KAIIUK
-
Content count
32 -
Joined
-
Last visited
-
Движение камеры за человеком интересно сделано, совсем нет расфокусировки. Вычитание фона + YOLO пробовал, в общем то это пока лучший работающий прототип, но все равно люди и сумки сливаются сильно на том же GMM
-
Пробовал использовать обычный детектор(GMM), но сливаются люди и предметы + периодически либо просто не видит то, что по цвету схоже с фоном, либо видит то, чего нет. Проблема в том, что мне нужно получить специфически большую точность для не очень качественного набора тестовых данных. Вот ищу альтернативы GMM, но что то совсем тухляк =(
-
По большему счету да, но интересует только "оставление" в дополнение скажу, что видел ваш пост про супер пиксели, но не смог дойти до того, как их использовать для своей задачи.
-
Доброго времени суток. Интересует такая тема, как нахождение недвижимого предмета на переднем плане(т.е изначально он отсутствовал), перепробована куча вариантов и алгоритмов, но ничего стабильного так и не найдено, возможно кто то что то реализовывал похожее?
-
Доброго дня. Хотел вопрос задать: как рисовать линию за выделенным объектом(человеком например).
Он выделяется в прямоугольник, за ним хотелось бы делать маршрут. Думал хранить в массиве определенную точку(например центр этого прямоугольника или середину нижней границы), а затем выводить все на каждом кадре в виде линии по точкам или просто точек, но мне кажется это будет слишком затратно, т.к человек может долго находиться на видео, а один кадр - одна точка...
Возможно есть другие способы реализации? -
Какими средствами извлечь высокие частоты? В смысле не совсем понимаю, у меня есть спектр, как из него это извлечь? Писал на плюсах
-
Доброго времени суток. Подскажите пожалуйста, как проанализировать спектр, который выдает преобразование Фурье. Необходимо проверить на отсутствие высших частот в спектре, чтобы узнать была ли расфокусировка камеры. P.S. И если кто знает, то как детектировать резкий поворот камеры и засвет(пока есть идея бинаризации)
-
Детектор движения есть, в нем нет необходимости. Стандартный пример вполне годный, но когда человек уходит дальше(уменьшается его моделька) он пропадает, как поправить?
-
Метод относительно хороший, т.к достаточно часто теряет объект из поля зрения(я про стандартный), для трекинга плохо подходит. Если его обучить заново, даст плоды, неизвестно?
-
Всем доброго вечера, я наконец то смог снова зайти на сайт, чему безгранично счастлив. Знаю что задача решалась, что есть готовый сэмпл в opencv, но хотелось бы получить от вас подсказку, мб ссылки на статьи, исходники. Вопрос следующий: первоначально нужно обнаружить человека в кадре на видео и соответственно осуществить трекинг(если несколько людей, то всех), затем буду всякие доработки, но пока это) Есть идея отделять передний и задний фон, обнаруживать движение и проверять человек ли это, но если он встанет или будет стоять до начала работы, то станет фоном. Что подскажете, как лучше реализовать? P.S. Считаем что камера находится сверху(не перпендикулярно земле, а под углом). Заранее спасибо.
-
Буквально минут за 5 до ответа это понял и уже возник следующий вопрос. Так получается, что фотографии могут быть близки не именно к этой фотографии, а последовательно, т.е 1-2, 2-3, 3-4,4-5, и т.д, т.к велика вероятно того что уже 3 или 4 фотография не будет матчится на мой пример, а будут относится все к тому же зданию. Как такое решить?
-
Вроде разобрался, только не могу понять что такое query point, у меня есть вектор, в которой значения asift от изображений, а как его использовать с knnSearch? или не та функция?
-
Добрый день, форумчане. Была уже похожая тема, но на этот раз все ушло дальше, а чем дальше, тем интереснее. Имеем сравнивание 2х изображений средствами ASIFT, 300 изображений, гору энтузиазма и ТЗ. =) Требуется скомпоновать все изображения относящиеся к одному зданию по папкам. А теперь собственно то, с чем хочу к вам обратиться: можно сравнивать каждое изображение с каждый(тупо брутфорсом), да, метод действенный, но чем больше изображений, тем больше временные затраты на их матчинг( после 10 изображений на каждое уходит по 2 сек, ближе к 60 уже по минуте, а у нас их 300), я слышал про такую штуку как kd tree, но в упор не понимаю как ее припилить к моему модулю. Может ли кто то дать пример с этой штукой/дать пример конкретно к моей задаче(омг как же я буду благодарен)/подсказать другие варианты сравнения изображений(напомню что используем ASIFT). На 300 изображений уходит слишком много времени на данный момент.
-
Скорость методов на данный момент не имеет значения, сейчас поищу инфу про методы сегментации, мб подойдут.
-
Дороги сейчас меньшая из проблем, а вот куски оставшиеся рядом со зданиями портят все контура. Возможно ли что то сделать с промежуточным результатом, который имеем?(отделить дома от лишних кусов рядом с ними) т.е HOG обучить на здания?