МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕ opencv
DESCRIPTION
Тема доклада является логическим продолжением выступления Александра Бакулина в области робототехники и посвящена актуальной на сегодняшний момент проблеме технического зренияTRANSCRIPT
Пинин ДенисCodemasters Internationalвеб-разработчик, MCPD
Машинное зрение с использованием Open CV
TULADEV.NET
TULADEV.NET
Задача непростая перед нами стоит найти и распознать объект
надо
Этапы цифровой обработки изображения
Весь спектр задач, которые приходиться решать при распознавании можно разделить на две группы:- распознавание и классификация изображений;- поиск и распознавание объектов на изображениях. 1.
2.
TULADEV.NET
Изображение ты должен получить вначале
1. Регистрация изображения с помощью одиночного сенсора
одиночный чувствительный элемент
линейка чувствительных элементов
матрица чувствительных элементов
TULADEV.NET
2. Регистрация изображения с помощью линейки сенсоров
считывание изображения с помощью линейки сенсоров
считывание изображения с помощью кольцеобразного набора сенсоров
TULADEV.NET
3. Регистрация изображения с помощью матрицы сенсоров
TULADEV.NET
Знать какие они бывают обязан ты
1. Формат изображения (BMP, PNG, JPG, TIFF и т.д.)2. Разрешение (800Х600, 3000Х2000 и т.д.)3. Глубина цвета
3.1. Бинарное изображение
3.2. 8-битное true color
TULADEV.NET
3.3. 32(24)-битное true color
TULADEV.NET
Изображение улучшить подходов несколько известны
мне1. Линейная фильтрация
2. Медианная фильтрация
до шум после
TULADEV.NET
3. Пороговая фильтрация и получение контуров
TULADEV.NET
Теперь объекты распознать готов ты
Есть изображение с несколькими объектами
Обходим каждый контур и считываем координаты
каждого пикселя
Получаем радиусы исходной и эталонной фигуры
TULADEV.NET
0
2 2
0 0
( )( )
( ) ( )
N
i cp i m cpiN N
i cp i cpi i
r r r r
m
r r r r
Используем волшебную формулу
Получаем графики распределения корреляции и делаем вывод о схожести или различии фигур
одинаковы различны
TULADEV.NET
Хафа преобразование изучить ты должен
до после
Предположим что через две соседние точки изображения
можно провести прямую линию
TULADEV.NET
Преобразуем каждую линию в синусоиду и найдем участки наибольших пересечений
5 точек
много точек
Насладимся результатом
TULADEV.NET
Open CV готов изучить ты теперь 1. Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом. Реализована на C/C++, а также разрабатывается для С#, Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других языков.
2. OpenCV содержит в себе более 500 функций которые охватывают много областей, включая контроль качества на производстве, системы безопасности, обработку изображений в медицине, пользовательские интерфейсы, стереоскопическое зрение и роботостроение.
TULADEV.NET
Изначально перед OpenCV ставились следующие цели:
- Способствовать исследованиям в области компьютерного зрения путем разработки не только открытого, но и тщательно оптимизированного кода.
- Распространение информации по машинному зрению, разработка общей инфраструктуры на которой могли бы основываться разработчики; код должен быть удобочитаем и передаваем.
- Способствовать развитию коммерческих приложений, выпустив код под лицензией, не требующей приложения, использующие библиотеку, быть бесплатными или открытыми.
Виктор Ерухимов Валерий Курякин
TULADEV.NET
Умеет многое технология данная
1. Выводить надписи
2. Размывать изображения
Простое размытие Медианное размытие
Двусторонняя фильтрация
TULADEV.NET
3. Произвести сложные морфологические преобразования
исходное эрозия расширение закрытие
открытие
морфологический градиент
изоляция ярких
локальных пиков
изоляция темных
локальных пиков
TULADEV.NET
4. Залить часть изображения
5. Изменить размеры изображения
6. Выполнить пороговую обработку
TULADEV.NET
7. И даже адаптивную пороговую обработку
8. Вычислить градиенты с помощью фильтра Собела
по оси Y по оси X
TULADEV.NET
9. Выполнить преобразования Лапласа и Кэнди
10. Выполнить преобразование Хафа для линий и окружностей 11. Выполнить сегментацию изображения различными способами
TULADEV.NET
Признаки Хаара использует она
Признаки Хаара — признаки цифрового изображения, используемые в распознавании образов.
• используются при распознавании лиц в реальном времени• позволяют создать каскад классификаторов• бывают прямоугольные и наклонные
TULADEV.NET
Рассказ закончен мой на этом…
TULADEV.NET
Почитать
1. OReilly Learning OpenCV (книга)
2. http://opencv.org/
3. http://locv.ru/wiki/
4. http://www.emgu.com
5. http://robocraft.ru/page/opencv/
TULADEV.NET
Вопросы?