ter_nk

У вас функция resize использует везде один поток. По определению ядро интела мощнее ядра gpu. Графические процессоры отличаются тем, что они очень многоядерные и производительность у них выше за счет совместного использования нескольких ядер. GPU имеет смысл когда вы делаете много однотипных операций на много ядер.

Думаю, вы можете только брать исходные тексты и компилировать их и то, где-то что-то подстраивая. И для этого надо хорошо знать OpenCV.

У меня была проблема когда надо было оптимизировать по времени алгоритм. Сначала алгоритм был такой: получается кадр с высоким разрешением, для всего кадра делается компенсация фона (попиксельное преобразование с шаблонным кадром). Но по сути производится куча ненужной работы, потому что грубо говоря интересует 2 % от изображения. Эти 2 процента занимают место на пластине, которая лежит неровно и ее надо повернуть. Далее изображение пластины надо поворачивать. Соответственно компенсирующее фон шаблон нужно поворачивать. Даже если вырезать RECT где это все лежит получаются большие накладные расходы. На форуме я спрашивал и получил ответ как самому попиксельно геометрически поворачивать. Т.е. находится зона, копируется и теже самые пиксели фоново компенсируются, т.е. я как бы ушел почти то тяжелых афинных преобразований. Но тут вылезло, это видно когда очень мелкие объекты, что за счет погрешности double вылетают черные пиксели. Решения на мой взгляд следующие 1) сгладить (но не хочется по причине внесения искажение, собственно лишних ненужных искажений хочется избежать) 2) оптимизировать вручную функцию афинных преобразований (распарралелить, правда вопрос эффективности ) 3) сделать как-то так чтобы "афинно" у меня поворачивалась только некая полигонная часть изображения, но собственно это как-то кардинально все переделывать надо, не сделаю наверное Что посоветуете?

не, ускорения у меня не выйдет.

а cv::cuda::warpAffine что даст? а как самому интерполяцию сделать, сгладить точки, что-то не понял, там это как параметр

Здравствуйте, можно ли как-то оптимальным алгоритомом пройтись по точкам внутри контура. Мне нужно сделать преобразования по минимально необходимому числу точек просто с точки зрения скорости. Пока я решил вычислить минимальные и максимальные значения х и у и пройтись по точкам этого квадрата, просто если представить полоску повернутую на 45 градусов, то получается основная часть перебора будет сделана зря. Спасибо.

Ну вот спасибо!

По результату что-то не так получается, если отклоняю точку от центра на сколько-то градусов, подскажите ошибку R - радиус A в радианы (3.14 / 180) * ANG (угол) X = R * Cos(A) - R*Sin(A) + x_centr; Y = R * Sin(A) + R*Cos(A) + y_centr;

Вопрос по геометрии в продолжение. У меня повернутый прямоугольник, зелененький. Через RotetedRect я нашел угол, с помощью функций warpAffine относительно центра я повернул, а как мне получить координаты повернутого прямоугольника?

Спасибо!

Вот смотрите, моя фигура салатовый повернутый прямоугольник, мне нужно в нем точки обработать как-то, но я понимаю как мне только обработать то что в синем прямоугольнике.

Хочется попробовать сделать какое-нибудь самое простое управление движущим объектом. Не подскажете может литературу. Поставлю датчики расстояния, но собственно не совсем понятно как и куда копать. В принципе нужна как бы карта расстояния, вот как мы смотрим вдаль и как-то за счет понимаем расстояние до точки приблизительно. Понятно что системы такие есть и они сложные.

Спасибо! Буду разбираться! Всех с наступающим! Счастья в Новом Году!

Есть различный софт для калибровки монитора. Но там калибровка все равно визуальная, то есть привязанная к нашему восприятию, а можно как-то откалибровать так чтобы цвета отобрали свое реальное значение. Мне интересно могу ли установить на экране цвета и по ним откалибровать камеру?

Да нужен внешний калибровочный эталон. Т.е. легко выкрутится не получается.

Не дешевое. Мне тут объяснили, что не получится так. В смысле идея неверная.

На экспресс тесте, например на алкоголь в руководстве к тесту нанесены полоски желтая - 0, дальше идет салатовая и так до темно-зеленого, а можно как-то это разложить по алгоритмам. Отдельно на цветовые составляющие раскладывать смысла нет, как возможно это определить? Подскажите направление.

Может HSV, но не уверен. Насчет в лоб не понял, проблема же не на глаз, а по характеристикам, и сложность в в том что составляющая цвета не одна. Опорные точки - это минимум различий по RGB по отдельности?

Сейчас есть определенная калибровка камеры. Геометрическая и цветовая. Есть ли какие-то наборы для калибровки пользователем. Ну я не знаю, например чтоб калибровка происходила так, что пользователь вставляет калибровочную миру, у меня например не более 10 х 4 см. Калибруется геометрия. И далее калибруется по цветовой мире. Нужно какое-то более менее готовое решение, пусть что-то в софте подшаманить (найти зоны с нужными цветами). Т.е. что-то такое готовое есть? Я так понимаю что это наверное должны быть что-то типа каких-то пластиковых пластин, потому что бумага же теряет свойства, в каком-то футляре и т.д.

В С++ это тоже работает

В С++ это будет типа sprintf(s, "%i", myvar);

Не имел дело с WPF, не знаю можно там реализовать. OpenCV создает свое окно, не знаю нельзя ли его при создании сделать дочерним к чему-нибудь типа Static Controla. Кстати в элементе типа статик можно рисовать что называется вручную, picture box не обязательно.

У меня не считывание купюр, но аналогичная, как я понимаю там стоит инфракрасный сканер через который проезжает купюра, аналогичный принцип работает при считывании штрих-кодов. Нужно считать изображение экспресс-теста с полоски или кассеты, но не подскажите ли сами такие устройства, интересует интерфейс RS-232, как не требующий драйвера, есть ли вообще такие?

В модели HSV можно оценить второй параметр от 0 - 255 или по шкале 0 - 100, т.е. когда камера цветная мы посчитали этот параметр, а можно ли с помощью черно-белой камеры получить это значение?

Вот у нас например есть тест воды, нам есть химический элемент на наличие какого-либо вещества, с которым он вступает в реакцию. Мы знаем что, при концентрации вещества выше чего-то там цвет становится максимально синий и соответственно при промежуточных концентрациях он будет менее насыщен, вот собственно можно ли черно белой камерой оценить эту насыщенность.