Анонсирована новая версия популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV 4.0-alpha.
Первый промежуточный релиз OpenCV 4.0 gold ожидается в конце октября.

Что нового:
* все последние улучшения, оптимизации и исправления ошибок из ветки 3.4.
* в модуль DNN, добавлен парсер ONNX. Он поддерживает различные нейронные сети, такие как AlexNet, Inception v2, Resnet, VGG и т. д.

( Читать дальше )

Конференция посвящена одной из самых сложных задач искусственного интеллекта — распознаванию объектов и построению образов.
Все доклады рассказывают про использование технологий компьютерного зрения в робототехнике:

( Читать дальше )

Раньше, для детектирования объектов на изображении, применялся метод скользящего окна — когда прямоугольная область определённой ширины и высоты, перемещается («скользит») по изображению:

Такой подход очень просто реализуется кодом вида:

( Читать дальше )

Используя Python и библиотеку компьютерного зрения OpenCV, очень просто можно следить за тем, как именно робот-пылесос производит уборку помещения.

( Читать дальше )

Программа-демонстратор, позволяет изучить возможности функционала открытой библиотеки компьютерного зрения — OpenCV без написания кода.
Основана на OpenCV 3.0 и Gtkmm 3.0.

( Читать дальше )

Увидел свет релиз новой версии самой популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV — 3.0!

Что нового:
* ~1500 патчей,

( Читать дальше )

Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li) в своём выступлении на TED — рассказывает как она со своими коллегами создали огромную базу изображений ImageNet.

( Читать дальше )

Решил освоить raspberry, при этом не использовать компилируемые языки, выбор невольно остановился на Python 3.
Поскольку изначально планировалось задействовать OpenCV, то на текущий момент это возможно только с OpenCV 3.0 beta которая рекомендует использовать с ней Python 3.4.
Ни того ни другого в репозитории нет и пришлось собирать из исходников, по пути осваивая данный процесс. Идущим по моим следам посвящается:


( Читать дальше )

Для поездки на выставку Robotics Expo 2014, мы захотели научить нашего робота Элвина распознавать лица.
Это оказалось довольно просто — достаточно было воспользоваться готовым каскадным классификатором, а в поставке OpenCV уже есть готовые обученные классификаторы для детектирования лиц и глаз.

( Читать дальше )

Для создания робота, следующего по линии использовались: Raspberry Pi, библиотека wiringPi и библиотека компьютерного зрения OpenCV.

Что видит робот:

( Читать дальше )