Задача обнаружения объектов на изображении сегодня является одной из ведущих в области машинного зрения. Ее суть заключается в том, чтобы не только классифицировать объект на снимке, но и указать его точное местоположение.
Результаты обнаружения объекта могут быть дополнены информацией о том, насколько далеко расположен данный объект. Задачу измерения расстояния можно решить с помощью камеры глубины Intel RealSense D435, измеряющей глубину в каждой точке.
В данной статье мы решим задачу измерения расстояния до объекта в режиме реального времени с помощью библиотеки OpenCV и технологии RealSense.
Читать полностью »
Рубрика «opencv» - 4
Измерение расстояния до объектов с помощью RealSense D435
2020-02-08 в 8:52, admin, рубрики: Intel RealSense, opencv, python, карта глубины, машинное обучение, обработка изображенийРеализация поиска печатей на OpenCV без нейронок, регистрации и смс
2020-01-31 в 18:02, admin, рубрики: opencv, Алгоритмы, Блог компании DIRECTUM, обработка изображений, окружности, печати, полярные координаты, сегментация
Не так давно перед нами стояла задача найти и извлечь печати с документов. Зачем? Например, для проверки наличия печатей в договорах с двух сторон (участников договора). У нас в закромах уже был прототип для их поиска, написанный на OpenCV, но он был сыроват. Решили откопать данный реликт, стряхнуть с него пыль и на его основе сделать рабочее решение.
Большинство приемов, описанных здесь, можно применить и вне задачи поиска печатей. Например:
- цветовая сегментация;
- поиск круглых объектов / окружностей;
- конвертация изображения в полярную систему координат;
- пересечение объектов, Intersection over Union (IoU, Коэффициент Жаккара).
В итоге, у нас было два варианта: решать с помощью нейронных сетей или же воскресить прототип на OpenCV. Почему мы решили взять OpenCV? Ответ в конце статьи.
OpenCV Hackathon is coming
2020-01-29 в 13:28, admin, рубрики: c++, data science, image processing, open source, opencv, python
Этим летом библиотека OpenCV отмечает свой двадцатый юбилей. OpenCV — самая большая библиотека компьютерного зрения в мире. Она используется чуть ли не в каждом мобильном телефоне, планшете и камере, не говоря уже о настольных системах и серверах. SourceForge рапортует о 20 миллионах скачиваний релизных версий библиотеки, и это число продолжает расти.
Читать полностью »
Камера с функцией слежения за объектом
2020-01-07 в 11:49, admin, рубрики: DIY, diy или сделай сам, github, open source, opencv, stm32, машинное обучение, нейросеть, программирование микроконтроллеровХочу сделать автономного дрона, который бы сам мог найти дорогу к цели и обратно, при этом обойти все препятствия ни кого не задев. Решил начать с нейросети и вебки. Так и получился этот проект
Читать полностью »
Короче, сделал столетний блокбастер цветным
2019-12-23 в 21:36, admin, рубрики: diy или сделай сам, opencv, python, машинное обучение, Работа с видеоСинопсис
Раскраска фильмов до этого года стоила сотни тысяч долларов, требовала участия массы специалистов и занимала много времени. Теперь всё изменилось. Развитие проекта Deoldify дошло до такого состояния, что результаты его работы можно комфортно смотреть, расслабив фейспалм. Из текста вы узнаете подробности успешного эксперимента по оцветнению фильма без денежных затрат, завершенного за несколько недель силами одного человека.
«Ты узнаешь ее из тысячи…» или классифицируем изображения с веб-камеры в реальном времени с помощью PyTorch
2019-12-01 в 20:43, admin, рубрики: opencv, python, pytorch, webcam, искусственный интеллект, классификация, малина, машинное обучение, нейронные сетиВот бывает же в жизни такое. Сидишь себе не шалишь, никого не трогаешь, починяешь примус, а тут из этого примуса, из телевизора, да и вообще из каждого утюга, до тебя доносится: «нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект, цифровая экономика…».
Я — человек, а значит существо любопытное и алчное . В очередной раз не удержался и решил узнать на практике, что такое нейронные сети и с чем их едят.
Как говориться: «Хочешь научиться сам — начни учить других», на этом я перестану сыпать цитатами и перейдем к делу.
В данной статье мы вместе с вами попробуем, решить задачу, которая как оказалось будоражит не только мой ум.
Не имея достаточных фундаментальных знаний в области математики и программирования мы попробуем в реальном времени классифицировать изображения с веб-камеры, с помощью OpenCV и библиотеки машинного обучения для языка Python — PyTorch. По пути узнаем о некоторых моментах, которые могли бы быть полезны новичкам в применении нейронных сетей.
Вам интересно сможет ли наш классификатор отличить Arduino-совместимые контроллеры от малины? Тогда милости прошу под кат.
Компьютерное зрение всем, даром
2019-11-18 в 13:41, admin, рубрики: c++, diy или сделай сам, neural compute stick, opencv, OpenCV.js, OpenVINO, paspberry pi, php-opencv, python, stereopi, stm32, Блог компании Издательский дом «Питер», обработка изображений
20 лет назад, в 1999 году, компания Kyocera выпустила первый мобильный телефон с цифровой камерой – Visual Phone VP-210. С тех пор, благодаря невероятно большому и растущему рынку мобильных устройств связи, ПЗС-матрицы цифровых камер совершили невероятный скачок по всем параметрам. Чувствительность, диапазон, размер, энергопотребление, но что ещё важнее – цена.
В наших реалиях модуль камеры, вообще-то весьма технологически сложное устройство, может стоить всего несколько долларов. Это кардинально меняет взгляд на многие процессы и задачи. Ранее сложной задачей было заполучить камеру, технически удовлетворяющую минимальным требованиям. Пройдя такое испытание, решение вопросов обработки изображений казалось лишь приятными хлопотами. Теперь же вопрос софта, который будет обрабатывать информацию с камеры, стоит более остро. Планка физического и экономического доступа к технологии упала так низко, что коснулась границы компетентности пользователя.
Давайте на реальных примерах рассмотрим, насколько сложно (или просто) сейчас работать с изображениями и какие задачи под силу айтишнику иной специализации.
Читать полностью »
Проверка обёртки OpenCvSharp над OpenCV с помощью PVS-Studio
2019-10-29 в 6:48, admin, рубрики: .net, C#, open source, opencv, opencvsharp, pvs-studio, static code analysis, Блог компании PVS-Studio, разработка под windows
OpenCV — библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом, знакомая многим разработчикам на C++. Помимо C++, OpenCV также разрабатывается для Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков. Так как среди этих языков нет моего основного, C#, то я решила обратить внимание на OpenCvSharp — wrapper библиотеки под C# и проверить этот проект. Что же из этого вышло, можно узнать в данной статье.
Читать полностью »
История постройки гусеничного робота
2019-10-24 в 16:07, admin, рубрики: diy или сделай сам, esp32, opencv, python, Raspberry Pi, solidworks, гусеничная платформа, Разработка робототехники, робототехника
Моя история погружения в изучение робототехники и создание робота с помощью 3d принтера. Ошибки, с которыми я столкнулся и что хотел-бы получить в итоге
Читать полностью »
Робот-танк на Raspberry Pi с Intel Neural Computer Stick 2
2019-09-24 в 1:51, admin, рубрики: artificial intelligence, computer vision, Movidus Neural Compute Stick, opencv, OpenVINO Toolkit, python, Raspberry Pi, robotics, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, Разработка на Raspberry PiВот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка.
В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.
Мозговой штурм и комментарии позволили определить следующие направления развития:
- обучить собственную E-net сеть под нужный размер картинок
- передать запуск нейросети с самой Raspberry на специальную железку, из которых наиболее часто упоминался Intel Movidius (он же Neural Compute Stick aka NCS).
Приделать к роботу новую железку — это же самое интересное в роботехнике, поэтому кропотливая работа по обучению нейросети оказалась отложенной до лучших времен.
Несколько дней — и интеловская чудо-железка у меня в руках.
Она довольно большая, и в нижний USB разъем малинки ее не воткнешь. Учитывая, что правые USB порты были заслонены штативом камеры, а верхний левый занят GPS модулем, вариантов оставалось не то, чтобы много.
В итоге, GPS был посажен на кабель, переведен вниз, и кабель обернут вокруг штатива, а на его место зашел NCS.
На этом hardware часть была завершена.
