О роботе Qbo, здесь уже подробно писали.
Это милый социальный робот на базе открытого ПО (Linux и ROS).
Недавно появилось видео, на котором робот учится распознавать самого себя в зеркале:

( Читать дальше )

Оглавление
1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
...
29. Интегральное изображение
30. Трансформация изображения — аффинные преобразования, гомография
31. Типы данных OpenCV — хранилище памяти, последовательность
32. Нахождение контуров и операции с ними

Контурный анализ — это один из важных и очень полезных методов описания, хранения, распознавания, сравнения и поиска графических образов/объектов.

Контур — это внешние очертания (обвод) предмета/объекта.

При проведении контурного анализа:
* полагается, что контур содержит достаточную информацию о форме объекта;
* внутренние точки объекта во внимание не принимаются.

( Читать дальше )

Оглавление
1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
...
28. Преобразование Хафа
29. Интегральное изображение
30. Трансформация изображения — аффинные преобразования, гомография
31. Типы данных OpenCV — хранилище памяти, последовательность

На шаге про преобразование Хафа, вы, возможно, обратили внимание, на непонятные типы данных CvMemStorage и CvSeq, которые использовались в примерах использования функций cvHoughLines2() и cvHoughCircles()

OpenCV использует сущность хранилища памяти (memory storage — CvMemStorage) в своих методах, для которых требуется хранить динамические объекты. Фактически, хранилище памяти — это связанный список блоков памяти.

( Читать дальше )

Оглавление
1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
...
27. Детектор границ Кенни (Canny)
28. Преобразование Хафа
29. Интегральное изображение
30. Трансформация изображения — аффинные преобразования, гомография

Преобразование плоскости(изображения) называется аффинным, если оно взаимно однозначно и образом любой прямой является прямая.
Взаимно однозначное преобразование, переводит каждую точку плоскости(изображения) I в другую точку плоскости(изображения) I', таким образом, что каждой точке I соответствует какая-то точка I'.

( Читать дальше )

Здравствуйте!
Меня интересует ваша ветка про «компьютерное зрение». Но вот незадача. Я в программировании не особо силен, и сейчас программирую на C#. А у вас все программы на C++. Есть ли у вас примеры на C# ?

( Читать дальше )

Недавно был выпущен релиз-кандидат 2.3rc и после некоторых баг-фиксов увидел свет релиз новой версии библиотеки компьютерного зрения — OpenCV — 2.3!

( Читать дальше )

Вышел релиз-кандидат (release candidate) очередной версии библиотеки компьютерного зрения — OpenCV — 2.3rc!

Что нового:


( Читать дальше )

Недавно на хабре появилось несколько интересных статей про голографическое кодирование и декодирование информации — Эксперимент с голографическим кодированием и декодированием информации и я, разумеется, сразу же захотел реализовать это дело под OpenCV :)


( Читать дальше )

Зачастую, алгоритмы компьютерного зрения работают с изображениями в градациях серого, но человек лучше воспринимает цветные изображения.

Значит, чтобы показать человеку картинку в градациях серого — её нужно раскрасить. Но как это сделать?

Возможно 3 варианта:
вручную, автоматически и в зависимости от заданных пределов.

Вручную — неинтересно.
Рассмотрим раскраску в заданных пределах.

( Читать дальше )

Вчера на хабре появилась интересная статья про сравнение изображений — «Выглядит похоже». Как работает перцептивный хэш и я сразу же загорелся повторить этот алгоритм :)

Итак, идея алгоритма получения хеша изображения:
1. Уменьшить размер (cvResize()), чтобы оставить только значимые объекты картинки (избавление от высоких частот).

В изображениях, высокие частоты обеспечивают детализацию, а низкие частоты показывают структуру. Большая фотография содержит много высоких частот, а маленькая картинка целиком состоит из низких.

( Читать дальше )