chepe1988

Да. Прошу прощения, подписал фото, но название не высветилось. Джип без подсветки, а легковая с подсветкой.

На всём протяжении трека автомобиля ситуация одинаковая. Прилагаю фото.

Добрый день. Столкнулись с замыленностью изображения номерной пластины в следующих условиях: утренние часы в пасмурную погоду, крайняя правая полоса движения (3-я по счёту); усиление 1, экспозиция 500, диафрагма открыта полностью, включена ИК подсветка в импульсном режиме. Если ИК подсветку выключить, то замыленность пропадает. Вопрос: как ИК подсветка может ухудшать картинку? Ведь света на матрицу попадает больше.

Спасибо. Буду пробовать.

Добрый день. Решаю задачу улучшения качества изображения ТС в ночное время К исходной картинке применил следующие действия: гамма коррекция, повышение контраста, резкость. (читать слева направо) Получил следующее: 4354_26.bmp В целом сам автомобиль смотрится приятно, но номер стал хуже читаем. Как можно исправить эту ситуацию?

Добрый вечер. Нашёл проект распознавания машин и построения треков. Проект в visual studio 2013. https://www.behance.net/gallery/Vehicle-Detection-Tracking-and-Counting/4057777 https://github.com/andrewssobral/simple_vehicle_counting Разработчики назвали алгоритм вычисления фона PBAS. Он основан на вычитании предыдущих кадров из текущего кадра. Модель фона может игнорировать слабые динамики фона, а реагировать только на сильные. Таким образом из фона выделяются блобы(бинарные области) машин. Заметил, что даже мощный ПК не успевает обрабатывать данный алгоритм на разрешениях видео более 320x240. На мой взгляд, самой ресурсоёмкой операцией в данной программе является вычисление параметров фоновой модели алгоритма. Как можно оптимизировать данное решение?

Windows Opencv 2.4.11 Создал в Qt Creator простейший проект: #include "mainwindow.h" #include <QApplication> #include <QtGui> #include <QTest> #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; VideoCapture *m_video; double m_dWidth; double m_dHeight; Mat GetVideoFrame() { Mat frame; if (!m_video->isOpened()) { std::cout << "Stream cannot be opened" << std::endl; } m_video->read(frame); //get one frame form video if (frame.empty()) { std::cout << "Error reading video frame" << endl; } return frame; } int main(int argc, char *argv[]) { Mat frame; m_video = new VideoCapture(); m_video->open("C://2222.mp4"); // open the video namedWindow("TestCamera",CV_WINDOW_AUTOSIZE); //create a window StartVideo(); while (1) { frame = GetVideoFrame(); imshow("TestCamera", frame); //show the frame //QTest::qSleep(1); QTest::qWait(1); //cvWaitKey(); } cvWaitKey(); return 0; } Видео по сравнению с оригиналом проигрывается с замедлением. Пробовал реализовывать задержки между кадрами разными средствами, но ничего не помогло. В чём может быть причина замедленного воспроизведения?