roboforum.ru

2Виталий: Да ничем не лучше и EDV не утверждал этого просто он у него унифицированный - и образы распознает и feature-detector, вот и всё. Он же не выступает на научной конференции с докладом об открытии нового метода навигации доселе науке неведомого

Как выделяются эти самые фрагменты? Например, как она обработает чёрную букву "Ж" на белом фоне, конкретно интересуют две антенки в виде V, от средней палки.

2Виталий:

Ну, так они сами всё протестировали и приняли решение приобрести исходные тексты алгоритма AVM. Я их не заставлял.

Vorral писал(а):Как выделяются эти самые фрагменты? Например, как она обработает чёрную букву "Ж" на белом фоне, конкретно интересуют две антенки в виде V, от средней палки.

Предельно просто, смотрим:

Код: Выделить всё • Развернуть

// Calculation of velocity
void Calculate(IplImage* apImg, CvMat** appVx = NULL, CvMat** appVy = NULL)

Запоминаем по сетке квадратные фрагменты изображения (80x80 пикселей) на предыдущем кадре, а потом на следующем ищем (в окрестности) куда каждый из них сдвинулся.

А с буквой “Ж” всё нормально будет, потому что её усики слева и с право на 180 градусов повёрнуты относительно друг друга (смотрят в разные стороны), а алгоритм AVM к повороту не инвариантен (так что эти усики для него разные объекты). Я бы больше волновался с повторяющимися символами типа «>>>>>» вот тут точно проблема возникнет.

В пределах увеличилось/уменьшилось на 25% AVM распознает, а вот если больше, то нужно будет дополнительное сканирование устраивать при поиске (уменьшенными и увеличенными областями интереса).

Если работать не относительно одной зоны, а "выстраивать" картину по сумме/с учётом всей информации, то проблемы не будет.

Так особые точки тоже по разному могут находится, для этого всё равно, нужно осмотреть соседние пиксели(можно тем же квадратом 40х40, хотя мне он кажется слишком крупным). Один их вид, мне подсказал Dead, это центр массы монотонной фигуры со значением инерции(в некоторых ситуациях они будут неплохо срабатывать, когда фигура не приближается/удаляется/поворачивается). Остаются зоны с резкой сменой цвета. Их я предполагаю тоже выделить в фигуры и подробить(если они окажутся больше порога). Мне кажется, чем больше точек будет, тем лучше, как говорил EDV важна общая статистика, а не надежда в виде пары маяков. Лишние точки просто можно запросто откинуть. Я сторонник уменьшения блока с 40х40, например на 16х16

Ну дык а вообще - вот если бы в MIT восхищенно восклицали

Самое интересное, что feature detector обычно очень хорошо параллелиться.

Как пример вот короткое видео.


Очень бы хотелось иметь такую примочку к камере, которая обеспечивает аппаратную очистку изображения + feature detection.