mult1plexer
Пользователи-
Количество публикаций
49 -
Зарегистрирован
-
Посещение
Все публикации пользователя mult1plexer
-
Здравствуйте. Столкнулся с проблемой получения кадра с веб камеры и видео. Как оказалось opencv использует программное декодирование видео потока. В результате чего не могу получить 60fps и убрать нагрузку с процессора. Через проигрыватель, который идет с K-Lite Codec Pack все воспроизводится так как надо. Кто нибудь решал такую проблему или может есть другой способ получать кадры с видео?
-
Кто-нибудь занимался фильтрацией точек в 3d облаке. Как такие (см. рис) выбросы можно отфильтровать?
-
попробую на днях
-
Эти данные нам прислали для обработки, есть видео где ик включено, но не хватает освещения, часть лица темная. Зрачок не совсем виден, во многих ситуация, например при критических углах.
-
Здравствуйте. Никто не знает, чем можно детектировать глаза, помимо cascade haar (opencv) и landmark's моделей? Чем то более стабильным и точным
-
старая реализация, работа двух камер одновременно, чип rk3399. 1.mp4
-
нет я просто хотел сравнить со своим без оптимизаций и тд
-
самого интересного не увидел детекция глаз открыты\закрыты и ландмарк оптимизированный или он только для скорости?
-
а ктати у вас нет демо ролика работы вашего приложения на плате?
-
Моделька для рисования точек взята из DLIB с "оптимизацией слоев". А что такое "оптимизацией слоев" и что это дает?
-
"Например этот алгоритм c адаптацией под ARM выдает 100-150 fps на i5 процессоре" Это ваш алгоритм или он есть в свободном доступе?
-
1. У меня по тз минимум 25 fps 2. На каком фраймворке YOLO используете, через opencv dnn можно ее загрузить? 3. svm есть для глаз из "коробки"? 4. ик тоже есть, но зрачок это не позволяет найти аналитически, слижком много разных ситуаций, да и детализация не позволяет блики находить или окружность зрачка
-
1. Расстояние от 90 см до 2 метров. Вообще задача стоит по определению закрыт или открыт глаз + наличие очков с диоптриями от -7 до + 7 2.Ландмарки из коробки имеют очень ограниченные углы обнаружения, срывы наблюдаются уже при отклонении выше 20° и локализовать глаз нет возможности. Трекеры вешал, но они не стабильно работают при повороте головы идет срыв/ложное детектирование все сетки какие я тестировал тяжелые, необходима работа на отладочной плате с Rockchip rk3399 (нет поддержки cuda, openvino)
-
Dlib HOG + X -> SVM Комбинирование различный признаков и классификаторов.
mult1plexer replied to Pechkin80's topic in Вопросы по нейросетям и ИИ
а смысл, это черный ящик, зачем туда лезть. Для этого собственно и создаются фраймворки технического зрения, чтобы вы не занимались их изучением и реализацией. -
Dlib HOG + X -> SVM Комбинирование различный признаков и классификаторов.
mult1plexer replied to Pechkin80's topic in Вопросы по нейросетям и ИИ
"изучение кода DLib" исходный код в смысле? -
из gpu есть Mali T860
-
китайские нонейм модули без опознавательных знаков так в этом и суть, что MPC-HC от k-lite захватывает нормально не через DirectShow. Значит как минимум это можно как то поменять. В opencv проблема даже в FHD сделать захват, FPS падает до 7-10. А по дефолту открывает в 640х480
-
что это даст? камера работает только с DSHOW в opencv, в VLC тоже самое только через DSHOW
-
это я первым делом сделал. как я понял у меня через directshow идет, с gstreamer не удалось запустить завершается 0xc000007b ошибкой я пока под windows запускаю.
-
что значит не работают онлайн? не понял этот тезис
-
Добрый день. Возникла задача в 3d реконструкции местности, с помощью стерео системы. Конкретно интересует потоковая "склейка" карт глубин. Может есть у кого какие-то источники примитивных алгоритмов без кучи фреймворков и надстроек. OpenSlam, orbslam и т.д находил уже.
-
Продолжаю тему Structure from motion (3d reconstruction). Появились первые результаты работы (см. ниже), сделан конвейер, на входе стерео кадры, на выходе 3d сцена. На данный момент решаю две проблемы: Избавление от наложения моделей друг на друга в следствии вычислительных ошибок и т.д Избавление сцены от избыточности в следствии повторения одинаковых элементов По первому пункту склоняюсь к ICP (Iterative Closest Point). По второму нет идей. Хотелось бы узнать кто-нибудь использовал ICP с облаком точек на практике и есть ли примеры. Никак не разберусь в opencv вроде есть класс icp, но как с ним работать..
-
Результат работы Structure from motion https://www.youtube.com/watch?v=rNS2psyaRtk
-
снимки уже ректифицированные использовал, фокус, база и т.д эмпирически