Рубрика «распознавание образов» - 5

Московского водителя оштрафовали за тень от его автомобиля - 1
Фото: d2boy

В четверг 25 августа 2016 года водитель автомобиля Honda CR-V GREY i-VTEC по имени Евгений съехал с МКАД на улицу Липецкую, не нарушая правил и скоростной режим. Тем не менее, спустя несколько дней ему пришла квитанция о штрафе за пересечение одиночной сплошной линии разметки — с наглядными доказательствами этого «нарушения».
Читать полностью »

Это подробная инструкция по распознаванию образов в R с использованием глубокой сверточной нейронной сети, предоставляемой пакетом MXNet. В этой статье приведен воспроизводимый пример, как получить 97,5% точность в задаче распознавания лиц на R.

image


Читать полностью »

Вы заметили, что Фейсбук обрёл сверхъестественную способность распознавать ваших друзей на ваших фотографиях? В старые времена Фейсбук отмечал ваших друзей на фотографиях лишь после того, как вы щёлкали соответствующее изображение и вводили через клавиатуру имя вашего друга. Сейчас после вашей загрузки фотографии Фейсбук отмечает любого для вас, что похоже на волшебство:
Читать полностью »

Распознаем лица на фото с помощью Python и OpenCV - 1
В этой статье я хотел бы остановиться на алгоритмах распознавания лиц, а заодно познакомить вас с очень интересной и полезной библиотекой OpenCV. Уверен, что этот материал окажется полезным для новичков в этой области.

Что нам понадобится:
• Установленный Python 2.7 с библиотеками NumPy и PIL
• OpenCV 2-й версии

Здесь ссылка на материал по установке всех необходимых компонентов. Установка всего необходимого не составит труда.
Читать полностью »

Прошло около трех месяцев с момента создания нашего первого рабочего образца паспортного сканера. Получив хорошие результаты по качеству и скорости распознавания, мы, подняв на флаг практически Олимпийский девиз “Быстрее! Качественнее! Компактнее!”, приступили к созданию следующей модели ПАК. Если вам интересно, что у нас получилось в результате, добро пожаловать под кат.

От паспортного сканера к автономному распознающему устройству - 1
Читать полностью »

Компьютерное зрение и мобильные роботы. Часть 1 — V-REP, Python, OpenCV - 1

Когда прочитал публикацию про запуск беспилотных гоночных автомобилей — подумал, было бы интересно сделать что-то подобное. Конечно не гоночный болид, но по крайней мере мобильный робот, что ориентируется в пространстве посредством камеры — распознаванием образов.

В нашем хакспейсе — создать робота не такая большая проблема. Но не у всех и не всегда есть возможность экспериментировать с реальным «железом» — поэтому интересно было попробовать решить задачу — в виртуальной среде, и после уже оживить «железо».

Так и возникла идея серии статей, про решение простейшей задачи ориентации робота в пространстве — от виртуальной симуляции, до воплощения в реальном мобильном роботе:

Часть 1. Настройка виртуальной среды, интеграция с python и OpenCV для распознавания образов из виртуального мира.
Часть 2. Создание виртуального мобильного робота, алгоритм автономного перемещения (поиск объекта)
Часть 3. Создание реального робота, перенос логики на него.

Хочется добиться такого результата — чтобы python скрипт, управляющий виртуальным роботом — был бы максимально идентичным тому, что будет управлять реальным роботом.

Мозгом робота будет микрокомпьютер RaspberryPi2 — на котором без проблем работает и python, и OpenCV. Таким образом необходимо состыковать систему виртуальной робототехники V-REP — с Python и OpenCV. Вот про это и будет первая часть — данная публикация.

Видео, что получилось (поиск зеленого объекта)


На верхнем окне — прямое изображение с видео-камеры в 3д виртуальном мире, на нижнем окне — результат выполнения python скрипта, что получает изображение передаёт её OpenCV и рисует маркер, вокруг найденного объекта.

Нарисуем архитектуру нашего мобильного робота.
Читать полностью »

Введение

В этой статье я задался целью осветить некоторые фундаментальные результаты теории машинного обучения таким образом, чтобы концепции были понятны читателям, немного знакомыми с задачами классификации и регрессии. Идея написать такую статью все четче проявлялась в моем сознании с каждой прочитанной книгой, в которой идеи обучения машин распознаванию рассказывались как бы с середины и совершенно не понятно, на что авторы того или иного метода опирались при его разработке. С другой стороны существует ряд книг, посвященных основным концепциям в машинном обучении, но изложение материала в них может показаться слишком сложным для первого прочтения.
Читать полностью »

В данной работе даются элементы введения в классификацию с обучением на малых выборках — от удобной системы обозначений до специальных оценок надежности. Постоянное наращивание быстродействия вычислительных устройств и малые выборки, позволяют пренебречь значительным объемом вычислений, необходимым при получении некоторых из этих оценок.
Читать полностью »

Постановка задачи компьютерного зрения - 1
Последние лет восемь я активно занимаюсь задачами, связанными с распознаванием образов, компьютерным зрением, машинным обучением. Получилось накопить достаточно большой багаж опыта и проектов (что-то своё, что-то в ранге штатного программиста, что-то под заказ). К тому же, с тех пор, как я написал пару статей на Хабре, со мной часто связываются читатели, просят помочь с их задачей, посоветовать что-то. Так что достаточно часто натыкаюсь на совершенно непредсказуемые применения CV алгоритмов.
Но, чёрт подери, в 90% случаев я вижу одну и ту же системную ошибку. Раз за разом. За последние лет 5 я её объяснял уже десяткам людей. Да что там, периодически и сам её совершаю…

В 99% задач компьютерного зрения то представление о задаче, которое вы сформулировали у себя в голове, а тем более тот путь решения, который вы наметили, не имеет с реальностью ничего общего. Всегда будут возникать ситуации, про которые вы даже не могли подумать. Единственный способ сформулировать задачу — набрать базу примеров и работать с ней, учитывая как идеальные, так и самые плохие ситуации. Чем шире база-тем точнее поставлена задача. Без базы говорить о задаче нельзя.

Тривиальная мысль. Но все ошибаются. Абсолютно все. В статье я приведу несколько примеров таких ситуаций. Когда задача поставлена плохо, когда хорошо. И какие подводные камни вас ждут в формировании ТЗ для систем компьютерного зрения.
Читать полностью »

Американский программист сделал прототип робота для уборки мусора - 1

Программист по профессии, и любитель робототехники по жизни, пользователь сайта HackADay под ником BDM разместил на ресурсе описание своего проекта – автоматический сборщик мусора «Lazy Cleaner 9000».

Сборщик собран на базе детского электромобиля, использует Raspberry Pi для работы софта, камеру Rasp. Pi NOIR cam для съёмки и получения картинки, которую затем обрабатывает алгоритм распознавания образов.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js