Jump to content
Compvision.ru

Smorodov

Главные администраторы
  • Content count

    3,845
  • Joined

  • Last visited

  • Days Won

    343

Smorodov last won the day on March 23

Smorodov had the most liked content!

Community Reputation

574 Эксперт

7 Followers

About Smorodov

  • Rank
    Администратор
  • Birthday 02/04/1978

Profile Information

  • Пол
    Мужской
  • Расположение
    Ленинградская область, п. Вырица.

Recent Profile Visitors

11,421 profile views
  1. OpenCV 4.5.3 c поддержкой freetype

    Посмотрите тут: Конечно это не встраивание, но может это и лучше ) Ну а если более гибкий интерфейс нужен посмотрите в сторону ImGui или Qt шаблон для Imgui + opencv можно взять здесь: https://github.com/Smorodov/imgui_opencv_template русский язык и ttf шрифты поддерживаются.
  2. Ну может я что то упустил. Я имел ввиду, что входная картинка, например, вариант нормально расположенных зубов здоровой челюсти, вариаций то немного, на мой взгляд дилетанта ) А сеть постарается собрать что то максимально близкое из данных ей деталей. Как то так.
  3. Ну допустим так: GAN получает рендеренные картинки как они должны выглядеть. Генератор получает при обучении случайные наборы зубов и расставляет, чтобы получать картинки, близкие к требуебым. При использовании, даем набор сеток и картинку(-ки) с хорошим расположением и получаем набор из 32 матриц трансформации. Еще посмотрите обратный рендеринг (inverse rendering), например matsuba2. VTK - все же больше для других целей, реалистично в нем сложно отрендерить.
  4. Я имел ввиду сделать рендерилку, на взоде 3Д моделька с параметрами положения каждого зуба, поворот, смещение, масгтаб , это все обычно и запихнуто в матрицу 4 на 4 для каждого объекта. Итого, картинка будет функцией от 16*32 параметров. А GAN будет обычный, картинковый ) , датасет тоже картинки. Сейчас есть хорошие PBR рендерилки, ну например googlовский filament иу или что нибудь из либов Nvidia. PS: погуглите еще 3d morphable models может наведет на новые идеи. Ну и вот это гляньте: https://github.com/NVlabs/nvdiffrast
  5. Да нет, просто вопрос как генерировать и как оценивать. Можно, например, генерировать изображение лица с улыбкой из тестируемых зубов, а димкриминатор булет оценивать красоту ) Задаем параметры на входе генератора с матрицами трансформаций, например, на выходе - изображение, далее как обычный ГАН. Можно напрямую, , без изображений, но надо как то обучить дискриминатор .
  6. Занятно, но тут ведь не только эстетика важна, нужно же и поверности совместить правильно. Нейронку, кстати, я думаю, можно обучить сегментации поверхностей, где то на гитхабе видел проекты для сегментации 3д сеток (сегментация). Далее, можно научить определять что это за зуб, и где его правильное место (классификация). После этого, можно попытаться решить задачку регистрации 3д сеток. (Найти совмещение шаблона и нашей сетки). Классика здесь алгоритм iterative closest point. Ну дальше по необходимости и фантазии ) PS: Вот кстати про 3д зубы ) : https://github.com/Tai-Hsien/MeshSegNet ну и вот тут покопайтесь: https://github.com/QiujieDong/Mesh_Segmentation
  7. Так что имеем то ? Сцену в 3д формате, и надо выставить объекты по некоторой ориентированной кривой ? Так объекты аннотированны? Или где верх/низ, и т.д. должна решать сеть? В общем пока не очень понял что дано, а что ищем. Может пару картинок привелете, если не секретно конечно )
  8. Один раз решив PnP, имеем матрицу поворота / переноса. Если добавленное смещение мало, можно взять любой треугольник и его проекцию, и по ним вычислить новый базис. И можно не городить огород )
  9. Здравствуйте, в стандартном комплекте есть пример 3D калибровки, у меня это f:\Documents\opencv\samples\cpp\3calibration.cpp По поводе положения доски, нужно сделать снимки под разными углами к плоскости камеры. Фотки для примера (тоже из стандартного набора) 0.ZIP
  10. Убрать шумы с изображения

    Как варианты: 1. Найти 2д ключевые точки, и TPS сплайном выровнять по ним кадры, усреднить, дальше как обычно. 2. Найти 3д модель руки, содрать текстуру, дальше как обычно. Ссылки по теме: https://github.com/xinghaochen/awesome-hand-pose-estimation
  11. Тут, скорее всего подойдет тот же метод, что и при анализе отпечатков пальцев. Только предварительная обработка будет отличаться, хотя, может быть через банк фильтров Габора пропустить и не помешает. Для начала бинаризация, затем поиск скелета, поиск точек ветвления, трассировкой по скелету, можно определить веса ребер графа. Много методов бинаризации здесь: DOXA Получить скелет можно при помощи: https://github.com/LingDong-/skeleton-tracing или мой пост здесь: Skeleton Кстати, при помощи скелета силуэта руки можно делать выравнивание. Ну и можно посмотреть в сторону алгоритма A*, для восстановления связности графа.
  12. Интересно, я имел ввиду чисто цифровое масштабирование драйвером камеры. Ведь мы используем одну и ту же камеру. Как меняется размер сенсора? Ну я могу представить, что можно извратиться, и сфокусировать его на меньший участок сенсора, тогда да, но не думал что так делают ...
  13. Ну, оптика тут остается та же, меняется только плотность пикселей, поэтому думается достаточно будет поменять fx, fy, cx, cy. Дальше все как с исходной матрицей.
  14. Как раз лучше когда не в одной плоскости. По поводу PnP есть неплохой пример здесь: https://learnopencv.com/head-pose-estimation-using-opencv-and-dlib/ Для плоских объектов лучше использовать что то вроде: https://github.com/arthur1026/RobustPlanarPose Вот, как то делал что то такое: MarkerTracker.rar
×