roboforum.ru

OpenCV понятно что нужно. Другое дело, что сам по себе OpenCV это всего лишь библиотека с кучей функций.

так и пишите тз и на каких условиях ищите человека. пример это конечно хорошо, но вот амофная постановка вопроса "нужно распознавать образы и текстовую информацию" мягко говоря некорректно. да и вам какая разница что можно, а что нельзя реализовать на опенцв или любой другой цв библиотеке, которых десятки? это не считая, что у потенциального исполнителя могут быть свои наработки и алгоритмы.

да лан те, прям таки сложно распознать номерки на машинах? и даже ни одного готового опенсорс проектика ещё нет для этого? другой вопрос, что рассматривать цену в отрыве от тз и условий сотрудничества вообще бессмысленно. или вы просто любите делить шкуру неубитого медведя, даже если никогда не осилите его подстрелить? сегодня от вас номерки захотят. завтра модель и год выпуска машины, причём новые модели софтина сама должна будет "откапывать", роясь по сети. послезавтра лица идентифицировать потребуют со 100% точностью и не взирая на грим, головные уборы,... после-после завтра идентификация всех обьектов в поле зрения камер, определение их характеристик и трекинг движения. и это всё как внутри, так и снаружи здания. и всё это после того, как вы акцептируете договор, в котором подпишитесь под реализацей любых фенечек, приходящих в голову заказчика по ходу написания софтины угу, удачи.

ничего я не определял (для общего случия). само по себе распознование номеров или надписей давно не проблема, примеров реализации с исходниками до ... и больше. но это только часть софта/алгоритмов и кто сказал, что эта часть окажется самой сложной? а простенькие задачки на "естественном языке" направление весёлое. например задача написать программу для идентификации/классификации на снимке емкостей для напитков. даже, если ограничить возможные классы до небольшого количества, буде масса проблем даже при формальном описании, про софт вообще можно не заикаться. желающие могут формально описать отличия пивного бокала или кружки от других бокалов/кружек. утрирую, но эт очень расспространённое явление, когда в тз генерят на первый взгляд простенькие задачки, а на деле обломинго прилетает уже на стадии формального описания или подсчёте стоимости разработки.

Можно вот этот ролик посмотреть TrafficDemo.avi, я когда-то пробовал типы машин визуально определять с помощью алгоритма AVM. Потом скачать демо-версию AVM, с пользовательским интерфейсом http://edv-detail.narod.ru/Navigator_src.zip, распаковать архив и запустить .\Navigator\StartMe.bat и попробовать обучить AVM на пару-тройку машин из вашей коллекции. Если у AVM получится распознавать ваши автомобили, ну тогда можно попробовать адаптировать её под вашу задачу. А вообще, всё это может упереться в бесконечные исследования, и заглохнуть. Так что я просто предлагаю попробовать, получится с ходу – хорошо, нет, ну значит AVM тут не подходит.

Запускаете .\Navigator\StartMe.bat и в появившемся диалоговом окне жмёте кнопку «Изучить объект», затем курсором мыши указываете левый верхний угол объекта на картинке с видеокамеры и жмёте левую клавишу мыши, потом растягиваете рамку, указывая размер объекта, еще раз клацаете клавишу мыши. В появившемся диалоге пишите название объекта и жмёте «Ok». Затем размещаете объект для обучения в зелёной рамке (подготовка к обучению), когда рамка станет красной, то обучение началось, нужно будет показывать объект под разными углами. Если с первого раза не успели показать все картинки одного и того же объекта, то в диалоговом окне «Введите название объекта» можно выбрать из списка тот же самый объект и выполнить дополнительное обучение (показать ещё картинок того же объекта).

Владимир0811 писал(а):Для нашей организации необходима система, которая сможет распознавать образы, а также текстовую информацию с фото. Пример: есть фото автомобиля, система идентифицирует марку авто по неким шаблонам и распознает его номер (к 134 ра 199 rus) типа этого..

В моей программной системе AIAssistant я объединил OpenCV, движок экспертной системы и онтологии. Возможно, такое сочетание поможет в абстрактной классификации наблюдаемых зрительных образов. Если что - обращайтесь.