Рубрика «opencv» - 10

3D-сканер из молока и смартфона - 1

На сайте Instructables опубликована инструкция, как собрать самый простой и дешёвый 3D-сканер из подручных средств. Автор проекта GotMesh подсмотрел идею использовать молоко у коллег из проекта Milkscanner, которые применили его для создания сложных 3D-моделей ещё до того, как 3D-печать пошла в массы. Новый способ намного проще, автоматизирован с помощью скрипта и OpenCV, а также оптимизирован конкретно для 3D-печати отсканированного предмета.
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 »

Тир на Raspberry, версия 2.0 - 1
Статья о дальнейшем улучшении прошлой версии тира geektimes.ru/post/255350
Пользоваться тиром дома быстро наскучило, поэтому, на радость коллегам, он был установлен на работе. Однако после непродолжительной эксплуатации был выявлен ряд недостатков:

  • «игрушечность» и непрактичность пистолета
  • необходимость кропотливой калибровки
  • пропуски выстрелов
  • перспективные искажения камеры и вследствие — значительные погрешности
  • система подсчета очков без округления

Все это было исправлено в новой версии.
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 »

image

Нынче все технологии «дроностроительства» активно дешевеют. Кроме одной: получение карты окружающего пространства. Тут есть две крайности: либо дорогие лидары (тысячи долларов) и оптические решения для построения карты глубин (много сотен долларов), либо совсем копеечные решения типа ультразвуковых дальномеров.
Поэтому возникла идея на базе недорогой Raspberry Pi с одной камерой сделать решение, которое окажется в пустующей нише и позволит получать карту глубин «за недорого». Причем сделать это на простом языке программирования типа Python, чтобы это было доступно новичкам для экспериментов. Собственно, о своих результатах я и хотел рассказать. Получившиеся скрипты с примерами фоток можно запускать и на десктопе.

Читать полностью »

Избавление изображения от шума – одна из фундаментальных операций компьютерного зрения. Алгоритмы сглаживания применяются почти везде: они могут быть как самостоятельной процедурой для улучшения фотографии, так и первым шагом для более сложной процедуры, например, для распознавания объектов на изображении. Поэтому существует огромное множество способов сглаживания, и я бы хотел рассказать об одном из них, отличающемся от остальных хорошей применимостью на текстурах и изображениях с большим количеством одинаковых деталей.

Под катом много картинок, аккуратнее с траффиком.
Читать полностью »

Студенты сделали самоуправляемый автомобиль на Arduino-Android - 1

Современные дорогие автомобили, нашпигованные электроникой от колёс до крыши, умеют парковаться в указанном месте и автоматически соблюдать полосу движения. Google и прочие ведут эксперименты с полностью автономными автомобилями.

Обычный студент в наши дни не может позволить себе такую машину. Но зато у него есть Android-смартфон и Arduino. Как показывает проект Android-Car-duino, этого вполне достаточно. По крайней мере, для игрушечной машинки
Читать полностью »

Предлагаю вашему вниманию суровую историю о разработке программы машинного зрения под Android с использованием OpenCV. Задача такова — необходимо распознать вражеских героев на экране и показать победоносную комбинацию для своей команды.

Augmented reality для Dota2 - 1
Читать полностью »

Всем привет! Эта статья посвящена итогам первого года работы лаборатории компьютерного зрения в Детском Технопарке Новосибирска (официально «Центр развития творчества детей и юношества»). «Лаборатория компьютерного зрения» звучит, конечно, громко, но что-то мы сделать всё же успели.

image
Читать полностью »

Кручинин Дмитрий, Долотов Евгений, Кустикова Валентина, Дружков Павел, Корняков Кирилл

Введение

В настоящее время машинное обучение является активно развивающейся областью научных исследований. Это связано как с возможностью быстрее, выше, сильнее, проще и дешевле собирать и обрабатывать данные, так и с развитием методов выявления из этих данных законов, по которым протекают физические, биологические, экономические и другие процессы. В некоторых задачах, когда такой закон определить достаточно сложно, используют глубокое обучение.

Глубокое обучение (deep learning) рассматривает методы моделирования высокоуровневых абстракций в данных с помощью множества последовательных нелинейных трансформаций, которые, как правило, представляются в виде искусственных нейронных сетей. На сегодняшний день нейросети успешно используются для решения таких задач, как прогнозирование, распознавание образов, сжатие данных и ряда других.
Читать полностью »


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