model->train(images, labels); Выдаёт ошибку

[Dmti 0]

Извините, что задаю много вопросов, но по ходу здесь самый авторитетный форум по Opencv. В своём проекте для панорамной камеры вся задача решалась легко, брал кадр, потом из него вычитал второй, полученный с задержкой, и смотрел построчно, что осталось. Рассчитывал средние арифметическое и посылал в порт. И так два раза в секунду.

   Пришлось поработать с Ардуинкой, чтобы не дергалась на шумы и поворачивалась в нужную точку, но это всё легко. А повис, когда захотел, чтобы вторая камера не только записывала то, что видит, а ещё и пыталась определить - попало или нет лицо в кадр. Взял готовый урок http://recog.ru/blog/opencv/62.html ,чуток переделал по своему пониманию, но не смог преодолеть несколько ошибок. Вот кусок, пока работает с фотками

// Читаем изображения и присваиваем им номера (на каждого человека)
    vector<Mat> images;
    vector<int> labels;

    images.push_back(imread("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)); labels.push_back(1);
    images.push_back(imread("2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)); labels.push_back(2);
    images.push_back(imread("3.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)); labels.push_back(3);
    Mat testSample(  imread("4.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));   int testLabel = 1;

    // get width and height
    int height = images[0].rows;

    // Строится Fisherfaces model для тренировки
    Ptr<FaceRecognizer> model = createFisherFaceRecognizer();
    //тренируем модель
    model->train(images, labels);
    // Тестируем к какому изображению относится модель
    int predicted = model->predict(testSample);

получаю ошибку при вызове model->train и int predicted. Пробовал переустановить" libopencv_contrib249d.dll.a" думал, может криво поставил (не помогло). Перечитал весь хелп, но вот пришел с поклоном ПОМОГИТЕ определить ошибку.

[Smorodov 579]

Система обычно такая:

 

1) Находим лицо в кадре. Этим занимается обычно детектор, и чаще всего, это детектор Виолы-Джонса (ака детектор Хаара). На выходе прямоугольная область, содержащая лицо.

 

2) Масштабируем найденное лицо (часто еще и выравниваем, выравниваем гистограмму, и т.д.), в соответствии с теми изображениями на которых учился распознаватель (классификатор, если правильно). Ибо классификатор образов умеет разбираться только в векторах той размерности на которой учился. 

 

3) Подаем подготовленное лицо на классификатор.

 

4) Получаем и отображаем ответ.

[Dmti 0]

Я читал, что Виолы детектор более современный, чем Хаара, но выбор пал в связи больших примеров и описаний. Трудно что-то изучать, если везде написаны только теории и мало примеров с описаловом.

[Smorodov 579]

Посмотрите мою лекцию по детектору Виолы-Джонса, может понятнее станет.

Лекция см. аттач пост №111.

 

И еще, то, что называют детектором Вилы-Джонса и детектором Хаара, это одно и то же.

Но правильно первое, так как признаки Хаара, это только часть детектора.

 

Здесь еще материал по Ада Буст:

 

http://www.compvision.ru/forum/index.php/topic/543-%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%82%D0%BE%D1%80-adaboost/?hl=%D0%B8%D0%BB%D0%BB%D1%8E%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F#entry4012

[Dmti 0]

За два дня столько теорий начитался, что во всёй этой воде тону. Короче, всё это откинул, и для начала нашел действующий пример http://docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.html#cascade-classifier . Там используется другой метод, 

//-- Detect faces
  face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );

по крайней мере он работает. Вот теперь и буду пробовать теории, но уже на практике. Но по-моему, этот метод сильно медленный, или я ошибаюсь. (Мне не надо распознать лицо, мне надо зафиксировать: было или нет лицо в кадре.)

[Smorodov 579]

Это и есть метод Виолы-Джонса, (если загружает каскады Хаара, есть еще метод основанный на LBP).

Это самый быстрый метод на сегодня.

Для того чтобы работало быстрее добавьте ключик CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT будет искать только наибольший объект.

[Dmti 0]

Тут в начале программы есть переменная.RNG rng(400); объявлена, и не где не используется. Я так понимаю, какое-то случайное число, а зачем надо, не где найти не могу.

  CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT несильно ускорило. Запустил домашнюю вебку в VCL-player она и там притормаживает видео с задержкой в пол секунды. Буду разбираться с дровиной.

[Smorodov 579]

RNG - это генератор случайных чисел.

Если не используется, можно попробовать убрать.

Существенно ускорить можно уменьшив  изображение в несколько раз.

Все равно поиск лиц обучен на шаблонах 24х24. Так что если лицо крупнее, можно пробовать уменьшать.

Только надо в параметрах детектора поменять значения минимального размера искомого объекта.

[Dmti 0]

Почитал про свою вебку. Задержка - это норм. время обработки кодака. Есть где - нибудь вразумительное описание на русском? А то за эти два дня словарь изрядно поистрепался.

[Dmti 0]

Попробовал разрешение камеры уменьшить, убрал все авто, ничего не помогло. На самом деле работать будет на компе побыстрей, но и камера 600х800, плюс ещё одна панорамная тоже 600х800. Потом попробую разделить на потоки,чтобы параллельно работали, но пока разбираюсь с алгоритмами.

[Smorodov 579]

 

 

Есть где - нибудь вразумительное описание на русском? А то за эти два дня словарь изрядно поистрепался.

Метод Виолы-Джонса есть на хабре, например:

http://habrahabr.ru/post/133826/

[Dmti 0]

Такое описание и искал. СПАСИБО.

И ещё, я заметил, что чем дольше программа работает, тем больше отставание картинки во времени. Может, можно как - то сделать, чтобы не каждый кадр просчитывался, а тот, который на данный момент снимает камера. Предполагаю, что Capture надо как - то очищать.

[Smorodov 579]

Да по идее то, камера (если в драйвере чего-нибудь чуднОго не накрутили) ничего не буферизирует, просто программа периодически забирает текущий кадр и обрабатывает его.

Отставать может из-за того что захваченный кадр долго кодируется/декодируется. То есть захватил кадр, посекунды кодировал, потом переслал еще полсекунды раскодировал, вот и получили задержку в секунду.

Если сильно замедляется посмотрите память, пожираемую процессом, может быть есть утечка. 

[Dmti 0]

 

Метод Виолы-Джонса есть на хабре, например:

http://habrahabr.ru/post/133826/

Я где - то эту статью на буржуйском уже читал. Интересно перечитывать на нормальном русском, сколько я при переводе упустил, и больше половины было непонятно. Спасибо. А с памятью уже проверяю, задержка нарастёт - память сравню.

[Dmti 0]

Проверка показала, что память грузится первых 10 мин., а потом стабилизируется. (с 560000 поднимается до 850000 приблизительно), а дескрипторы так и продолжают расти  примерно 4 в сек.(прыгает туда - сюда, поэтому тоже приблизительно). А сколько по - нормальному должна занимать прога, я и приблизительно не знаю: сравнить не с чем.

 И ещё, почему после того, как я выхожу из цикла, там остаётся только Return 0; а окна, оба, не закрываются.

if( capture ){while( true ){  
// направляем поток в вектор  
frame = cvQueryFrame( capture ); 
if( (char)waitKey(1) == 'c' )
       {
           cvReleaseCapture( &capture );
           cvDestroyWindow(window_name);
           break;
       }
      }
   
.
.
.
   return 0;

[Smorodov 579]

Я так обычно делаю:

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stdio.h>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int ac, char** av)
{
        VideoCapture capture0(0);
	namedWindow("Cam0");
	Mat frame0;
	int k=0;
	while(k!=27)
	{
		capture0 >> frame0;
                // Здесь делаем что нибудь умное.
                ..
                ..
                // Отображаем результат		
		imshow("Cam0",frame0);
		k=waitKey(20);
	}
        destroyAllWindows();
        return 0;
}

[Dmti 0]

Как вариант красиво смотрится, на целую проверку меньше операций. И ещё, есть какая - нибудь разница в скорости в двух блоках:

1. 

CvCapture* capture;
   Mat frame;
   capture = cvCaptureFromCAM( 0 );
   {while( true ){
   frame = cvQueryFrame( capture );

2.

        VideoCapture capture0(0);
	namedWindow("Cam0");
	Mat frame0;
	while(true)
	{
		capture0 >> frame0;

в уроках встречаются оба варианта, а какой новее или быстрее - пока не разобрался.

[Smorodov 579]

Первый, это старый C-шный интерфейс, второй C++ ный.

 

Скорее всего есть потеря времени на преобразовании IplImage* в cv::Mat при присвоении в первом варианте т.к. 

IplImage* cvQueryFrame(CvCapture* capture)

[Dmti 0]

Спасибо, я уже попробовал и увидел заметное ускорение, но со временем задержка все равно накапливается, и в конечном итоге задержка прежняя.

В борланде я бы опрашивал каждую камеру не в цикле, а использовал бы класс TTimer, чтобы разнести по потокам. Чем лучше воспользоваться в Qt консольном приложении?

[Smorodov 579]

Я как то юзал код отсюда: https://code.google.com/p/qt-opencv-multithreaded/

Правда оно не консольное.