roboforum.ru

Это кстати из вейвлетов? А ведь не хотел я туда лезть ))

=DeaD= писал(а):

Можете выложить или по мылу прислать свои результаты и кинуть ссылку или кратко сказать какими алгоритмами пользуетесь?

А куда выслать?
Сам результат (exe) пока не могу, ибо он не готов:)) Да и там пока сделано напрямую с камеры, загрузку из файла надо доделывать.
Могу выслать текст бакала, там есть пара фоток особых точек. Собстно, соединив их в поверхность получается тот самый результат, но это старая работа уже, у нас щас все лучше:)
PS: на емыло могу выслать, 3.5Мб

=DeaD= писал(а):

Это кстати из вейвлетов? А ведь не хотел я туда лезть ))

Про вейвлеты в этом методе я че-то не слышал........

airsoft_ekb(животное)mail.ru

А что такие большие - 3.5Мб - фотки же обычно 100Кб, ну максимум 200Кб.


Хм, а я нашел только пирамидальную сортировку и про вейвлеты что-то. Скажите про что хоть примерно алгоритм?

=DeaD= писал(а):

А что такие большие - 3.5Мб - фотки же обычно 100Кб, ну максимум 200Кб.

Там видимо не сжатый файл, все-равно на флешке носил=)

=DeaD= писал(а):

Хм, а я нашел только пирамидальную сортировку и про вейвлеты что-то. Скажите про что хоть примерно алгоритм?

Примерно так
шаг1) делим ЛЕВОЕ изобр-е на 4 равных части, ну - крестом (+) поровну.
находим "центры масс" каждой части, а точнее "отклонеение" от центра каждой части
Dx=SUMM(x * I(x,y)) / SUMM(I(x,y))
Dy=SUMM(y * I(x,y)) / SUMM(I(x,y))
шаг2) либо запоминаем эти значения отклонений, либо делим дальше каждую подчасть на 4 части и считаем отклонения, я щас не помню, но думаю по-ходу разобраться можно.
шаг3) применяем к частям ПРАВОГО изобр-ия афинное преобразование, чтобы совместить "центры масс" на таким же образом поделеном изображении на ЛЕВОМ и ПРАВОМ. Вобщем, чтобы у всех частей на ЛЕВОМ и ПРАВОМ изображении "центры масс" совпали. На последнем шаге разбиения мы будем иметь пирамиду отклонений, которая описывает некую трансформацию - форму поверхности например...
Вот вкратце, что смог уловить.

Что-то много пирамидальных алгоритмов развелось
А что за функцию то брать I(x,y)

I(x,y) - это яркость соотв-го пикселя
незнаю, я только один встречал:)

Странно - как-то слабо верится, что центр тяжести яркости может дать какие-то интересные результаты - вы это пробовали?

Ну... тут видно дело в том, что смещение второй камеры относительно первой дает смещение изображения в зависимости от удаленности объектов от камер... Т.е. получаем некую зависимость смещения "центра масс" от глубины

Да нет, это-то понятно, просто как-то похоже на попытки одним параметром непрерывно зависящим, скажем от яркости пикселей, описать тип объекта.

Ну например если параметр около 100, то это стол, а если параметр около 200, то кресло и т.п.

Слишком все как-то просто

=DeaD= писал(а):

Да нет, это-то понятно, просто как-то похоже на попытки одним параметром непрерывно зависящим, скажем от яркости пикселей, описать тип объекта.
Ну например если параметр около 100, то это стол, а если параметр около 200, то кресло и т.п.
Слишком все как-то просто

Вроде бы этот способ просто для приведения (ну по-типу морфирования) чуть искаженного изображения к оригиналу, а об описании им через одну яркость всего на свете речь не шла...

Да нет, это я понимаю, но что значит "чуть искаженного" - если речь об 3D-Reconstruction, тогда это по-моему должно дать немерянную погрешность, если нет, тогда о чем?

В любом случае делать и смотреть результат заставят))
Сам по-себе может дать погрешность, а если в симбиозе с другими методами, то может немного улучшить результат. К тому же, я подозреваю, что данный метод пригодится не для Reconstruction, а для другой локальной задачи, которую я щас сформулировать не смогу, речь об определении разрывов в форме сцены.

2GraphD: Кстати, я понял чем мне основательно не нравится центр тяжести яркости.

Рассмотрим пример:
Имеем картинку 500х500 пикселей - белый фон + размещенные в 3D и снятые под разным углом 100 черных пикселей.

Применяем козырный пирамидальный алгоритм - и на выходе что? Пшик.

Инвертируем. Работает! Странно

Вывод - как минимум нужно использовать не яркость, а контрастность

Не понял... поподробнее, какой в этом случае пшик? у нас просто очень маленькое смещение насчитается... вот и все... поподробнее*

Очень маленькое смещение = полный провал алгоритма, потому что все данные будут неверными. Это и есть пшик.

Вся информация она ведь не просто так, она зачем-то... а если она имеет погрешность в тысячи раз, то это никому не нужно и предлагается считать "пшиком"