Перейти к содержимому
Compvision.ru

mult1plexer

Пользователи
  • Количество публикаций

    49
  • Зарегистрирован

  • Посещение

Сообщения, опубликованные пользователем mult1plexer


  1. 22 часа назад, Smorodov сказал:

    @mult1plexer   Есть еще довольно старый проект, но поковырять кишки можно: https://github.com/anuranbaka/OpenDTAM

    ну и PTAM от местного товарища: https://github.com/BelBES/PTAM это разгруженная версия вот этого https://github.com/Oxford-PTAM/PTAM-GPL/tree/master/Src . Такие проекты любят пришивать к ROS, BLAS и либам разреженной математики, т.к. математики там действительно прилично и писать с нуля мало кому охота.

    За это спасибо. Посмотрю. Есть идея еще средствами opencv все сделать. Но не находил описательной формы алгоритма. конкретно уточнение и обновление накопленной информации. Не встречали что то подобное?


  2. 20 часов назад, fotomer сказал:

    Стерео-система имеется ввиду 2 камеры или обычный Structure from motion с одной камеры?

    На момент написания поста 2 камеры, но есть вероятность что будет только одна.


  3. Алгоритмы реконструкции. склейка в данном случае подразумевает создание большого полотна из полученных в моменте карт глубин в одну большую, с учетом сдвига и поворота.

    Что-то вроде этого:

    Единственная проблема это вычислительная сложность алгоритмов и их реализация. Планируется доработка и перенос кода в железо.  


  4. 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.


  5. 37 минут назад, Smorodov сказал:

    Ну не знаю, у меня по тому руководству на свежепоставленную ubuntu 16.04 все сразу установилось безо всяких манипуляций с FFMPEG.

    Для CUDA 8.0 пришлось поставить свежий thrust, а так все без проблем.

    А не могли бы поделиться источником откуда скачивали образ ос?


  6. В 28.09.2016 at 16:30, Smorodov сказал:

    Я ставил примерно как здесь написано: http://embedonix.com/articles/image-processing/installing-opencv-3-1-0-on-ubuntu/ 

    может еще с кодеками проблемы, изображения читаются нормально ?

    на сайте, что мне указали есть замечание

    Note that this is default configuration. If you want to have FFMPEG and CUDA support, you have to first install these libraries and edit the CMakeCache.txt to enable these features!

    из за этого момента при сборке появляется ошибка после команды make

    Снимок экрана от 2016-10-01 20-49-40.png

    так вот как настроить cmake чтобы он собирал и ffmpeg?


  7. Приветствую коллеги. Столкнулся с проблемой по взаимодействию opencv и netbeans и linux(прим. с системой не знаком), а именно не удается получить кадр с видеопотока. Проблему вижу в неправильной конфигурации opencv и модуля ffmpeg в нем при сборке или неправильном подключении opencv к netbeans. Файлы прикладываю.Снимок экрана от 2016-09-28 15-29-16.pngСнимок экрана от 2016-09-28 15-30-47.pngСнимок экрана от 2016-09-28 15-31-27.pngСнимок экрана от 2016-09-28 15-31-38.png


  8. 16 час назад, boriso said:

    Чем точнее и полнее сформулируете задачу, тем быстрее найдёте решение

    Задача заключается в определении наличия или отсутствия авто в интересующих местах, которые пользователь произвольно выделяет.

    16 час назад, boriso said:

    Вот лишь первые вопросы, которые встают относительно видео:

    1. Программа должна быть универсальной или можно выполнять привязку к конкретным местам?
    2. Какие могут быть самые плохие видео? Метель, залепило камеру и т.д.
    3. Камеры статические, двигаются по заданному алгоритму, двигаются хаотично, есть возможно управлять приводом камеры?
    4. Какое разрешение и качество картинки, а также расстояние до земли?

     

    1. Да как можно универсальнее, без привязки.

    2. Любые погодные явления, которые могут возникнуть на открытой парковке.

    3. Камеры статические.

    4. Разрешение HD, FULL HD; расстояние до земли до 8м.

    16 час назад, boriso said:

    P.S. Глянул на предложенные видео. Сделал скриншоты, потом применил find edges - все автомобили "как на ладони". Вместо вычитания фона и т.п. можете попробовать, например, определять границы, после чего сравнивать уже их.

    Детекторы границ тоже применял. они цепляют много посторонних предметов, те же тени, блики и т.д. По нескольким кадрам это может и работает, а вот на видеозаписи нет.


  9. Работаю с этими видео.

    1 видео - https://youtu.be/p8YvegQFKSU

    2 видео - https://youtu.be/ZpJA7e7gNXo

    3 видео - https://youtu.be/qV3hksMwZNk

    С первым видео проблем нет если использовать методику со статичным фоном подвижные объекты можно успешно определить.

    Со вторым в момент движения автомобиля появляются проблемы связанные с освещенностью от фар. Но они пропадают когда авто останавливается. Тоже статичный фон. 

    Третье самое проблемное . Статичный фон здесь не подходит. Меняется освещение, отражения. Использовал динамичную модель фона. Более менее нормально определяются авто, но непонятно как решить проблему с переходом объектов переднего плана к модели фона.


  10. Добрый день, появилась задача связанная с парковочной системой, а именно определению количества занятых и свободных парковочных мест, ничего нового впринципе. Необходимо решить проблему связанную с изменением освещенности, отражениями от поверхностей, бликами. Первоначально использовал простые методы по детектированию авто такие, как вычитания изображения из базового статического кадра и последующие бинарные, морфологические и т.д. преобразования на простых тестовых видеозаписях (статичное освещение, нет бликов, нет отражений) это давало неплохие результаты. На сложных или более естественных видеозаписях, где происходит смена освещения и т.д это не работает. Стал смотреть в сторону адаптивных моделей фона, в частности  BackgroundSubtractorMOG2, проблемы с фоном решились, но появились новые. Например переход объектов переднего плана к модели фону, в связи с чем невозможность детектирования малоподвижных или статических в определенный момент времени объектов. Так вот если кто то сталкивался с такими проблемами и успешно решал не могли бы вы подсказать пути их решения?


  11. С помощью маски пробовал:

    пример с маской
    

    Но я работаю с iplimage и время на преобразования туда обратно заметно и создавать лишнии копии не желательно, потому что необходимо обрабатывать каждую область отдельно.

    В целом необходимо в выделенных областях подсчитывать на бинарном изображении кол-во белых пикселей. Поэтому может есть идеи как подсчитывать непосредственно на самом изображении, без дополнительных манипуляций с масками и копиями?


  12. С помощью метода cvPolyLine отрисовываю на изображении несколько четырехугольников. Как с помощью средств opencv или обычными средствами быстро получать доступ к пикселям внутри этих областей. Т.е стоит задача в обработке пикселей не на всем изображении, а только на выделенных такими многоугольниками.

    test.jpg

×