Как долго вы проводите время за компьютером в день? Час, два, пять, может двадцать? Я уверен что вряд ли вы делаете перерыв в работе особенно если вы серьёзный дядька очень заняты важным делом. Но если у вас есть Kinect, то вы можете написать для него приложение которое позволит поддерживать себя в отличной форме.
Читать полностью »
На самом деле правильнее было бы назвать «машинное зрение», но так я думаю понятнее будет, если кто не знает то это не охранное видеонаблюдение, а распознавание или измерение чего либо c помощью камер. Существует много задач и областей, где компьютерное зрение было бы очень востребовано и могло бы использоваться повсеместно, но на практике оно используется очень редко.
Я реализовал несколько проектов в этой области для решения разных задач, конкретно это вычисление и подсчет площадей, контроль качества продукции, причем разной и в разных отраслях таких как: фигурная порезка и раскрой листов ДСП, ДВП, МДФ, измерение площадей шкурок животных на производства изделий из кожи и др.
Задача вычисления площади может показаться довольно сложной. Если подходить строго математически, то да, например, посчитать площадь квадрата или прямоугольника очень просто умножаем длину на ширину и готово, если треугольника чуть сложнее, а вот других криволинейных фигур может быть очень сложно.
Мой алгоритм подсчета площади настолько прост, что его можно реализовать без всяких библиотек и т.п. буквально в десять строк кода, по сути это простейший детектор движения только с калибровкой камеры. Камера жестко фиксируется над местом, куда подается продукция, делается снимок фона (без продукции), например, белый стол, цвета пикселей загоняются в массив. Далее на стол подается или ложится образец, например какая-то коробка. Далее делается второй снимок с коробкой, цвета второго кадра пишутся в другой массив и затем сравниваются значения цветов, количество отличающихся пикселей суммируется. Затем этот образец измеряется рулеткой, вводится в программу его площадь и вычисляется площадь одного пикселя, т.е. площадь делится на число пикселей. Вот и вся калибровка. Далее достаточно подавать любую продукцию, любого размера и формы, определятся число изменившихся пикселей, и умножается на площадь одного пикселя, найденного при калибровке, надеюсь все понятно. Причем продукция может двигаться, например, на конвейере, площадь будет измеряться правильно, нужно только захват Читать полностью »
Предисловие: Стив Манн (на фото слева) считается отцом дополненной реальности, он уже 34 года носит различные варианты устройств собственной разработки. Последнюю версию очков Digital Eye Glass с простым дизайном на прямой алюминиевой дужке Стив Манн начал носить в 1999 году, для неё он также разработал алгоритмы компьютерного зрения HDR (High Dynamic Range).
Спустя два года разработки состоялся релиз библиотеки ccv 0.1, которая использует ряд современных алгоритмов компьютерного зрения.
Библиотека ccv написана на C и позиционируется как компактная, лёгкая альтернатива OpenCV, поэтому из неё старательно изъяты все несущественные функции. Таким образом, ccv предназначена не для экспериментов с разными алгоритмами, а для практического использования в конкретных приложениях.
Читать полностью »
Опубликовано Кириллом Корняковым [лидер команды разработчиков] 24 июня 2012.
Привет!
Этой записью мы открываем блог компании Itseez (от англ. it sees — «оно видит!»). Компания основана адептами компьютерного зрения, проработавшими в этой области более 13 лет, среди которых есть участники проекта OpenCV с первого дня его существования. Наша стратегия связана с разработкой технологий и продуктов в области компьютерного зрения под девизом ”Vision that works!”. Наши клиенты — Willow Garage, NVidia, Intel, Microsoft, несколько менее известных компаний и стартапов. На сегодняшний день коллектив Itseez — это команда из 40 инженеров и исследователей, многие сотрудники активно участвуют в образовательной деятельности: преподают в университете, публикуются в журналах и выступают на конференциях, а также проводят школы по компьютерному зрению.
На страницах блога мы бы хотели рассказывать о том, что интересного происходит в реальном и кибер-пространстве вокруг нас, а также в мире компьютерного зрения. Мы надеемся, что публикуемые материалы будут интересны людям, близким к машинному обучению, робототехнике, вычислительной фотографии, технологиям интеллектуального видеонаблюдения и дополненной реальности, а также к смежным направлениям Науки и Техники. Важной особенностью Itseez является то, что многие наши разработки являются open-source, поэтому мы постараемся подкреплять свои слова примерами реального кода.
Поскольку это первая запись в нашем блоге, хотелось бы поделиться чем-то интересным, поэтому мы расскажем о ключевом проекте компании — о разработке библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV (о своем вкладе в ROS (Robot Operating System) и PCL (Point Cloud Library) мы пока умолчим). Подготовленный читатель, вероятно, удивится, задавшись вопросом: “Но ведь OpenCV разрабатывается Intel / Willow Garage!”, и будет прав, но лишь отчасти. Действительно, далеко не все знают, что большинство ведущих разработчиков OpenCV живут и трудятся в России, в городе Нижний Новгород, и являются сотрудниками компании Itseez. Поэтому, чтобы устранить недоразумения, первый пост мы решили посвятить изложению краткой истории OpenCV. Также, пользуясь случаем, в заключении мы поделимся некоторой инсайдерской информацией о будущем проекта.
Читать полностью »
Группа учёных из компании Google поставила интересный эксперимент: способна ли нейросеть самостоятельно выработать свойства высокого уровня на базе большого массива непомеченных данных. Например, если ей дать выборку из миллиона изображений, сможет ли она научиться находить на них лица? Идея в том, что система ни разу не видела изображение, которое было бы помечено как «лицо».
Читать полностью »
В MIT CSAIL и Quanta Research Cambridge разработали видеофильтр, который усиливает незначительные различия между кадрами. Например, видеокамера регистрирует незаметное для глаза изменение цвета кожи из-за притока/оттока крови — пропустив видео через фильтр, мы получаем чёткую визуализацию пульса.
Технология может найти широкое применение в системах видеонаблюдения, системах компьютерного зрения, компьютерных интерфейсах и т.д.
Читать полностью »
Вчера департамент автомобильного транспорта Невады (DMV) выдал компании Google лицензию на движение автономных (самодвижущихся) транспортных средств по дорогам общего назначения.
Принципиальное разрешение на тестирование роботизированных автомобилей в Неваде было принято в феврале, с тех пор специалисты комитета Autonomous Review Committee в DMV разрабатывали техрегламент для таких машин — и вот наконец-то всё готово, первая лицензия выдана.
Читать полностью »
Google выложил в открытый доступ библиотеку C++ Ceres Solver, которая осуществляет моделирование и анализ сложных проблем нелинейной минимизации суммы квадратов.
Метод наименьших квадратов используется в разных областях: от построения сложных кривых в статистике до построения 3D-моделей по фотографиям в системах компьютерного зрения. В Street View система используется для привязки ожидаемого положения автомобиля (модель) к реальным координатам (данные).
Друзья! С 1 по 5 октября в Москве пройдет международная конференция по компьютерной графике и машинному зрению GraphiCon’2012. Партнерами конференции уже выступали такие компании, как Intel, NVidia, Microsoft, Autodesk и другие. Если вы работаете или интересуетесь этими направлениям, вы можете стать участником конференции или выступить на ней с докладом.
По итогам конференции лучшие доклады участников будут опубликованы в журнале списка ВАК. Крайний срок подачи статей на публикацию — 28 мая.
Читать полностью »
