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!
  
 

Вышла новая версия OpenCV 2.3


Недавно был выпущен релиз-кандидат 2.3rc и после некоторых баг-фиксов увидел свет релиз новой версии библиотеки компьютерного зрения — OpenCV2.3!

( Читать дальше )
  • 0
  • 5 июля 2011, 19:35
  • noonv
  • 2

Вышла новая версия OpenCV 2.3rc


Вышел релиз-кандидат (release candidate) очередной версии библиотеки компьютерного зрения — OpenCV2.3rc!

Что нового:


( Читать дальше )

OpenCV - голографическое кодирование картинки

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 )
  • +2
  • 25 июня 2011, 08:40
  • noonv
  • 1

OpenCV - Раскрашиваем картинку в градациях серого

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 )
  • 0
  • 11 июня 2011, 09:56
  • noonv
  • 3

OpenCV - Сравнение изображений через хэш

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 )
  • 0
  • 4 июня 2011, 09:18
  • noonv
  • 12

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 )
  • 0
  • 2 июня 2011, 20:03
  • noonv
  • 1

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
  • 7

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 )
  • 0
  • 25 апреля 2011, 08:44
  • noonv
  • 11

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 )
  • 0
  • 1 апреля 2011, 10:35
  • noonv
  • 23

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 )
  • +1
  • 3 марта 2011, 10:00
  • noonv
  • 1