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  

29. OpenCV шаг за шагом. Интегральное изображение


Оглавление
1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
...
26. Операторы Собеля и Лапласа
27. Детектор границ Кенни (Canny)
28. Преобразование Хафа
29. Интегральное изображение

Раз уж мы научились брать производную от изображения, то было бы неплохо брать и интеграл изображения :)

Интегральное представление изображения — это матрица, размерность которой совпадает с размерностью исходного изображения. Элементы этой матрицы рассчитываются по формуле:
II(x,y) = Summ( I(i,j) )
, где I(i,j) — яркость пикселя исходного изображения.


( Читать дальше )

OpenCV - Сравнение изображений и генерация картинки отличий

Обработка изображений и компьютерное зрение — это очень широкое поле деятельности и самых разнообразных применений!
Например, недавно на хабре была статья "Сравнение изображений и генерация картинки отличий на Ruby", которая рассказывает о способе показать разницу между двумя версиями картинок, используемой сервисом Github.
Самый простой вариант — это обход каждого пикселя в первой картинке и проверке, есть ли этот пиксель во второй, но Github использует т.н. режим тональной разницы — при этом, мы так же обходим каждый пиксель в двух изображениях и вычисляем их разницу по каналам RGB.
Этот метод сравнения двух фотографий выдаёт картину отличий, вполне неплохо показывая изменения.
Недолго думая, я набросал этот метод сравнения для OpenCV:

( Читать дальше )
  • 0
  • 29 апреля 2011, 08:51
  • noonv
  • 8+8

28. OpenCV шаг за шагом. Преобразование Хафа


Оглавление
1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
...
26. Операторы Собеля и Лапласа
27. Детектор границ Кенни (Canny)
28. Преобразование Хафа

На прошлом шаге мы узнали о функции, реализующей детектор границ Кенни. Если вы немного поэкспериментировали с представленным примером, то обратили внимание, что cvCanny() помогает замечательно выделять границы предметов и окружающей обстановки. В нашем рукотворном мире городов и квартир преобладают прямые линии и другие простые геометрические формы (квадрат, прямоугольник, треугольник, круг).
Поэтому, одной из задач зрения робота может быть детектирование этих линий (для поиска каких-либо геометрических форм, например, дверного проёма, круглой розетки и т.п.)
Эта задача весьма неплохо решается с помощью т.н. преобразования Хафа.

( Читать дальше )

27. OpenCV шаг за шагом. Обработка изображения - детектор границ Кенни (Canny)


Оглавление
1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
...
25. Обработка изображения — свёртка
26. Обработка изображения — операторы Собеля и Лапласа
27. Обработка изображения — детектор границ Кенни (Canny)

Края(границы) — это такие кривые на изображении, вдоль которых происходит резкое изменение яркости или других видов неоднородностей.

Проще говоря, край — это резкий переход/изменение яркости.
Причины возникновения краёв:
* изменение освещенности
* изменение цвета
* изменение глубины сцены (ориентации поверхности)

( Читать дальше )

26. OpenCV шаг за шагом. Обработка изображения - операторы Собеля и Лапласа

1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
5. Вывод видео
6. Ползунок
7. Захват видео с камеры
8. Запись видео
9. События от мышки
10. Обработка изображения — сглаживание
11. Обработка изображения — изменение размеров
12. ROI — интересующая область изображения
13. Типы данных OpenCV
14. Матрица
15. Сохранение данных в XML
16. Генерация случайных чисел
17. Обработка изображения — морфологические преобразования
18. Обработка изображения — морфологические преобразования 2
19. Обработка изображения — заливка части изображения
20. Обработка изображения — альфа-смешивание
21. Обработка изображения — пороговое преобразование
22. Поиск объекта по цвету — RGB.
23. Поиск объекта по цвету. Цветовое пространство HSV.
24. Работа с камерой через библиотеку videoInput.
25. Обработка изображения — свёртка
26. Обработка изображения — операторы Собеля и Лапласа

На прошлом шаге, мы рассмотрели операцию свёртки и отметили, что свёртка — это очень полезная и распространённая операция, лежащая в основе различных фильтров.

Одна из важнейших свёрток – это вычисление производных.


( Читать дальше )

Лекция Стэндфордского университета про компьютерное зрение в робототехнике


В 9-й лекции из серии Introduction To Robotics (на которую навёл уважаемый burjui) рассказывает про проблемы и использование компьютерного зрения в робототехнике.
Лектор рассказывает про стереозрение, использование алгоритма SIFT и слежение за объектами.
забавно — все примеры изначально рассматриваются на его сотовом телефоне :)

OpenCV шаг за шагом. Установка OpenCV под OC Linux

1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка под Windows
Установка OpenCV под OC Linux

Рассмотрим процесс установки библиотеки OpenCV под ОС Linux на примере дистрибутива Ubuntu 10.10, но с незначительными вариациями должно сработать и под другими дистрибутивами (проверялось под Debian, ALT Linux).

Для установки OpenCV нужно скачать (UPD: официальный сайт) архив с исходными текстами.
Скачаем последнюю (на данный момент) версию:
OpenCV-2.2.0.tar.bz2


( Читать дальше )

25. OpenCV шаг за шагом. Обработка изображения - свёртка

1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
5. Вывод видео
6. Ползунок
7. Захват видео с камеры
8. Запись видео
9. События от мышки
10. Обработка изображения — сглаживание
11. Обработка изображения — изменение размеров
12. ROI — интересующая область изображения
13. Типы данных OpenCV
14. Матрица
15. Сохранение данных в XML
16. Генерация случайных чисел
17. Обработка изображения — морфологические преобразования
18. Обработка изображения — морфологические преобразования 2
19. Обработка изображения — заливка части изображения
20. Обработка изображения — альфа-смешивание
21. Обработка изображения — пороговое преобразование
22. Поиск объекта по цвету — RGB.
23. Поиск объекта по цвету. Цветовое пространство HSV.
24. Работа с камерой через библиотеку videoInput.
25. Обработка изображения — свёртка

Свёртка (англ. convolution) — это операция, показывающая «схожесть» одной функции с отражённой и сдвинутой копией другой.

В случае работы с изображениями — свёртка — это операция вычисления нового значения заданного пикселя, при которой учитываются значения окружающих его соседних пикселей.
Главным элементом свёртки является т.н. ядро свёртки — это матрица (произвольного размера и отношения сторон; чаще всего используется квадратная матрица (по-умолчанию, размеры 3х3)).

( Читать дальше )
  • +1
  • 23 января 2011, 14:38
  • noonv
  • 2+2

24. OpenCV шаг за шагом. Работа с камерой через библиотеку videoInput

1. OpenCV шаг за шагом. Введение.
2. Установка.
3. Hello World.
4. Загрузка картинки.
5. Вывод видео
6. Ползунок
7. Захват видео с камеры
8. Запись видео
9. События от мышки
10. Обработка изображения — сглаживание
11. Обработка изображения — изменение размеров
12. ROI — интересующая область изображения
13. Типы данных OpenCV
14. Матрица
15. Сохранение данных в XML
16. Генерация случайных чисел
17. Обработка изображения — морфологические преобразования
18. Обработка изображения — морфологические преобразования 2
19. Обработка изображения — заливка части изображения
20. Обработка изображения — альфа-смешивание
21. Обработка изображения — пороговое преобразование
22. Поиск объекта по цвету — RGB.
23. Поиск объекта по цвету. Цветовое пространство HSV.
24. Работа с камерой через библиотеку videoInput.

В шаге про захват видео с камеры я упомянул о том, что штатный захват не всегда срабатывает как нужно.

( Читать дальше )

23. OpenCV шаг за шагом. Поиск объекта по цвету. Цветовое пространство HSV

1. OpenCV шаг за шагом. Введение
2. Установка
3. Hello World
4. Загрузка картинки.
5. Вывод видео
6. Ползунок
7. Захват видео с камеры
8. Запись видео
9. События от мышки
10. Обработка изображения — сглаживание
11. Обработка изображения — изменение размеров
12. ROI — интересующая область изображения
13. Типы данных OpenCV
14. Матрица
15. Сохранение данных в XML
16. Генерация случайных чисел
17. Обработка изображения — морфологические преобразования
18. Обработка изображения — морфологические преобразования 2
19. Обработка изображения — заливка части изображения
20. Обработка изображения — альфа-смешивание
21. Обработка изображения — пороговое преобразование
22. Поиск объекта по цвету — RGB
23. Поиск объекта по цвету. Цветовое пространство HSV.

Успели соскучиться? Всё суета-суета :) А ещё и Новый Год приближается :)
Как понятно из названия, продолжим рассмотрение выделения объектов по цвету. И в конце, в качестве бонуса, рассмотрим пример детектирования кожи :)

( Читать дальше )