Архив рубрики: Image recognition

Гомография в примерах (Homography in examples)

Tags: Homography examples rectification матрица Введение  Матрица гомографии Вычисление матрицы гомографии и генерация обновленного изображения по заданным точкам Автоматическая коррекция искажений с использованием угловых детекторов и гомографии Полезные ссылки Введение Гомография — перспективное преобразование плоскости. Применение: Выравнивание изображений (rectification) Построение панорам (panorama stitching) Определение положения камеры по точкам объекта и их проекциям (camera pose estimation) Двухкамерное сопоставление.… Читать далее »

Аппроксимация линии по точкам контура через преобразования Хафа (Line approximation by contour points through Hough transforms)

Tags: Преобразования Хафа Line approximation Введение Аппроксимация прямой Обобщение преобразований Хафа Аппроксимация эллипса Полезные ссылки Введение При автоматизированном анализе цифровых изображений очень часто возникает проблема идентификации простых линий, таких как прямые, круги или эллипсы. Во многих случаях используется алгоритм поиска контуров в качестве предобработки для получения точек, находящихся на кривой в изображении. Контуры в Python — это… Читать далее »

Калибровка камеры (Camera Calibration)

Tags: Калибровка камера матрица внешние внутренние параметры вращение перенос OpenCV искажения объектива шахматная доска Python Введение Матрица внешних параметров камеры Матрица внутренних параметров камеры Коэффициенты радиальных и тангенциальных искажений объектива Особенности калибровки камеры с помощью шахматной доски Подготовка изображений для калибровки Выполнение калибровки Точность калибровки Сохранение результатов калибровки Полезные ссылки Введение Калибровка — это процедура установления зависимости между входом… Читать далее »

Обнаружение лица и выделение характерных точек (Face Detection in Python)

Tags:  OpenCV Face Detection keypoints landmarks Python MTCNN DLIB Введение Обнаружение лица через OpenCV Обнаружение лица в реальном времени (с помощью веб-камеры) Обнаружение лица через MTCNN Извлечение изображений лиц из фото Выделение 5 характерных точек лица через MTCNN Обнаружение лица и выделение 5 характерных точек  в реальном времени через MTCNN Обнаружение лица и выделение 68 характерных точек через DLIB Полезные… Читать далее »

Нейросеть для классификации фруктов на Python (Fruit Neural Network)

Tags:  Fruit Neural Network Python pickle Введение Гистограммы изображений Создание Pickle-файлов Структура нейросети Полезные ссылки Введение В статье Идентификация образов по цвету, текстуре и форме  рассмотрен алгоритмический подход к решению задачи распознавания фруктов. В статье Artificial Neural Network Implementation using NumPy and Classification of the Fruits360 Image Dataset  рассматривается альтернативный подход к решению подобной задачи  — с помощью нейросети… Читать далее »

Распознавание лиц. 3D- реконструкция ASM модели (Face Recognition. 3D reconstruction of ASM)

Tags:  Face Recognition 3D reconstruction Facemarks веб-камера Работа Face recognition-девелопером                      Постановка задачи Пространственная система координат, привязанная к лицу Алгоритм определения 3D-координат Программа для тестирования предложенного метода Полезные ссылки Постановка задачи В статье Распознавание лиц на основе OpenCV для C++  изложены концепции распознавания лиц  на основе ASM (Active Shape… Читать далее »

Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети (Identification by multiple features. Using neural network)

Tags:  обучение НС принятие решения  множество признаков Постановка задачи Модель нейросети для идентификации Оптимизация погрешности выходных сигналов Полезные ссылки Постановка задачи Ниже исследуются возможности решения задачи идентификации по множеству признаков с помощью нейронной сети (НС). Распознающую систему представим в виде «чёрного ящика». У этого ящика есть n входов, на которые подаются значения признаков субъекта для… Читать далее »

Идентификация по множеству признаков. Основы (Identification by multiple features. Basics)

Tags:  субъект претенденты множество признаков Постановка задачи Классификация множеств признаков Идентификация субъекта по сумме одинаковых оценок признаков Средневзвешенная оценка веса признаков Последовательный попарный отбор претендентов на сходство Отбор претендентов на сходство по круговой системе Оценка признака на основе треугольного закона распределения Полезные ссылки Постановка задачи На сайте рассмотрено решение двух задач: Идентификация образов по цвету,… Читать далее »

Unity3D симулятор «Умная змейка со стереозрением» (Unity3D simulator «Smart snake with stereo vision»)

Tags:  Unity snake камера stereo vision Постановка задачи Движение змейки к цели по прямой Установка камер на глазах змейки Поток изображений с камер Формализация движения в обход преград Считывание и анализ точек изображений Определение траектории движения Полезные ссылки Постановка задачи В статье Игра “Snake” на Unity3D было рассмотрено, как создать игру «Змейка». Змейка двигается вперед и… Читать далее »

Выделение объектов на изображении по методу Виолы-Джонса (Object selection in the image according to the Viola-Jones method)

Объекты (например, лица) выделяются, если признаки в сканирующем окне совпадают с признаками на выделенной окном части изображения: Этот подход к детектированию объектов на изображении комбинирует четыре ключевые концепции: Простые прямоугольные функции-признаки, называемые функциями Хаара. Интегральное изображение для быстрого обнаружения функции. Метод машинного обучения AdaBoost. Каскадный классификатор для эффективного совмещения множественных функций. Результаты обучения каскадов складываются… Читать далее »

Распознавание лиц на основе OpenCV для C++ (Facial Recognition based on OpenCV C++)

Введение Захват видеопотока с камеры и выделение лица Выделение особых точек лица (Facial Landmark Detection) Выбор признаков для фильтрации изображений и распознавания лиц Алгоритм распознавания лиц по 2D-каркасу точек  Программа сравнения лиц по одному признаку 3D- реконструкция ASM (Active Shape Models) Идентификация по множеству признаков. Основы Идентификация по множеству признаков при помощи нейросети Машинное обучение распознавать поворот… Читать далее »

Алгоритмы распознавания геометрических фигур (Algorithms for recognition of geometric shapes)

Моделирование задачи распознавания прямоугольников Распознавание фигур на основе «выборки для обучения» Распознавание фигур «через самообучение» Сортировка плоских деталей Алгоритм задачи “Разбор завала” Программные реализации: Формирование контуров Распознавание прямоугольников (по признаку равенства сторон и диагоналей) Распознавание прямоугольников (по признаку прямого угла) Моделирование задачи распознавания прямоугольников Постановка задачи определяется целью и возможностями ее реализации. Цель. Разработать программу… Читать далее »

Формат и чтение BMP файла (BMP format)

Формат монохромного BMP файла VLISP программа считывания данных из BMP-файла (монохромного) Формат BMP (24-bit Bitmap) Загрузка и чтение BMP (24-bit Bitmap) на VB.NET C++ программа считывания данных из BMP (24-bit Bitmap) Формат Bmp (256-цветной) Формат монохромного BMP файла Создайте в графическом редакторе PAINT растровое изображение размером 50*35 пикселов. Выберите максимальный масштаб изображения и включите сетку.… Читать далее »

Определение ориентации 3D объекта по изображению (Determining the orientation of a 3D object from an image)

Постановка задачи Алгоритм восстановления параметров положения Алгоритм смены системы координат Пример решения задачи Контрольные задания Полезные ссылки Постановка задачи Во многих задачах, связанных с компьютерным зрением, важно не только определять взаимное положение объектов в 3D пространстве, но и знать их ориентацию. Например, по ориентации  ракеты (см. Имитация полета крылатой ракеты) можно быстро определить какую цель… Читать далее »

Идентификация образов по цвету, текстуре и форме (Identification of images by color, texture and shape)

Постановка задачи. Интерфейс программы Абстрагирование Сопоставление гистограмм цвета Критерии оценки различий гистограмм цвета Уменьшение влияния освещенности на признаки цвета Описание текстуры через колебания сигнала цвета Разложение сигнала цвета в ряд Фурье Признаки текстуры через параметры гармоник в ряде Фурье Оценка информативности признака Анализ изображений на предмет выбора признаков формы Выделение границ и построение сигнатуры Признаки… Читать далее »

Алгоритм векторизации чертежа (Drawing vectorization algorithm)

Постановка задачи. Этапы алгоритма ЭТАП 1. От точек вдоль рядов к скелетным точкам линий ЭТАП 2. От скелетных точек линий к точкам вдоль линий ЭТАП 3. Определение вида кривой через аппроксимацию Программная реализация 1-го этапа на языке VLISP Постановка задачи. Этапы алгоритма Векторизация – преобразование растрового  изображения (отсканированной картинки или фото) в векторное представление. Задачу… Читать далее »