Метка «машинное зрение»

Предлагаю вашему вниманию перевод статьи «In the Eyes of the Animal — MLF virtualise a forest through the eyes of its creatures».

«В глазах зверя» — последняя инсталляция от студии дизайна Marshmallow Laser Feast, заказанная для фестиваля AND Festival и располагающаяся в английском парке Гридейл Форест. Проект приглашает посетителей в захватывающее путешествие, дающее возможность пролететь над пологом леса, столкнуться лицом к лицу с живыми существами, созданными с высокой четкостью, материализовать различных животных и то, как они бродят по Гриндейл Парку.


Читать полностью »

А.Жуковский, С.Усилин, В.Постников

Сегодня мы хотим рассказать о новом проекте, который начали чуть больше года назад на кафедре «Когнитивных технологий» МФТИ.

Состоит он в создании системы машинного зрения, робота – автомобиля (Рис. 1), который в режиме реального времени должен обрабатывать видеопоток, распознавать окружающую сцену, детектировать объекты и формировать управляющее воздействие, направленное на решение поставленной задачи.

Логика авторобота: от машинного зрения до управления трансмиссией

Рис. 1

При этом мы не пытались полностью воссоздать реальные условия дорожной сцены, исключив все прелести малоразмерного моделирования.
Читать полностью »

В Университете штата Северная Каролина объединили две бурно развивающиеся технологии — онлайн-обучение и автоматическое распознавание эмоций. Учёные провели серию экспериментов, в ходе которых во время прохождения курсов лицо студентов снимала веб-камера, видео с которой анализировала система компьютерного зрения, умеющая распознавать выражения лица и эмоции человека. На основании этих данных компьютер может модифицировать стратегию обучения и давать ценную обратную связь для преподавателей — вместо того, чтобы гадать, какие части урока трудны для понимания, а какие навевают скуку, теперь можно просто посмотреть статистику.

Автоматическое распознавание эмоций позволит улучшить дистанционное обучение
Пример автоматического определения движений мимических мышц
Читать полностью »

Трекинг лица

Решение, позволяющее распознавать лицо человека и отслеживать положение губ, бровей, глаз в режиме реального времени. Компания SeeingMachines предоставляет API для сторонних разработчиков. Компания Ray-Ban довольно давно разместила на сайте flash-приложение, позволяющее примерить очки в реальном времени.
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 »


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