Перейти к содержимому
Compvision.ru

Поиск по сайту

Showing results for tags 'java'.



More search options

  • Search By Tags

    Введите теги через запятую.
  • Search By Author

Тип содержимого


Категории и разделы

  • Пакет OpenCV
    • OpenCV
    • Новости
    • Вопросы взаимодействия OpenCV + GDI, GDI+
  • Дополненная реальность (ARToolkit и др.)
    • ARToolkit
  • Нейросети
    • Вопросы по нейросетям и ИИ
  • Общие вопросы
    • Обсуждение общих вопросов
  • Другое

Найдено 6 результатов

  1. Задача у меня такая сравнить 2 картинки и сказать похожи ли они. Для начала я нахожу гистограммы каждого изображения и сравниваю их мерой сходства. Далее полученное расстояние и сравниваю с неким порогом, если оно меньше порога, то выполняю подсчет дескриптора AKAZE, отфильтровываю по расстоянию хемминга и фильтром RANSAC. далее проверяю что после фильтрации свсязей осталось больше 6, если больше то говорю что изображения похожи. как вам мой подход? он верен?
  2. Здравствуйте, пытался обучить SVM hog дескрипторами. Но в момент установки svm модели , выбрасывает исключение Находил похожие вопросы на answer opencv (Вопрос), от туда выяснил, как добавлять rho и автор советовал перейти на float массив попытался, но ситуация не изменилась Код обучения (свой картинки, 28*28) (Ошибок не возникает, файл создается ) HOGDescriptor hog = new HOGDescriptor(new Size(28,28),new Size(8,8),new Size(4,4),new Size(4,4),9); Mat trainingLabels = new Mat(); MatOfFloat temp = new MatOfFloat(); File negativeDir = new File("/home/kurenchuksergey/HogSignTrainingData/negative"); File positiveDir = new File("/home/kurenchuksergey/HogSignTrainingData/positive"); int i = -1; float[][] hogdescriptor = new float[13992][]; //13992 - image count for(File file:negativeDir.listFiles()){ Mat con = Imgcodecs.imread(file.getAbsolutePath(),Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); hog.compute(con, temp); trainingLabels.push_back(Mat.zeros(new Size(1,1),CvType.CV_32S)); } for(File file:negativeDir.listFiles()){ Mat con = Imgcodecs.imread(file.getAbsolutePath(),Imgcodecs.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); hog.compute(con, temp); hogdescriptor[++i] = temp.toArray(); trainingLabels.push_back(Mat.ones(new Size(1,1),CvType.CV_32S)); } Mat Labels = new Mat(); trainingLabels.copyTo(Labels); Labels.convertTo(Labels,CvType.CV_32S); Mat mat = new Mat(hogdescriptor.length,hogdescriptor[0].length,CvType.CV_32FC1); for(int j = 0;j<hogdescriptor.length;j++) mat.put(i,0,hogdescriptor[i]); TrainData trainDataHog = TrainData.create(mat,Ml.ROW_SAMPLE,Labels); SVM svm = SVM.create(); svm.setType(SVM.C_SVC); svm.setKernel(SVM.RBF); svm.setDegree(0.1); // 1.4 bug fix: old 1.4 ver gamma is 1 svm.setGamma(0.1); svm.setCoef0(0.1); svm.setC(1); svm.setNu(0.1); svm.setP(0.1); svm.setTermCriteria(new TermCriteria(1, 20000, 0.0001)); svm.train(trainDataHog.getSamples(),Ml.ROW_SAMPLE,trainDataHog.getResponses()); svm.save("SVMHog"); Далее пытаюсь воспользоваться моделью (Test.java) SVM svm1 = SVM.load("SVMHog"); HOGDescriptor hog = new HOGDescriptor(new Size(28,28),new Size(8,8),new Size(4,4),new Size(4,4),9); Double rho = svm1.getDecisionFunction(0,new Mat(),new Mat()); int size = (int)(svm1.getSupportVectors().total() + 1) * svm1.getSupportVectors().channels(); float[] temp = new float[size]; svm1.getSupportVectors().get(0, 0, temp); temp[temp.length - 1] = (float)-rho; MatOfFloat vector = new MatOfFloat(temp); hog.setSVMDetector(vector); И получаю исключение (47 - строка - hog.setSVMDetector(vector); ) OpenCV Error: Assertion failed (checkDetectorSize()) in setSVMDetector, file /home/kurenchuksergey/opencv/modules/objdetect/src/hog.cpp, line 117 Exception in thread "main" CvException [org.opencv.core.CvException: cv::Exception: /home/kurenchuksergey/opencv/modules/objdetect/src/hog.cpp:117: error: (-215) checkDetectorSize() in function setSVMDetector ] at org.opencv.objdetect.HOGDescriptor.setSVMDetector_0(Native Method) at org.opencv.objdetect.HOGDescriptor.setSVMDetector(HOGDescriptor.java:306) at com.company.Test.main(Test.java:47)
  3. Возникла необходимость подключить внешнюю usb камеру к android приложению и вывести изображение на экран смартфона. Кто нибудь занимался схожей задачей? Работаю в Android Studio 3. Проекты(https://github.com/openxc/android-webcam, https://github.com/theicfire/simplewebcam, https://github.com/saki4510t/UVCCamera) с github вылетают с ошибками.
  4. Создаю андроид программу которая с использованием opencv(dnn) загружает модель нейронной сети Enet и производит сегментацию входного изображения. Все идет гладко до обработки полученных результатов. На языке python обработка производится довольно просто - в цикле проходимся по матрице пикселей и в зависимости от значения присваиваем ему цвет. В java все не так: после работы возвращается объект типа Mat со следующими параметрами: res = Mat [ -1*-1*CV_32FC1, isCont=true, isSubmat=false, nativeObj=0x7f3e56fff160, dataAddr=0x7f3e44806000 ] res.total() = 1036800 res.channels() = 1 res.size() = 6x1 res.dims() = 4 res.cols() = -1 res.rows() = -1 Более того если все таки достать(http://answers.opencv.org/question/175676/javaandroid-access-4-dim-mat-planes/) значения пикселей из полученного результата то они не соответствуют ожиданиям. Т.е. каждому классу соответствует число например если 5 классов то возвращаются числа от 0 до 4(так работает на python). Здесь же мне возвращаются числа вида: -26.287221908569336, -14.588539123535156, -7.386473655700684, 1.4765703678131104, 15.550891876220703. Кто нибудь знает как преодолеть данную проблему? Почему объект Mat возвращает не те значения?
  5. Здравствуйте!!! Подскажите, пожалуйста, как можно foreach (List<Tuple<int, int>> c in coords) переписать на java?
  6. OpenCV 3.1+Feature Detector+Java

    Добрый день, Пробую реализовать указанный здесь метод на Java. Столкнулся с тем, что при инициализации дескриптора типа FREAK выдает ошибку об ошибочном параметре функции create(). Посмотрел в исходники features2d_manual.hpp оказалось что там данный метод закоменчен и не реализован. Вопрос, что делать? можно заменить его на ORB и получить такой же результат? что тогда надо делать при матчинге? или действия такие же?
×