Рубрика «Компьютерное зрение» - 16

В данной статье представлен алгоритм распознавания пола, обладающий точностью 93.1% [1]. Статья не требует каких-либо предварительных знаний в области обработки изображений или машинного обучения. После прочтения статьи читатель будет в состоянии выполнить рассмотренный алгоритм самостоятельно.

Читать полностью »

Привет!

По мотивам статьи Пишем бота для игры «Найди отличие» появилась идея реализовать алгоритм поиска сторонних объекта на заданном изображении, используя алгоритмы компьютерного зрения.

Подробности — под катом.

Читать полностью »

Конкурс по алгоритмам компьютерного зрения. Призы достаются всем

Ровно месяц назад мы объявляли конкурс на создание приложения, реализующего несколько алгоритмов машинного зрения. Главным призом в этом конкурсе была поездка с нашей командой на Шри-Ланку для встречи либо конца света 21 декабря, либо Нового года (это уже как повезет). Но мы больше надеемся на Новый год и в любом случае постараемся организовать трансляцию с места событий.

Вообще я очень не люблю разного рода конкурсы. Точнее отношусь к ним с долей подозрения в том, что в результате потратишь на них время и ничего не получишь.

Я и мои коллеги в Ivideon очень не хотели бы, чтобы кто-то из тех кто принял участие в нашем конкурсе пожалел о потраченном на него времени. И здесь речь идет о 9 потенциальных кандидатах, приславших работы.
Поэтому мы приняли решение, что 8 человек, которые по тем или иным причинам не заняли первое место — получат за свой труд мегапиксельную IP-камеру с поддержкой облака Ivideon на борту. Для тех кто не знает, это обычная IP-камера, в которой есть наш модуль, позволяющий напрямую подключать её к облаку Ivideon без дополнительных приложений и компьютеров. Мы не производим сами камеры. Мы предоставляем возможность встроить этот модуль всем производителям. Для удаленного доступа к такой камере не требуется внешнего IP-адреса и сетевых настроек вроде port-forwarding. Ну и она обладает всеми возможностями, которые предоставляет Ivideon. От записи видео в наше облако, до организации трансляции на своем сайте или в блоге. Очень надеемся, что эта камера станет достойной компенсацией за потраченное на наш конкурс время. Тем более помимо неё участники получили как минимум дополнительный опыт в разработке приложений видеоанализа.

Читать полностью »

Прошло уже больше года после завершения конкурса "Интернет-математика: Яндекс.Карты", но нас до сих пор спрашивают об алгоритме, который принёс нам победу в этом конкурсе. Узнав о том, что недавно Яндекс объявил о старте очередной "Интернет-математики", мы решили поделиться опытом нашего прошлогоднего участия и описать наш подход. Разработанный алгоритм смог с точностью 99.44% правильно определить лишние изображения в сериях панорамных снимков, например, как здесь:

Конкурс «Интернет математика: Яндекс.Карты» — опыт нашего участия и описание победившего алгоритма

В этой статье мы описываем основные идеи алгоритма и приводим его детали для интересующихся, рассказываем об извлечённых уроках и о том, как это всё вообще было.

Исходный код нашего решения доступен на github (C++ с использованием OpenCV).
Читать полностью »

Каждый месяц на Яндексе поиском по картинкам пользуется больше 20 миллионов человек. И если кто-то из них ищет фотографии [Мэрилин Монро], это не значит, что им нужно найти лишь самые знаменитые снимки актрисы. В такой ситуации результаты, в которых большая часть найденных изображений будет копиями одних и тех же картинок, вряд ли устроят пользователей. Им придётся пролистать большое количество страниц, чтобы увидеть разные фотографии Монро. Для того чтобы облегчать людям подобные задачи, нам нужно сортировать картинки в результатах поиска так, чтобы они не повторялись. И мы научились «раскладывать их по полочкам».

Когда в 2002 году в Яндексе появился поиск по картинкам, технологий, позволяющих компьютерам непосредственно «видеть», какие объекты есть на изображении, не было вообще. Читать полностью »

Конкурс Ivideon. Продолжение

Вчера мы рассказали о том, что объявляем конкурс на создание демонстрационного приложения на основе OpenCV для слежения за несколькими объектами, где в качестве приза будет поездка вместе с нашей командой на Шри-ланку, а также предложение о работе в нашей компании.

Очень здорово, что конкурс был воспринят позитивно и нам активно стали писать всеми различными способами, чтобы уточнить те или иные вопросы. Многие из них были достаточно однотипными, поэтому нам бы хотелось ответить на них в виде отдельного небольшого топика.Читать полностью »

Авторы: Анатолий Бакшеев, Кирилл Корняков(kirillkornyakov), Андрей Морозов(aod314), Вадим Писаревский, Олег Скляров(olegsklyarov), Евгений Таланин, Александр Шишков(AlexanderShishkov).

image image

Привет!

Мы рады сообщить, что 2 ноября увидела свет новая версия OpenCV, свободной библиотеки компьютерного зрения. Этот пост написан разработчиками библиотеки, работающими в компании Itseez. Мы перечислим основные нововведения с момента выхода предыдущей версии, стоит отметить, что их достаточно много: новые алгоритмы, ускорение существующих, поддержка новых платформ, обновление процесса разработки, интеграции и тестирования, а так же обновлённая документация. За время подготовки релиза было закрыто более 210 задач на трекере (hackathon, release candidate, release): патчи, исправления ошибок, расширение существующей функциональности.

Но обо всём по порядку.
Читать полностью »

Алгоритм Particle Filter замечателен своей простотой и интуитивной понятностью. Предлагаю собственный вариант его использования в задаче стереоскопического зрения для сопоставления «одной и той же точки» на двух изображениях — с левой и правой камеры. Для реализации (исключительно в целях развлечения) использован Python с библиотеками numpy (матричные вычисления) и pygame (графика и обработка событий мышки). Сам алгоритм Particle Filter без изменений взят из курса Programming a Robotic Car на Udacity. Меня извиняет лишь то, что я честно прослушал весь курс и сделал все домашние работы, включая и реализацию этого алгоритма.

В задаче стереоскопического зрения нужно сопоставлять малые области (например, 8х8 пикселей) на левом и правом кадре. При идеальном расположении камер строго горизонтально, зная разность координаты по оси Х одинаковой области между левым и правым кадром, можно вычислить расстояние до объекта, который изображен в этой области. Понимаю, что звучит запутанно, но на самом деле это легко выводится простейшими геометрическими построениями по правилу подобных треугольников. Например, на видео с недостроенной колокольней, мы видим уходящий вдаль забор с одинаковыми ромбами. Ближний к нам ромб наиболее сильно смещен на правом кадре относительно левого, следующий — чуть меньше и т.д.

Стандартная схема решения такой задачи довольно тяжелая в вычислительном плане. Нужно откалибровать погрешности взаимного расположения камер так, чтобы гарантировать, что горизонтальная линия с координатой Y на левом кадре точно соответствует горизонтали с той же координатой на правом кадре. Затем сопоставить каждой точке (или области ) вдоль горизонтальной линии на левом кадре наилучшую точку на правом кадре (это решается, например, методом динамического программирования, имеющем квадратическую сложность). Тогда у нас будут вычислены смещения по Ох для каждой точки вдоль рассматриваемой горизонтали. И повторить процедуру для каждой горизонтальной линии. Немного сложновато, и уж совсем не похоже на то, как это работает в мозге (мы ведь знаем это, правда?)

Посмотрите, как алгорим Particle Filter решает эту же задачу. На мой взгляд, это очень похоже на биологическую модель, по крайней мере имитируются микро-движения глаза для фокусировки внимания на отдельных фрагментах изображения, и учитывается «предыстория» таких микро-движений.

Читать полностью »

Во время спасательных и поисковых операций спастелям жизненно важно всегда чётко представлять, в какой части здания они находятся, каковы кратчайшие пути эвакуации, какие помещения уже обследованы и где в эту секунду работают их коллеги. Особенно остро эта задача стоит при пожаре и задымлении. В MIT создали индивидуальную систему автоматического построения карты помещения, которая позволяет спасателю всегда знать, где он находится.

Читать полностью »

Во время спасательных и поисковых операций спастелям жизненно важно всегда чётко представлять, в какой части здания они находятся, каковы кратчайшие пути эвакуации, какие помещения уже обследованы и где в эту секунду работают их коллеги. Особенно остро эта задача стоит при пожаре и задымлении. В MIT создали индивидуальную систему автоматического построения карты помещения, которая позволяет спасателю всегда знать, где он находится.

Читать полностью »


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