<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss version="2.0">
<channel>
	<title>Хабрахабр:  Метки / opencv</title>
	<link>http://habrahabr.ru/rss/tag/opencv/</link>
	<description><![CDATA[]]></description>
	<language>ru</language>
	<managingEditor>editor@habrahabr.ru</managingEditor>
	<generator>habrahabr.ru</generator>
	<pubDate>Sat, 11 Feb 2012 02:55:48 GMT</pubDate>
	<lastBuildDate></lastBuildDate>
	<image>
		<link>http://habrahabr.ru/</link>
		<url>http://habrahabr.ru/i/logo.gif</url>
		<title>Хабрахабр</title>
	</image>
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Алгоритмы / Viola Jones на собственной шкуре, часть 2. — Emotion? — OMG, Yes!!!]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/134857/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/134857/</link>			
			<description><![CDATA[Привет всем еще раз! Я решил сразу попробовать выпустить две статьи, практически в одно время, чтобы не прерывать цепь повествования, т.к. <a href="http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/135244/">начало данной статьи</a> очень важно!<br/>
Итак, многие ждали примеры моей программы и объяснения ее работы с точки зрения написания кода. Я же рассказываю последовательно, чтобы каждый смог ее повторить у себя на компьютере. Обращайте внимание побольше на обильные комментарии в коде, в них сила! И не бойтесь мега-мелкого скролла, т.к. информации много. Передислоцируйтесь в место с хорошим интернетом, в статье много схем и фотографий!<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/134857/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Sun, 25 Dec 2011 04:21:44 GMT</pubDate>
			<author>skynoname</author>
			<category>алгоритм</category><category>метод</category><category>Viola Jones</category><category>Виола</category><category>Джонс</category><category>распознавание образов</category><category>распознавание изображений</category><category>распознавание объектов</category><category>распознавание лиц</category><category>машинное обучение</category><category>AdaBoost</category><category>бустинг</category><category>классификация</category><category>деревья принятия решений</category><category>каскад</category><category>усиление</category><category>детектор границ Канни</category><category>Canny</category><category>Otsu</category><category>бинаризация Отсу</category><category>OpenCV</category><category>videoInput</category><category>stasm</category><category>C++</category><category>C</category><category>Visual Studio</category><category>Qt</category><category>распознавание эмоций</category><category>Виола-Джонс</category><category>эмоции</category><category>тренировка каскада</category><category>каскад классификаторов</category><category>признаки</category><category>признаки Хаара</category><category>Haar-like features</category><category>изображение</category><category>видео</category><category>лицо</category><category>c plus plus</category><category>окно сканирования</category><category>операторы Собеля</category><category>сегментация изображений</category><category>дилатация</category><category>segmentation</category><category>dilatation</category><category>canny edge detection</category><category>Sobel</category><category>image processing</category><category>face recognition</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Обработка изображений / Viola Jones на собственной шкуре, часть 1. Настройка проекта под OpenCV]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/135244/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/135244/</link>			
			<description><![CDATA[Привет, друзья мои! Дорогие Хабраюзеры и Хабрачитатели, предлагаю Вам окунуться в дебри разработки программы распознавания эмоций по материалам предыдущих моих<a href="http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/133909/"> статей</a>. <div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/135244/#habracut">Поехали!</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Sat, 24 Dec 2011 19:29:11 GMT</pubDate>
			<author>skynoname</author>
			<category>алгоритм</category><category>метод</category><category>распознавание образов</category><category>распознавание изображений</category><category>распознавание объектов</category><category>распознавание лиц</category><category>OpenCV</category><category>videoInput</category><category>stasm</category><category>C++</category><category>C</category><category>Visual Studio</category><category>Qt</category><category>тренировка каскада</category><category>каскад классификаторов</category><category>изображение</category><category>видео</category><category>лицо</category><category>c plus plus</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
		
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Обработка изображений / [Из песочницы] Сборка OpenCV с поддержкой изображений с широким динамическим диапазоном формата EXR]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/134855/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/134855/</link>			
			<description><![CDATA[Приветствую всех интересующихся машинным зрением. Для тех, кто давно работает с OpenCV, вряд ли это большая проблема, но у людей, решившим заняться программированием с этой замечательной библиотекой недавно, подключение дополнительного функционала может вызвать затруднение.<br/>
<br/>
На данный момент OpenCV (я рассматриваю непосредственно текущую версию 2.3.1) позволяет работать с HDR-изображениями, хранящимися в формате .exr. Но по некоторым причинам этот функционал не только недоступен в базовой сборке, но и не содержится в папке сторонних подключаемых модулей в исходниках. Директория ilmimf в 3rdparty содержит только не особо интересный license и невнятный readme, ввиду чего простое включение галочки, установленной, собственно, по умолчанию, ничего не даёт.<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/134855/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Mon, 19 Dec 2011 09:32:06 GMT</pubDate>
			<author>tetramino</author>
			<category>opencv</category><category>openexr</category><category>exr</category><category>hdr</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
	
		
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Программирование / [Из песочницы] PSNR и SSIM или как работать с изображениями под С]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/programming/126848/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/programming/126848/</link>			
			<description><![CDATA[<img src="http://hyonlim.files.wordpress.com/2010/12/opencv_logo_with_textthumb240x295164_thumb.png?w=198&amp;h=244" alt="image" align="left"/>В данной статье я коснусь базовых принципов, как работать с изображениями. Для этого я выбрал библиотеку <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV"><i>OpenCV</i></a>. Она распространяется бесплатно, так что скачать ее не составит труда. <br/>
Когда мне на учебе дали задание написать две метрики для оценки различия двух картинок, в частности качества видоизмененной от исходной, меня это конечно все это немного смутило. Знания в программировании были, мягко говоря, не очень большими, как-никак был только на первом курсе. Благо, какую библиотеку выбрать сказали заранее, так что с этим труда не возникло. А вот как ее использовать это было уже на порядок сложнее, все, что я в основном смог нарыть в интернете, было на английском, хоть я его и знаю на уровне, что могу читать тех. литературу, вследствие огромности самой библиотеки, подходило мало. Отлично, что удалось, какие функции и как использовать, я смог потом уточнить у преподавателя. А требовалось только понять как обращаться к самой картинке, в частности к отдельным пикселям изображения. Кого заинтересовало, добро пожаловать под кат. <div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/programming/126848/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Mon, 22 Aug 2011 17:03:45 GMT</pubDate>
			<author>4knowledge</author>
			<category>програмирование</category><category>C</category><category>C++</category><category>OpenCV</category><category>SSIM</category><category>PSNR</category><category>работа с изображениями</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
	
		
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Обработка изображений / [Из песочницы] Система учета на базе OCR системы]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/123395/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/123395/</link>			
			<description><![CDATA[<h4>Пролог</h4><br/>
По ходу своей трудовой деятельности получил задачу придумать и реализовать систему учета рекламной информации. Учет заключался в проверке наличия нужной информации на нужном рекламном щите. Щит и полиграфия пронумерованы.<br/>
В качестве исходной информации для системы предлагалось использовать фото. После <s>торговли</s> согласования с дизайнерами было оговорено, что оба номера будут располагаться внутри одной рамки. Единственное, что рамка могла быть в любом месте щита.<br/>
Собственно на этом постановка задачи заканчивается и начинается повествование о реализации. <br/>
Задача решается в три действия:<br/>
<ol>
<li>Нахождение нужного прямоугольника на изображении.</li>
<li>Распознавание текста.</li>
<li>Проверка правильности распознавания.</li>
</ol><br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/123395/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Mon, 04 Jul 2011 16:41:22 GMT</pubDate>
			<author>Damaskus</author>
			<category>OCR</category><category>OpenCV</category><category>Tesseract</category><category>php</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Обработка изображений / Контурный анализ]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/118486/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/118486/</link>			
			<description><![CDATA[<img src="http://habrastorage.org/storage/habraeffect/83/c4/83c4cc035443864d691cec297d43c76c.png" align="left"/>Cтатья описывает теоретические основы контурного анализа и аспекты его практического применения для распознавания изображений.<br/>
Первая часть статьи содержит основные определения и теоремы контурного анализа. Я постарался выделить главные моменты, которые позволяют достаточно быстро понять суть контурного анализа, и начать его применение на практике. Также, я добавил кое-что от себя. В основном это касается некоторых аспектов теории, которые недостаточно ясно изложены в теоретических трудах, а также вопросы оптимизации алгоритмов контурного анализа. Этому посвящена вторая часть статьи. Там же приводятся результаты работы алгоритмов, описаны проблемы и недостатки данного метода.<br/>
<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/118486/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Mon, 02 May 2011 05:56:03 GMT</pubDate>
			<author>BigObfuscator</author>
			<category>контурный анализ</category><category>распознавание изображений</category><category>компьютерное зрение</category><category>opencv</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Алгоритмы / Опубликован код алгоритма Predator]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/116912/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/116912/</link>			
			<description><![CDATA[Хотя сам Зденек Катал был против, но исходные коды его алгоритма отслеживания объектов в видеопотоке <a href="http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/116824/">Tracking-Learning-Detection (aka Predator)</a> всё-таки попали в открытый доступ. Судя по всему, они были какое-то время выложены на <a href="http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html">сайте автора</a> и кто-то успел сделать копию. А поскольку код публиковался под лицензией GPL 2.0, то не осталось никаких препятствий для его дальнейшего распространения. <br/>
<br/>
Проект TLD на github: <a href="http://github.com/teknovibe/TLD">1</a>, <a href="http://github.com/Magicdream/TLD">2</a>, <a href="http://github.com/bitemyapp/TLD">3</a>, <a href="http://github.com/noomerikal/TLD">4</a>, <a href="http://github.com/davidyang/TLD">5</a><br/>
<br/>
Основная часть сделана на Matlab и его относительно легко можно транслировать в C за пару дней.<br/>
<br/>
Сам трекинг осуществляется методом Лукаса-Канаде и с помощью OpenCV.]]></description>
			
			<pubDate>Tue, 05 Apr 2011 19:40:15 GMT</pubDate>
			<author>alizar</author>
			<category>распознавание образов</category><category>компьютерное зрение</category><category>OpenCV</category><category>Predator</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
		
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Обработка изображений / [Из песочницы] Распознавание некоторых современных CAPTCHA]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/116222/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/116222/</link>			
			<description><![CDATA[Именно так называлась работа, представленная мной на <a href="http://baltic.contedu.ru/">Балтийском научно-инженерном конкурсе,</a> и принёсшая мне очаровательную бумажку с римской единичкой, а также новенький ноутбук.<br/>
<br/>
Работа заключалась в распознавании CAPTCHA, используемых крупными операторами сотовой связи в формах отправки SMS, и демонстрации недостаточной эффективности применяемого ими подхода. Чтобы не задевать ничью гордость, будем называть этих операторов иносказательно: красный, жёлтый, зелёный и синий.<br/>
<br/>
<b>Данный текст распространяется на условиях лицензии <a href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/deed.ru">CC BY-SA</a>.</b><br/>
<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/116222/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Fri, 25 Mar 2011 18:37:26 GMT</pubDate>
			<author>Pastafarianist</author>
			<category>CAPTCHA</category><category>Python</category><category>OpenCV</category><category>FANN</category><category>recognition</category><category>распознавание</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
	
		
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Обработка изображений / [Из песочницы] Измерение расстояния до объекта и его скорости]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/115661/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/115661/</link>			
			<description><![CDATA[Технологию, которую я собираюсь Вам представить, я не встречал в найденных мной методах определения расстояния до объекта на изображении. Она не является ни универсальной, ни сложной, суть её заключается в том, что видимое поле (будем считать, что мы используем видеокамеру) калибруется линейкой и затем сопоставляется координата объекта на изображении с отметкой на линейке. То есть измерение ведётся по одной линии или оси. Но нам не нужно хранить отметку на линейке для каждого пикселя, алгоритму для калибровки нужно только знать размер линейки в пикселях и в метрах, а также координату пикселя, который является фактической серединой линейки. Очевидное ограничение — работает только на плоских поверхностях.<br/>
<br/>
Кроме самого метода в статье рассмотрена его реализация на языке Python с использованием библиотеки OpenCV, а также рассмотрены особенности получения изображений с вебкамер в Linux, используя video4linux2 API.<br/>
<br/>
<img src="http://habrastorage.org/storage2/8ee/ce8/126/8eece812645f43b934d24e5081f18a35.jpg" title="Окно программы измерения расстояния" align="center"/><br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/115661/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Thu, 17 Mar 2011 15:12:19 GMT</pubDate>
			<author>Lerg</author>
			<category>python</category><category>tkinter</category><category>opencv</category><category>webcam</category><category>image processing</category><category>video4linux</category><category>ctypes</category><category>c++</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Алгоритмы / UnLogo, или как избежать маркетинга]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/105686/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/105686/</link>			
			<description><![CDATA[Хочется представить хабрасообществу интересный проект, который, пока что не освещался на хабре.<br/>
<br/>
<a href="http://unlogo.org/">UnLogo</a><br/>
<br/>
По словам разрабочиков: UnLogo это веб-сервис, который избавляет ваше видео от логотипов и прочей корпоративной атрибутики.<br/>
<br/>
Используя открытые компоненты OpenCV и FFMPEG, а так-же базу логотипов различных компаний данный софт может убирать логотипы из видеофайлов.<br/>
<br/>
Видео под катом.<br/>
<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/105686/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Wed, 06 Oct 2010 22:57:03 GMT</pubDate>
			<author>vsviridov</author>
			<category>unlogo</category><category>opencv</category><category>ffmpeg</category><category>маркетинг</category><category>логотипы</category><category>видео</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Алгоритмы / Автоматизация очистки снимков документов с помощью Sikuli]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/96432/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/96432/</link>			
			<description><![CDATA[<i>Некоторое время назад меня попросили расширить один давний <a href="http://habrahabr.ru/blogs/DIY/80701/#comment_2380747">комментарий</a> до полноценного топика. Не думаю, что сам по себе он достаточно интересен, но у меня возникла идея: почему бы не совместить полезное с приятным и не познакомиться поближе с одним любопытным инструментом, <a href="http://habrahabr.ru/blogs/ui_design_and_usability/82639/">новость</a> о котором недавно облетела все айтишные ресурсы.</i><br/>
<br/>
<h3>Проблема</h3><br/>
Основная задача, которую будем решать в рамках данного топика — подготовка сканов и фотографий письменных источников (книг, лекций и т.п.) для их печати, компактного хранения, упаковки в djvu и т.п.<br/>
Photoshop и FineReader рассматривать не будем. Хотя они и предоставляют ряд полезных инструментов, но стоят денег, вообще говоря.<br/>
При наличии сканера обычно всё просто: получаются изображения достаточно хорошего качества, чтобы можно было обойтись минимальной обработкой.<br/>
С фотографиями интереснее: добавляются проблемы с освещением и геометрические искажения. Увы, исправление геометрических искажений автоматизировать, как минимум, сложно. А вот с освещением и фоном вполне можно побороться. Чем и займёмся.<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/96432/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Thu, 17 Jun 2010 20:24:49 GMT</pubDate>
			<author>Killy</author>
			<category>sikuli</category><category>paint.net</category><category>обработка изображений</category><category>автоматизация</category><category>opencv</category><category>сигнал</category><category>шум</category><category>ппнх</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Персональные блоги / OpenCV. Сравнительный анализ оболочек под C#]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/personal/86574/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/personal/86574/</link>			
			<description><![CDATA[Занимаясь анализом фото&nbsp;и&nbsp;видео&nbsp;потоков, поиском информации&nbsp;на&nbsp;изображении&nbsp;невольно&nbsp;столкнулся&nbsp;с&nbsp;открытой библиотекой <a href="http://ru.wikipedia.org/wiki/OpenCV">OpenCV</a>, про&nbsp;которую уже не&nbsp;раз упоминалось на&nbsp;<a href="http://lockdog.habrahabr.ru/blog/76133/">Хабре</a>. Но&nbsp;проблема&nbsp;в&nbsp;том, что&nbsp;OpenCV реализована&nbsp;для&nbsp;C++, а&nbsp;я&nbsp;программирую на&nbsp;C#.<br/>
Итак, чтобы не&nbsp;изучать C++ в&nbsp;тех тонкостях, которые мне&nbsp;бы потребовались для&nbsp;использования&nbsp;OpenCV я&nbsp;решил поискать wrapper этой библиотеки&nbsp;написанный под&nbsp;C#.<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://musical-bee.habrahabr.ru/blog/86574/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Fri, 05 Mar 2010 21:49:54 GMT</pubDate>
			<author>musical_bee</author>
			<category>OpenCV</category><category>EmguCV</category><category>wrapper</category><category>OpenCVSharp</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Персональные блоги / OpenCV. Видео с камеры. Пишем в файл]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/personal/78150/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/personal/78150/</link>			
			<description><![CDATA[<img src="http://pics.livejournal.com/lockdog_88/pic/0002fk2g/s320x240" alt="image"/><br/>
<h5>Приветствую!<br/>
</h5><br/>
В прошлых уроках:<br/>
<a href="http://lockdog.habrahabr.ru/blog/76723/">OpenCV. Вывод видео</a><br/>
<a href="http://lockdog.habrahabr.ru/blog/76133/">OpenCV (компьютерное зрение). Установка под MSVS 2008. «Hello World»</a><br/>
<br/>
Мы научились устанавливать OpenCV, написали первую программу и считывали видео из файла.<br/>
<br/>
Сейчас я хочу показать вам, как просто захватывать видео с камеры и научимся сохранять видео в файл.<br/>
Поехали!<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://Lockdog.habrahabr.ru/blog/78150/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Sun, 13 Dec 2009 18:12:14 GMT</pubDate>
			<author>Lockdog</author>
			<category>компьютерное зрение</category><category>opencv</category><category>c++</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Персональные блоги / OpenCV. Вывод видео]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/personal/76723/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/personal/76723/</link>			
			<description><![CDATA[<img src="http://pics.livejournal.com/lockdog_88/pic/0002fk2g/s320x240" alt="image"/><br/>
<br/>
Сегодня я вам покажу как вывести видео в нашем приложении при помощи OpenCV. Это так же легко, как и работа с изображением. Помимо прошлых действий нам потребуется сделать цикл, для чтения каждого кадра видео, так же нам потребуется команда, по который мы сможем выйти из этого цикла, если видео покажется слишком скучным.=)<br/>
Приступим!<br/>
<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://Lockdog.habrahabr.ru/blog/76723/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Sun, 29 Nov 2009 12:16:48 GMT</pubDate>
			<author>Lockdog</author>
			<category>компьютерное зрение</category><category>opencv</category><category>c++</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Персональные блоги / OpenCV (компьютерное зрение). Установка под MSVS 2008. «Hello World»]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/personal/76133/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/personal/76133/</link>			
			<description><![CDATA[<img src="http://pics.livejournal.com/lockdog_88/pic/0002fk2g/s320x240" alt="image"/><br/>
OpenCV — это библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений. Исходный код является октрытым.<br/>
<br/>
Эта вещь очень интересная и ей можно найти много применений: идентификация пользователя за компьютером, распознавание предметов, трэкинг объектов, а уж в робототехнике применений ещё больше!<br/>
<br/>
В этом посте я опишу подробную установку данной библиотеки и мы напишем простейшую программу — этакий «Hello World» в компьютерном зрении. :)<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://Lockdog.habrahabr.ru/blog/76133/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Mon, 23 Nov 2009 15:47:43 GMT</pubDate>
			<author>Lockdog</author>
			<category>компьютерное зрение</category><category>opencv</category><category>c++</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Искусственный интеллект / В поисках НЛО. Детект объектов на изображении]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/67937/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/67937/</link>			
			<description><![CDATA[<a href="http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/67194/">Взлом captcha</a> это, конечно, интересно и познавательно, но, по большому счёту, бесполезно. Это лишь частный случай задачи, которая возникает в одном из интересных направлений развития IT – <a href="http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_распознавания_образов">распознавание образов</a> (<a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Pattern_recognition">pattern recognition</a>). <br/>
<br/>
<img src="http://www.geliosmi.com/images/stories/articles/haartraining/1.jpg"/><br/>
<br/>
Сегодня мы рассмотрим алгоритм (точнее, более правильно считать это методикой, т.к. она объединяет в себе множество алгоритмов), который стоит на стыке таких областей, как Machine Learning и Computer Vision. <br/>
<br/>
С помощью этого алгоритма мы будем искать НЛО (позарился на святое) на изображениях.<br/>
<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/67937/#habracut">Уберите детей!</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Tue, 25 Aug 2009 14:57:09 GMT</pubDate>
			<author>Indalo</author>
			<category>НЛО</category><category>boosting</category><category>adaboost</category><category>opencv</category><category>computer vision</category><category>machine leraning</category><category>haar</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Искусственный интеллект / Взлом каптчи файлообменника]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/67194/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/67194/</link>			
			<description><![CDATA[<h4><strong>Введение</strong></h4><br/>
<br/>
В данной статье коротко рассказывается о процессе взлома captcha с <a href="http://ifolder.ru">ifolder.ru</a>. Применение в процессе языка Python и сторонних библиотек. Применение алгоритма <a href="http://ru.wikipedia.org/wiki/Преобразование_Хафа">преобразований Хафа</a> в составе библиотеки <a href="http://sourceforge.net/projects/opencv/">Open Computer Vision</a> © Intel позволит нам избавиться от шума на изображении, простая в использовании и быстрая библиотека <a href="http://leenissen.dk/">FANN</a> (Fast Artificial Neural Network) сделает возможным применение искусственной нейронной сети для задачи распознавания образа. <br/>
<br/>
Моя мотивация состояла, прежде всего, в том, чтобы попробовать язык Python. Как известно, лучший способ изучить язык — решить на нём какую-нибудь прикладную задачу. Поэтому параллельно описанию процесса обработки изображения я буду рассказывать о том, какие библиотеки и для чего я использовал.<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/artificial_intelligence/67194/#habracut">Сломать мозг</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Sun, 16 Aug 2009 10:36:25 GMT</pubDate>
			<author>Indalo</author>
			<category>hough</category><category>преобразования хафа</category><category>неросети</category><category>fann</category><category>opencv</category><category>python</category><category>captcha</category><category>ifolder</category><category>matplotlib</category><category>pyqt4</category><category>ai</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[Персональные блоги / Распознавание дорожных знаков (OpenCV)]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/personal/61048/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/personal/61048/</link>			
			<description><![CDATA[Здраствуйте, решил поделиться своим опытом применения OpenCV (Intel) при решении практической задачи. <br/>
<br/>
Зачада стояла следущая — автоматическое распознавание дорожных знаков на видео желательно в режиме реального времени. К большому сожалению на русском языке очень мало информации по подобной проблеме, и еще меньше примеров. <br/>
Вообщем пошарив по интернету, было принято решение использовать библиотеку OpenCV, которая располагала необходимым мат. аппаратом и как позже оказалось, довольно высокой производительностью.<br/>
<br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://Horus20.habrahabr.ru/blog/61048/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Mon, 01 Jun 2009 12:11:40 GMT</pubDate>
			<author>Horus20</author>
			<category>opencv</category><category>road sign recognition</category><category>распознавание изображений</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
			
		<item>		
			<title><![CDATA[JAVA / Face Detection на джаве — это просто!]]></title>
			<guid isPermaLink="true">http://habrahabr.ru/blogs/java/60782/</guid>
			<link>http://habrahabr.ru/blogs/java/60782/</link>			
			<description><![CDATA[Спешу поделиться с вами своею радостью :) Столкнулся я тут недавно с задачкой — нужно было определить местонахождения лиц на картинке. <br/>
<br/>
Зачем это нужно — другой вопрос: мне, лично, понадобилось для создания модели распределения внимания по картинке, а кому-то, может быть, нужно для того, чтобы людей как в фейсбуке автоматически на групповой фотографии выделять.<br/>
<br/>
Алгоритмы, в принципе, неплохо известны. Одним из лучших является алгоритм Viola & Jones, но поиск готовых имплементаций результатов не принёс. Было расстроился, но обратил внимание на замечательную нативную библиотеку — <a href="http://ru.wikipedia.org/wiki/OpenCV">OpenCV</a>. Библиотека ценна не только реализацией основных алгоритмов компьютерного зрения, но тем, что встречается решительно на всех платформах.<br/>
<br/>
И что же вы думаете? Одним из первых в гугле выпадает вот такой замечательный <a href="http://ubaa.net/shared/processing/opencv/">проект</a> JNI интерфейса к OpenCV!<br/>
<br/>
Несколько минут закачки, десяток минут чтения документации с установкою программы, и ещё десяток — написание теста. А потом, и вот этими четырьмя строчками, просто берём и распознаём на картинке лица!<br/>
<br/>
<blockquote><code>OpenCV cv = new OpenCV();<br/>
cv.loadImage(&quot;test.jpg&quot;, 300, 400);<br/>
cv.cascade(&quot;haarcascade_frontalface_default.xml&quot;);<br/>
Rectangle bounds[] = cv.detect();</code></blockquote><br/>
<div class="habracut"> <a class="habracut" href="http://habrahabr.ru/blogs/java/60782/#habracut">Читать дальше &rarr;</a> </div>]]></description>
			
			<pubDate>Fri, 29 May 2009 01:34:04 GMT</pubDate>
			<author>ymik</author>
			<category>face detection</category><category>opencv</category><category>java</category>
		</item>
		
		
		
		
		
		
		
		
	
	
	
	
	
	
	
	

	
</channel>
</rss>

