Ну про сами цветовые модели я на википедии достаточно подробно прочитал. Вот пишут что HSV более популярна в машинном зрении. Почему?
кто чем обычно пользуется для своих задач?
Интересует практический опыт (что, для чего, в каких случаях) о применение различных цветовых моделей (RGB, HSV, YCbCr , LAB) в задачах компьютерного зрения.
Ну и линки на толковые мануалы покидайте. Хочется разобраться в вопросе.
Имеем фото (очень большую панораму), просто круглого, размер (не меньше 50 пикселей) и цвет может быть любым.
то есть по производительности по любому надо брать методы с обучением?
а какие методики порекомендуете применить для более быстрого нахождения круглого объекта (четко видимого) на картинке с большим разрешением (например панораме)?
Решил посмотреть как будет работать функция HoughCircle....
Ооооочеееееень медленная. и мяч ну никак в найденные круги не попадает. Кто-нибудь ковырял ее в плане оптимизации?
Не силен в С++, но думаю что вам нужно переменную corners перевести в другой формат для вывода, например в List<Point>
в джава например так и приходится делать, гонять между List<Point> (для вывода и удобной работы по сортировке) и MatOfPoint2f (для работы функций OpenCV)