GraphD писал(а):пирамидальным алгоритмом пробежаться
Это кстати из вейвлетов? А ведь не хотел я туда лезть ))
Технический форум по робототехнике.
GraphD писал(а):пирамидальным алгоритмом пробежаться
А куда выслать?=DeaD= писал(а):Можете выложить или по мылу прислать свои результаты и кинуть ссылку или кратко сказать какими алгоритмами пользуетесь?
=DeaD= писал(а):Это кстати из вейвлетов? А ведь не хотел я туда лезть ))
GraphD писал(а):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
GraphD писал(а):=DeaD= писал(а):Это кстати из вейвлетов? А ведь не хотел я туда лезть ))
Про вейвлеты в этом методе я че-то не слышал........
Там видимо не сжатый файл, все-равно на флешке носил=)=DeaD= писал(а):А что такие большие - 3.5Мб - фотки же обычно 100Кб, ну максимум 200Кб.
=DeaD= писал(а):Хм, а я нашел только пирамидальную сортировку и про вейвлеты что-то. Скажите про что хоть примерно алгоритм?
GraphD писал(а):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.
=DeaD= писал(а):Что-то много пирамидальных алгоритмов развелось
А что за функцию то брать I(x,y)
=DeaD= писал(а):Странно - как-то слабо верится, что центр тяжести яркости может дать какие-то интересные результаты - вы это пробовали?
GraphD писал(а):=DeaD= писал(а):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
=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
GraphD писал(а):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...
=DeaD= писал(а):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?
=DeaD= писал(а):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.
GraphD писал(а):=DeaD= писал(а):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.
Не понял... поподробнее, какой в этом случае пшик? у нас просто очень маленькое смещение насчитается... вот и все... поподробнее*