Блог им. musical_bee → OpenCV. Сравнительный анализ оболочек под C#
Занимаясь анализом фото и видео потоков, поиском информации на изображении невольно столкнулся с открытой библиотекой OpenCV, про которую уже не раз упоминалось на Хабре. Но проблема в том, что OpenCV реализована для C++, а я программирую на C#.
Итак, чтобы не изучать C++ в тех тонкостях, которые мне бы потребовались для использования OpenCV я решил поискать wrapper этой библиотеки написанный под C#.
Итак, чтобы не изучать C++ в тех тонкостях, которые мне бы потребовались для использования OpenCV я решил поискать wrapper этой библиотеки написанный под C#.
Блог им. Lockdog → OpenCV. Видео с камеры. Пишем в файл
Приветствую!
В прошлых уроках:
OpenCV. Вывод видео
OpenCV (компьютерное зрение). Установка под MSVS 2008. «Hello World»
Мы научились устанавливать OpenCV, написали первую программу и считывали видео из файла.
Сейчас я хочу показать вам, как просто захватывать видео с камеры и научимся сохранять видео в файл.
Поехали!
Блог им. Lockdog → OpenCV. Вывод видео
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.=)
Приступим!
Блог им. Lockdog → OpenCV (компьютерное зрение). Установка под MSVS 2008. «Hello World»
OpenCV — это библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений. Исходный код является октрытым.
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!
В этом посте я опишу подробную установку данной библиотеки и мы напишем простейшую программу — этакий «Hello World» в компьютерном зрении. :)
Искусственный интеллект → В поисках НЛО. Детект объектов на изображении
Взлом captcha это, конечно, интересно и познавательно, но, по большому счёту, бесполезно. Это лишь частный случай задачи, которая возникает в одном из интересных направлений развития IT – распознавание образов (pattern recognition).
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.
С помощью этого алгоритма мы будем искать НЛО (позарился на святое) на изображениях.
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.
С помощью этого алгоритма мы будем искать НЛО (позарился на святое) на изображениях.
Искусственный интеллект → Взлом каптчи файлообменника
Введение
В данной статье коротко рассказывается о процессе взлома captcha с ifolder.ru. Применение в процессе языка Python и сторонних библиотек. Применение алгоритма преобразований Хафа в составе библиотеки Open Computer Vision © Intel позволит нам избавиться от шума на изображении, простая в использовании и быстрая библиотека FANN (Fast Artificial Neural Network) сделает возможным применение искусственной нейронной сети для задачи распознавания образа.
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.
Блог им. Horus20 → Распознавание дорожных знаков (OpenCV)
Здраствуйте, решил поделиться своим опытом применения OpenCV (Intel) при решении практической задачи.
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.
Вообщем пошарив по интернету, было принято решение использовать библиотеку OpenCV, которая располагала необходимым мат. аппаратом и как позже оказалось, довольно высокой производительностью.
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.
Вообщем пошарив по интернету, было принято решение использовать библиотеку OpenCV, которая располагала необходимым мат. аппаратом и как позже оказалось, довольно высокой производительностью.
JAVA → Face Detection на джаве — это просто!
Спешу поделиться с вами своею радостью :) Столкнулся я тут недавно с задачкой — нужно было определить местонахождения лиц на картинке.
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.
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 — OpenCV. Библиотека ценна не только реализацией основных алгоритмов компьютерного зрения, но тем, что встречается решительно на всех платформах.
И что же вы думаете? Одним из первых в гугле выпадает вот такой замечательный проект JNI интерфейса к OpenCV!
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!
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.
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 — OpenCV. Библиотека ценна не только реализацией основных алгоритмов компьютерного зрения, но тем, что встречается решительно на всех платформах.
И что же вы думаете? Одним из первых в гугле выпадает вот такой замечательный проект JNI интерфейса к OpenCV!
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!
OpenCV cv = new OpenCV();
cv.loadImage("test.jpg", 300, 400);
cv.cascade("haarcascade_frontalface_default.xml");
Rectangle bounds[] = cv.detect();