Jump to content
Compvision.ru

KAIIUK

Пользователи
  • Content count

    32
  • Joined

  • Last visited

Community Reputation

0 Новичек

About KAIIUK

  • Rank
    Эксперт

Recent Profile Visitors

651 profile views
  1. Недвижимый предмет в кадре

    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
  2. Недвижимый предмет в кадре

    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 =(
  3. Недвижимый предмет в кадре

    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.
  4. 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?
  5. 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?

  6. Какими средствами извлечь высокие частоты? В смысле не совсем понимаю, у меня есть спектр, как из него это извлечь? Писал на плюсах
  7. 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)
  8. Детектор движения есть, в нем нет необходимости. Стандартный пример вполне годный, но когда человек уходит дальше(уменьшается его моделька) он пропадает, как поправить?
  9. 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?
  10. 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.
  11. 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?
  12. 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?
  13. 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.
  14. Скорость методов на данный момент не имеет значения, сейчас поищу инфу про методы сегментации, мб подойдут.
  15. 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?
×