Jump to content
Compvision.ru

towavision

Пользователи
  • Content count

    5
  • Joined

  • Last visited

Everything posted by towavision

  1. Многопоточность и OpenCV

    Точнее я не так выразился- не "замедленное" движение, а не плавное движение. То есть не все кадры захватываются. проц 3ГГц камера 30кадров\сек 640х480 пикселей.(Logitech E1000) ситуация такая - пока openCV обрабатывает участок кода между вызовами QueryFrame, то естественно она теряет кадры если не выполняет этот участок кода хотя бы за 1/30 секунды. Вот например, когда я вывожу изображение с камеры в MPLAYER, то сообщается сколько фреймов получено, а сколько сброшено : mplayer -vf mirror -fps 6 tv:// -tv driver=v4l2:device=/dev/video0 v4l2: 62 frames successfully processed, 189 frames dropped. Mplayer показывает плавные движения. И сравнил сколько фреймов отработала моя программа с количеством фреймов, захваченные mplayer`ом программа - 40 фреймов за 10 секунд mplayer 62 фрейма за 10 секунд
  2. Многопоточность и OpenCV

    А как сделать, чтобы вывод изображения с камеры не было замедленным? while(1) { capimg=cvQueryFrame(video); ... } получается, что не все кадры обрабатываются и видеовывод получается замедленным. (ну не настолько медленным) Реально ли сделать чтобы 30fps было? Например организовать с помощью потоков.
  3. Детектирование объектов

    Не мог ответить в личку - глючит что-то. PM: Доброе время суток! Поскольку у меня не было опыта ни в библиотеке OpenCV, ни в распознавании образов, ни в нейросетях и прочее. (в этом году в универе читают такие курсы (базовые естествнно)) Потихоньку изучаю. И меня не хватило бы времени для написания своей практической работы. И все же я выбрал другую более простую тему. (детектор движения - пример взял оттуда - http://sundararajana.blogspot.com/2007/05/...ng-opencv.html По распознаванию номеров я кучу сайтов и статей прочел. Сложная задачка на деле.Может для дипломной работы и будет эта тема =) Я считаю (и даже где то читал) , что OpenCV - библиотека для обучения, нежели для решения профессиональных задач. Я пробовал распознавать некоторые фотки машин (по примеру который из интернета нашел) - только 2 номера распознал из 15. Простыми методами не решить просто. Идеальный случай - нейросети. А распознать машину думаю легко - если только в случае видео: (не ручаюсь за работоспособность алгоритма - из головы сейчас написал) 1) у нас на экране ничего нет - статическая картинка - сохраняем ее 2) пусть появляется машина (въезжает в зону наблюдения) и мы получаем разницу этой картинки с картинкой на первом шагу. -получаем картинку только с машиной, а остальное - черное 3) нам не нужна вся машина, а только - часть где номер - предполагаем? что машина движется с левого верхнего угла и движется в нижний правый. 4)строим гистограмму картинки на распределение цвета (нам нужен белый цвет, в случае белой машины - сложней =)) 5)сравниваем гистограммы на разных кадрах видео (надо такой кадр чтобы весь номер влез в кадр) (может я ошибаюсь в этом (в использовании гистограммы)) Надеюсь вы можете придумать алгоритм получше Немного литературы которая у меня осталась - http://ifolder.ru/15171172 (12 МБ) Главный успех - это высшее образование =) (нейросети,кластеры,классификация и т.п.) удачи!
  4. Спасибо, за ссылки! Как это я не догадался воспользоваться поиском слова "распознавание номера"!? Голова опухла от информации походу...
  5. Доброе время суток! Я новичок. Есть задача: распознать регистрационный номер автомобиля. Следует ли распознавать сначала саму табличку с номером (распознавание прямоугольников), а потом уже по цвету и пропорциям подбирать нужный прямоугольник. И уже потом разбирать цифры номера. А если скажем попадется такое - на лобовом стекле: белая бумажка и на нем текст крупными буквами и прочее? Какие алгоритмы посоветуете? Реализуема ли задача распознавания текста под любым углом? PS есть ли русская документация по библиотеке opencv? хотя это не критично.
×