-
Детектирование объектов — нейросетевой подход
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:
-
Построение тепловой карты уборки робота-пылесоса
Используя Python и библиотеку компьютерного зрения OpenCV, очень просто можно следить за тем, как именно робот-пылесос производит уборку помещения.
-
OpenCV demonstrator (GUI)
Программа-демонстратор, позволяет изучить возможности функционала открытой библиотеки компьютерного зрения — OpenCV без написания кода. Основана на OpenCV 3.0 и Gtkmm 3.0.
-
Вышла новая версия OpenCV 3.0
Увидел свет релиз новой версии самой популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV — 3.0! Что нового: * ~1500 патчей,
-
Fei-Fei Li: Как мы учим компьютеры понимать изображения
Фей-Фей Ли (Fei-Fei Li) в своём выступлении на TED — рассказывает как она со своими коллегами создали огромную базу изображений ImageNet.
-
Установка Python 3.4 и OpenCV 3.0 на Raspbian
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.…
-
Как научить робота видеть лица даже в облаках
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.
-
Пример использования компьютерного зрения на Raspberry Pi для следования по линии
Для создания робота, следующего по линии использовались: Raspberry Pi, библиотека wiringPi и библиотека компьютерного зрения OpenCV. Что видит робот:
-
Лекция Александра Крайнова в малом ШАД-е о компьютерном зрении
Менеджер проектов Яндекса, специалист по компьютерному зрению и обработке медиаданных — Александр Крайнов, рассказывает о компьютерном зрении и областях его применения. Презентация лекции в .pptx Ссылки Компьютерное зрение, 20 апреля 2013 По теме Лекция Стэндфордского университета про компьютерное зрение в робототехнике
-
Детектирование объектов — поиск объекта по шаблону (Template matching)
Оглавление 1. OpenCV шаг за шагом. Введение. 2. Установка. 3. Hello World. 4. Загрузка картинки. … Детектирование объектов — поиск объекта по шаблону (Template matching) Детектирование объекта по шаблону может пригодиться во множестве случаев. Самый простой пример — поиск заранее заданного объекта. В OpenCV для этого есть замечательная функция cvMatchTemplate()
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…