คำถามติดแท็ก opencv

ฉันถูกส่งมาที่นี่จากคำถามนี้ใน stackoverflowโปรดยกโทษให้ฉันหากคำถามนั้นเจาะจงเกินไปและไม่ใช่ในลักษณะที่นี่ :) ภารกิจคือการหาแก้วที่มีของเหลวเฉพาะในนั้น ให้ฉันแสดงภาพแล้วอธิบายสิ่งที่ฉันพยายามบรรลุและวิธีที่ฉันพยายามบรรลุจนถึงในคำอธิบายด้านล่างภาพ รูปภาพ : (ดูเหมือนว่าฉันต้องการอย่างน้อย 10 ชื่อเสียงในการโพสต์รูปภาพและลิงก์ดังนั้นลิงก์จะต้องทำ :( มิฉะนั้นคุณสามารถดูคำถามล้นสแต็คได้) คำอธิบายโดยละเอียด : ฉันพยายามใช้อัลกอริทึมที่จะตรวจจับแก้วที่มีรูปร่างเฉพาะใน opencv (แก้วอาจถูกเปลี่ยนโดยมุมถ่าย / ระยะทางของกล้องที่แตกต่างกัน) นอกจากนี้ยังจะมีแว่นตาอื่น ๆ ของรูปร่างอื่น ๆ แก้วที่ฉันกำลังค้นหาจะเต็มไปด้วยของเหลวสีบางอย่างที่จะแยกความแตกต่างจากแก้วที่มีสีอื่น ถึงตอนนี้ฉันได้ลองใช้ตัวแยกฟีเจอร์ SIFT เพื่อพยายามค้นหาฟีเจอร์บางอย่างในกระจกแล้วจับคู่พวกมันกับรูปอื่น ๆ ที่มีกระจกอยู่ วิธีการนี้ใช้งานได้เฉพาะในสภาพที่เฉพาะเจาะจงซึ่งฉันจะมีกระจกในตำแหน่งที่เฉพาะเจาะจงมากและพื้นหลังจะคล้ายกับภาพการเรียนรู้ ปัญหาก็คือว่าแก้วเป็นวัตถุ 3 มิติและฉันไม่รู้วิธีแยกฟีเจอร์จากสิ่งนั้น (อาจมีภาพถ่ายหลายภาพจากมุมที่แตกต่างกันที่เชื่อมโยงอย่างใด?) ตอนนี้ฉันไม่รู้ว่าฉันจะใช้วิธีการอื่นได้อย่างไร ฉันได้พบเบาะแสบางอย่างเกี่ยวกับเรื่องนี้ (ที่นี่/programming/10168686/algorithm-improvement-for-coca-cola-cola-can-shape-recognition#answer-10219338 ) แต่ดูเหมือนว่าลิงก์จะใช้งานไม่ได้ ปัญหาอีกประการหนึ่งก็คือการตรวจสอบ "ระดับความว่างเปล่า" ที่แตกต่างกันในแก้วนั้น แต่ฉันก็ไม่สามารถที่จะค้นหาตัวกระจกได้อย่างถูกต้อง คำแนะนำของคุณเกี่ยวกับวิธีการในงานนี้คืออะไร? จะเป็นการดีกว่าถ้าใช้วิธีอื่นเพื่อค้นหาคุณลักษณะวัตถุ 3 มิติในพื้นที่ หรือจะเป็นการดีกว่าถ้าใช้วิธีอื่นทั้งหมด? ฉันเคยได้ยินเกี่ยวกับอัลกอริทึม "เรียนรู้" …

10 image-processing  opencv  object-recognition  sift 

ฉันมีภาพต่อไปนี้: มีรูปโค้งอยู่บนภาพ ฉันต้องการหาศูนย์กลางของวงกลมที่มีส่วนโค้ง ฉันพยายามแปลง opencv และ hough เป็นวงกลม แต่ก็ไม่มีผลลัพธ์

10 image-processing  opencv 

ใครบ้างสามารถแนะนำวิธีกำจัดสัญญาณรบกวน (ที่ระบุไว้ในสี่เหลี่ยมสีแดง) จากทุกจุดในภาพต่อไปนี้ในขณะที่รักษาเส้นสีขาวไว้ได้?

10 matlab  image-processing  opencv 

Disclaimer : ฉันโพสต์คำถามนี้ใน StackOverFlowแต่ได้เรียนรู้ว่ามันเหมาะกว่าที่นี่ ฉันเป็นคนใหม่ในการประมวลผลภาพดังนั้นฉันอยากถามคุณเกี่ยวกับการหาทางออกที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาของฉันไม่ใช่ช่วยรหัส ฉันไม่สามารถนึกถึงความคิดที่ดี แต่อยากจะขอคำแนะนำจากคุณ ฉันกำลังทำงานในโครงการที่ใช้ OpenCV ในการนับยานพาหนะจากไฟล์วิดีโอหรือกล้องถ่ายทอดสด คนอื่นที่ทำงานในโครงการดังกล่าวโดยทั่วไปติดตามวัตถุที่เคลื่อนไหวแล้วนับพวกเขา แต่แทนที่จะเป็นเช่นนั้นฉันต้องการทำงานกับมุมมองที่ต่างออกไป ขอให้ผู้ใช้ตั้งค่า ROI (ภูมิภาคที่สนใจ) ในหน้าต่างวิดีโอและทำงานเฉพาะในภูมิภาคนี้ (ด้วยเหตุผลบางอย่างเช่นไม่ต้องการจัดการกับทั้งเฟรมและเพิ่มประสิทธิภาพบางอย่าง) ดังที่แสดงด้านล่าง (ผู้ใช้สามารถตั้งค่า ROI มากกว่าหนึ่งและขอให้ผู้ใช้กำหนดความสูงของ ROI ประมาณสองเท่าของรถยนต์ปกติตามสัดส่วน) ฉันได้ดำเนินการขั้นพื้นฐานไปแล้วบางอย่างเช่นการอัปเดตพื้นหลังตัวกรองสัณฐานวิทยาการทำซ้ำและการทำให้วัตถุเคลื่อนที่เป็นภาพไบนารีอย่างเช่นด้านล่าง หลังจากทำเสร็จแล้วฉันพยายามนับพิกเซลสีขาวของเฟรมด้านหน้าเบื้องหน้าสุดท้ายและประเมินว่าเป็นรถยนต์หรือไม่โดยตรวจสอบจำนวนพิกเซลสีขาวทั้งหมด . เพื่ออธิบายฉันวาดกราฟิกตัวอย่าง: อย่างที่คุณเห็นมันเป็นเรื่องง่ายที่จะคำนวณพิกเซลสีขาวและตรวจสอบว่ามันเป็นเส้นโค้งตามเวลาและพิจารณาว่ารถยนต์หรือเสียงรบกวนหรือไม่ ปัญหา ฉันค่อนข้างประสบความสำเร็จจนกระทั่งรถสองคันผ่าน ROI ของฉันพร้อมกัน อัลกอริทึมของฉันนับพวกเขาอย่างไม่ถูกต้องเป็นรถยนต์คันเดียว ฉันลองแนวทางที่แตกต่างกันสำหรับปัญหานี้และคล้ายกับสิ่งนี้เช่นรถถังยาว แต่ฉันไม่พบวิธีแก้ปัญหาที่น่าพอใจ คำถาม เป็นไปได้หรือไม่ที่จะจัดการกับภารกิจนี้ด้วยวิธีการนับจำนวนพิกเซลนี้ ถ้าไม่คุณแนะนำอะไร

10 computer-vision  opencv  motion-detection 

ฉันเริ่มทดลองกับ c ++ และ opencv เพราะฉันต้องการเรียนรู้การประมวลผลภาพ ตอนนี้การออกกำลังกายครั้งแรกของฉันคือการสร้างเครื่องตรวจจับผิวcalcHistและcalcBackProject แต่ฉันไม่เข้าใจบางสิ่ง: การตีความทางสถิติของโครงการย้อนกลับและทำไมจึงมีชื่อว่า "โครงการย้อนกลับ" calcBackProjectฉันมีความเข้าใจค่อนข้างดีของสิ่งที่ช่วงพารามิเตอร์ที่อยู่ใน แต่ฉันติดอยู่กับพารามิเตอร์ range ในcalcHistฟังก์ชั่น เพื่อความแม่นยำในการตรวจจับมากขึ้นฉันคิดว่าอาจเป็นสิ่งที่ดีที่จะใช้แบ็คกราวด์ในระดับที่มากขึ้น: ในแต่ละช่องทางของ rgb ans ในแต่ละช่องของ hsv แต่ฉันไม่รู้ว่าจะรวมผลลัพธ์ที่แตกต่างกันcalcBackProjectของช่องแยกของ rgb และ hsv ได้อย่างไร และฉันคิดว่าความเข้าใจที่ไม่ดีของฉันนั้นเกิดจากการขาดทฤษฎีที่ว่าฉันกำลังทำอะไรกับวิธีการทั้งสอง (ดูจุดแรก) ดังนั้นโปรดอธิบายฉันเป็นภาษาอังกฤษธรรมดา

10 image-processing  opencv  histogram 

ฉันพยายามที่จะทำลงทะเบียนภาพโดยใช้ความสัมพันธ์ขั้นตอนที่อธิบายไว้ในกระดาษเรดดี้ Chatterji ในกรณีของฉันรูปภาพอาจถูกปรับขนาดและแปลให้สัมพันธ์กัน อัลกอริทึมสำหรับการค้นหาสเกลสัมพัทธ์ตามที่ฉันเข้าใจคือ (ดู: แผนผังลำดับงานจากกระดาษ ): F1 = DFT(I1) F2 = DFT(I2) H1 = Highpass(F1) H2 = Highpass(F2) L1 = LogPolar(Magnitude(H1)) L2 = LogPolar(Magnitude(H2)) PC = PhaseCorrelate(L1,L2) PM = norm(PC) R = IDFT(PhaseCorr/PM) P = Peak(R) Scale = LogBase^P[1] สเกลให้ค่าที่ดูไร้สาระ (แตกต่างจากภาพต่อภาพและไม่ถูกต้อง) แต่ไม่สนใจสเกลวิธีการสหสัมพันธ์เฟสเดียวกันนั้นใช้ได้ผลดีสำหรับการแปล และฉันก็สงสัยว่าฉันมีปัญหากับการแปลงขั้ว - นี่คือตัวอย่างที่ฉันแก้ไขสำหรับการแปล - รูปภาพด้านซ้ายเป็นต้นฉบับและด้านขวาถูกตัดและแปล - วิธีแก้ไขจะปรากฏที่ด้านบนของ …

10 image-processing  dft  opencv 

ฉันมีภาพที่ถ่ายโดยกล้องโทรศัพท์มือถือโดยเน้นที่ส่วนหนึ่งของมัน ฉันต้องการที่จะรู้ว่า - ประมาณ - ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มุ่งเน้น ตัวอย่างเช่นกล่องขอบเขตรอบ ๆ พื้นที่ที่มุ่งเน้น ตัวอย่าง:

10 image-processing  opencv  blur 

การทำงานภายในของฟังก์ชั่น OpenCV คือfindChessboardCorners ?

10 image-processing  opencv 

ขณะนี้ฉันกำลังทำงานกับและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวตรวจจับคุณลักษณะหลายตัวที่ OpenCV ใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการจับคู่คุณลักษณะทางภาพ ฉันใช้คำอธิบายSIFT ผมได้ประสบความสำเร็จการจับคู่ที่น่าพอใจ (หลังจากปฏิเสธการแข่งขันที่ไม่ดี) เมื่อตรวจสอบMSERและหมา (ร่อน)คุณสมบัติ ขณะนี้ฉันกำลังทดสอบโค้ดของฉันกับGFTT (ฟีเจอร์ที่ดีในการติดตาม - มุมแฮร์ริส)เพื่อรับการเปรียบเทียบและเนื่องจากในขั้นตอนสุดท้ายชุดของฟีเจอร์ GFTT จะพร้อมใช้งานจากกระบวนการติดตามคุณลักษณะที่มองเห็น ฉันใช้cv::FeatureDetector::detect(...)ซึ่งให้ฉันด้วยstd::vector<cv::KeyPoint>ที่เต็มไปด้วยการตรวจพบคุณลักษณะ / keypoints / ภูมิภาคที่น่าสนใจ โครงสร้างcv::KeyPointประกอบด้วยข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับตำแหน่งของสถานที่รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับsizeและoctaveที่ตรวจพบจุดสำคัญ ผลลัพธ์แรกของฉันกับGFTTนั้นแย่มากจนกระทั่งฉันเปรียบเทียบค่าทั่วไปsizeและoctaveพารามิเตอร์ในคุณสมบัติที่แตกต่างกัน: MSERตั้งค่าขนาด (ระหว่าง 10 ถึง 40px) และทำให้อ็อกเทฟเป็น 0 DoG (SIFT)ตั้งค่าทั้งขนาดและอัตราส่วนคู่ ( ขนาด /อัตราส่วนคู่ระหว่าง 20 และ 40) GFTTพารามิเตอร์อยู่เสมอ : size = 3 , octave = 0 ฉันเข้าใจว่าเป็นเพราะวัตถุประสงค์หลักของฟีเจอร์ GFTTไม่ได้ถูกใช้ในการจับคู่ แต่ใช้เพื่อการติดตามเท่านั้น สิ่งนี้อธิบายคุณภาพของผลลัพธ์การจับคู่ต่ำเนื่องจากตัวอธิบายที่ดึงออกมาจากคุณสมบัติเล็ก ๆ …

9 image-processing  opencv  computer-vision