Morgan 0 Жалоба Опубликовано November 23, 2016 Доброе утро! Для начала я пробую найти мяч на картинке.Например на фото(см. ниже) В ходе работы с OpenCV возник вопрос:Я нахожу круги на изображении используя cvHoughCircles, затем в примере также была функция отрисовки кругов на изображении, но как работать с ними (получить координаты центра, посчитать радиус, диаметр в пикселях и т.п.) я не понимаю. Результат возвращается в некий CvSeq* result, но вроде бы есть и само хранилище для этих кругов CvMemStorage* storage. Просьба помочь разобраться и/или ткнуть где можно почитать. Заранее спасибо! Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано November 23, 2016 Можно тут взять базовый пример: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/hough_circle/hough_circle.html Только что то не сильно я верю, что это будут хорошо работать в данном случае, но попробовать можно. Посмотрите еще такой вариант: http://fox.ino.it/home/cosimo/public/ICIAP2013_CR.pdf Ну и трекер здесь нужен. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Фрукт 0 Жалоба Опубликовано December 13, 2016 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? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано December 13, 2016 Оптимизировать можно практически всё и всегда. Но есть ли смысл? Если мяч будет не одноцветным, то все построения могут рассыпаться в минуту. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Фрукт 0 Жалоба Опубликовано December 14, 2016 а какие методики порекомендуете применить для более быстрого нахождения круглого объекта (четко видимого) на картинке с большим разрешением (например панораме)? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано December 14, 2016 Просто круглого? Цвет, размер (хотя бы примерно) известны? Я бы выделял несколько признаков и сделал бы один классификатор поверх. В качестве признаков можно брать и цвет, и яркость, и того же Хафа, а классификатор - наивный байес или SVM. Возможно, что отличным выходом было бы обучение Adaboost с фичами Хаара. Потом что мы имеем: фото или видео? Если видео, то обязательно добавил бы трекинг алгоритмом типа KCF. Надо чётче выделить предметную область. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Фрукт 0 Жалоба Опубликовано December 15, 2016 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? Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано December 15, 2016 Если всё так идеально, то можно и Хафом найти. Но ведь на практике не идеально, да? Тогда надо уже обучать, как это делают для детектора лиц, пешеходов и т.п. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах