Фрукт

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.

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?

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?

Вот пример из мануала: Вам нужно сделать по аналогии

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)