fedor_malashin

Прошу прощения, что я не ответил в данной теме, хотя задача давно была решена. Я подумал, что будет неправильно не отписаться здесь, так как кто-то может искать решение. Действительно, данная функция CornerSubPix, при определенных параметрах, помогла полностью устранить дрожание на камере с разрешением 2к на 1.5к. Спасибо всем.

Добрый день. В программе осуществляется поиск углов шахматной доски на фотографии. Для этого используется FindChessboardCorners в C#. По найденным углам строятся линии. Дело в том, что точки (когда вывожу их все на изображение, и когда только 4 угла), при определении "дрожат". Не знаю, с чем это связано. Пробовал разные флаги для этой функции, пробовал ставить на жесткую подставку - все равно. Есть ли какие-нибудь способы более точного определения с помощью готовых методов в OpenCV? Я пытался сделать следующим образом: Подсчитать медиану всех расстояний между точками вдоль каждой стороны, и применить ее для всех, но это работает только если камера не под наклоном. Файл с коротким видео, как это выглядит (я понимаю, что почти все тут это наблюдали при калибровке, но всё же). for compvision.mp4

Доска отслеживается с целью получить метку, которая будет всегда находиться в кадре, для того чтобы по ней, в дальнейшем, считать координаты движущегося объекта, к которому она привязан. Я сделал фейковое усреднение по нескольким кадрам. теперь метка не скачет. Попробую либу, которую вы посоветовали, чтобы повысить точность определения, если это конечно имеет смысл, и точность действительно повысится.

Благодарю, попробую.

Мда... Посмотрел не в ту директорию в дабл коммандере, и действительно, релизная версия лежала))) Все заработало сейчас, матрица создается )) Благодарю.

Здравствуйте. Пытался ли кто-нибудь создать dll из С++-кода, использующего OpenCV, и использовать её в C++ или C#? Я столкнулся со следующим: Преодолев ошибки, связанные с созданием динамических типов данных в тестовой dll, я подумал, что проблема уже решена. Теперь я могу использовать контейнеры в коде dll, но как только я создаю что-то из OpenCV (я пробовал создать матрицу cv::Mat, заполненную нулями), то функция LoadLibrary возвращает нулевой указатель. Работаю в x64 Debug, opencv_world411.dll так же клал в папку проекта. Если потребуется код и его результаты (которые я описал, в принципе, про нулевой указатель), могу потом запостить его.

Опечатался тут, но в проекте лежит нужная версия. В проекте на C# используется OpenCvSharp2, там почему-то функция solvePnP работает неправильно, а она мне нужна. Коллега говорит, что пробовал ее и в 3 версии, так же вернула не то. Весь проект использует IplImage, а в новых версиях, как я понимаю, cvMat. Даже если это не брать в расчет, странно то, что если в коде использовать вещь типа Point.x, то dll подключается, как надо. А если cv::Mat, то генерируется исключение. Может, надо что-то прописать в настройках проекта дополнительно.

Добрый день! Я - практически новичок в OpenCV, хотя в математике разбираюсь неплохо. Столкнулся с задачей: нужно найти на фотографии стекло (фотография прилагается) и определить координаты четырех его углов. Фотография сделана при, скорее всего, неправильном освещении. Пробовал сделать это через поиск линий HoughLines, а так же через углы методом Харриса. Ни в первом, ни во втором случаях не удалось подобрать правильные параметры для поиска (пороговые значения, углы). Существуют ли типичные методы для подобных задач, или же для каждой задачи требуется свой подход? Не хотелось бы изобретать велосипед Спасибо.

Сейчас создал cv::Point и вернул p.x из функции - работает! А что с cv::Mat не так, не пойму.. Исходники посмотрю, спасибо.

Всем большое спасибо за ответы, буду пробовать, как только нормальное освещение будет готово.

Спасибо за ответ. Думал насчет наложения. Дело в том, что в этом цеху большие окна, соответственно, сильно меняется освещение в зависимости от времени суток. Это сильно скажется на результате?

Пока что лучшее, что я нашел, выглядит так. Сначала я применил маску размером с некий прямоугольник (область, в которой точно будет стоять ящик). Затем с помощью функции threshold отсеял множество маленьких линий, оставив большие. Ну а потом с помощью HoughLinesP , играя с параметрами, нарисовал наиболее подходящие линии.

Среда полностью управляемая, сейчас заказываются светильники, но как их расположить, пока непонятно. Стенд тестовый, в реальности стёкла подаются из ящика. Ну, стекло, действительно, прямоугольное. И даже размеры разных стёкол известны. Единственное что, они могут подаваться в разном порядке. Сначала такого размера, потом - другого. Вторая задача - определить размеры стекла по фотографии (когда оно уже найдено), но я не уверен вообще, возможно ли это. Матрица внутренних параметров камеры получена из калибровки, находить расстояния до объектов и их координаты я умею, но для этого я заранее знал размеры. Получается замкнутый круг.