CraftDuino v2.0
  • - это CraftDuino - наш вариант полностью Arduino-совместимой платы.
  • CraftDuino - настоящий конструктор, для очень быстрого прототипирования и реализации идей.
  • Любая возможность автоматизировать что-то с лёгкостью реализуется с CraftDuino!
Просто добавьте CraftDuino!
Рейтинг
+10.37
голосов:
9
avatar

Компьютерное зрение  

Видеофильтр, позволяющий распознавать на видео пульс человека


MIT CSAIL и Quanta Research Cambridge разработали видеофильтр, усиливающий различия между кадрами.

видео — Eulerian Video Magnification

( Читать дальше )

Вышла новая версия OpenCV 2.4.0


Увидел свет релиз новой версии замечательной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV2.4.0!

Что нового:

( Читать дальше )

33. OpenCV шаг за шагом. Сравнение контуров через суммарные характеристики - моменты


Оглавление
1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
...
31. Типы данных OpenCV — хранилище памяти, последовательность
32. Нахождение контуров и операции с ними
33. Сравнение контуров через суммарные характеристики — моменты

Сравнение контуров — распространённая задача, возникающая, например, при решении проблемы поиска заданного объекта на изображении (template matching)

template matching — сравнение шаблона — поиск заданного объекта на изображении.


Самый простой вариант сравнения пары контуров — это рассчитать их моменты.
Момент — это суммарная характеристика контура, рассчитанная интегрированием (суммированием) всех пикселей контура.

( Читать дальше )
  • +1
  • 7 апреля 2012, 07:33
  • noonv
  • 6+6

Он-лайн курс по компьютерному зрению от Беркли

С середины апреля 2012 года, Беркли (Университет Калифорнии) будет проводить он-лайн курс по компьютерному зрению.

Лектор — профессор Jitendra Malik.


( Читать дальше )

Установка и настройка OpenCV (2.3) + Python (2.7) на Windows 7

Установка и настройка OpenCV (2.3) + Python (2.7) на Windows 7.

Шаг 1: Загрузите Python 2.7 по ссылке www.python.org/ftp/python/2.7.2/python-2.7.2.msi. Обязательно нужно установить 32 битную версию, так как OpenCV не работает с 64 битной версией.

Шаг 2: Загружаем и инсталируем OpenCV 2.3 по ссылке:
sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/2.3.1/OpenCV-2.3.1-win-superpack.exe/download.

Шаг 3: Загружаем и инсталируем NumPy 1.6.1 и SciPy 0.9.0
sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.6.1/numpy-1.6.1-win32-superpack-python2.7.exe/download
sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.9.0/scipy-0.9.0-win32-superpack-python2.7.exe/download
Данные библиотеки нужны для успешной работы OpenCV.

Шаг 4: Идем по пути C:\opencv\build\python\2.7 копируем содержимое и вставляем в каталог C:\Python27\Lib\site-packages.
Настройка закончена.

( Читать дальше )

Захват объекта и вычисление расстояния до него на основе системы стереовидения

Обнаружил ОЧЕНЬ интересный проект по использованию OpenCV и системы стереовидения ( 2-е веб-камеры ) для распознавания и захвата объектов и вычисления расстояния до объекта на основе карты глубины (depth map).

Автор проекта использовал OpenCV + cvBlobsLib + 2-е веб-камеры.



( Читать дальше )
  • +3
  • 16 марта 2012, 22:10
  • DevOS
  • 2+2

3D-камера а-ля Kinect

3D-камера а-ля Kinect
Используя портативный проектор, камеру и одноплатный компьютер (BeagleBoard) можно собрать портативную 3D-камеру (по типу работы, схожую с сенсором Kinect).

( Читать дальше )

Реализация SLAM у Qbo

Проект социального робота Qbo, очень интересен. Хотя бы тем, что является примером использования открытого ПО (ОС Linux и операционной системы для роботов — ROS).
А так же — наглядным примером использования и реализации различных методов робототехники.
Совсем недавно мы рассмотрели такое понятие, как SLAM. На примере робота пылесоса Neato XV-11, мы увидели, как работает SLAM на основании данных от лазерного дальномераодометрии). На примере же робота Qbo, можно рассмотреть реализацию визуального SLAM-а.

( Читать дальше )

Видеоподборка примеров работы систем распознавания образов

Robot readable world

— на видео можно видеть стандартные примеры работы систем технического зрения: детектирование различных объектов (автомобили, пешеходы, дорожные знаки и разметка, лица), классификация, сегментация, оптический поток, отслеживание объектов(tracking) и т.д.

Отслеживание 3D объектов с использованием Point Cloud Library


RGBD-сенсор Microsoft Kinect позволяет отслеживать 3D-объекты, используя библиотеку для работы с облаком точек — Point Cloud Library (PCL)

( Читать дальше )