Перейти к содержимому
Compvision.ru
Morgan

Нахождение объекта(мяча) на видео

Recommended Posts

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!

Image0f.jpg

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

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

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

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

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

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

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

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

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×