получать количество кадров равное количеству кадров в видеофайле. Идеально работает связка cv::imshow и cv::waitKey, но это не то....так как визуализации в фоновой программе нет. - Может есть информация, что такого есть в cv::imshow и cv::waitKey, чего нет в Sleep()? - Почему cv::imshow и cv::waitKey дает минимум нагрузки на проц, а Sleep() очень ресурсоёмкий?.. PS Запускал по разному и в разных потоках. PSS Проверил Sleep() в цикле, дает 0% нагрузки.
  22. Решил не плодить тем и спросить тут. Хочу прикупить еще один комп. для работы с cuda, какую лучше видеокарту выбрать nVidia GTX 750Ti 2Gb nVidia GTX 1050 Ti 4Gb или может посмотреть в сторону других моделей (бюджет не сильно раздутый)? Спасибо
  23. Вопрос. Вы используете IP камеры? Сам работаю с ними через RTSP, декодирую через FFMPEG, но при этом только на одну камеру нужно порядка 5% процессора уровня intel i5. Интересно как у Вас получилось с 12 камер...6-8% загрузки ЦП? PS. Многое еще от камер зависит, т.к были камеры которые на декодирование тратили 1%
  24. OpenCV + не_Cuda

    Добрый день. У меня дилетантский вопрос. Реально ли сделать обработку видео на видеокартах не поддерживающие CUDA, например на интегрированных Intel HD? Сейчас думаем собрать мини-девайс для обработки видео. Процессор с нагрузкой справляется, хочется только "распараллелить" потоки. PS Интересует замена в работе функций с CascadeClassifier, на CascadeClassifier_GPU
×