Тема доклада является логическим продолжением выступления Александра Бакулина в области робототехники и посвящена актуальной на сегодняшний момент проблеме технического зрения

1. Машинное зрение с
использованием Open CV
Пинин Денис
Codemasters International
веб-разработчик, MCPD
TULADEV.NET dpinin@codereign.net

2. Задача непростая перед нами стоит
найти и распознать объект надо
Весь спектр задач, которые приходиться решать
при распознавании можно разделить на две
группы:
- распознавание и классификация изображений;
- поиск и распознавание объектов на
изображениях.
1.
2.
Этапы цифровой обработки
изображения
TULADEV.NET

3. Изображение ты должен получить
вначале
1. Регистрация изображения с помощью одиночного сенсора
одиночный чувствительный элемент
линейка чувствительных элементов
матрица чувствительных элементов
TULADEV.NET

4. 2. Регистрация изображения с помощью линейки сенсоров
считывание изображения с помощью линейки
сенсоров
считывание изображения с помощью
кольцеобразного набора сенсоров
TULADEV.NET

5. 3. Регистрация изображения с помощью матрицы сенсоров
TULADEV.NET

6. Знать какие они бывают обязан ты
1. Формат изображения (BMP, PNG, JPG, TIFF и т.д.)
2. Разрешение (800Х600, 3000Х2000 и т.д.)
3. Глубина цвета
3.1. Бинарное изображение
3.2. 8-битное true color
TULADEV.NET

7. 3.3. 32(24)-битное true color
TULADEV.NET

8. Изображение улучшить подходов
несколько известны мне
1. Линейная фильтрация
2. Медианная фильтрация
до шум после
TULADEV.NET

9. 3. Пороговая фильтрация и получение контуров
TULADEV.NET

10. Теперь объекты распознать готов ты
Есть изображение с несколькими объектами
Обходим каждый контур и
считываем координаты каждого
пикселя
Получаем радиусы исходной и
эталонной фигуры
TULADEV.NET

11. N
(ri rcp )(ri m rcp )
Используем волшебную i 0
m
формулу N N
(ri rcp )2 (ri rcp )2
i 0 i 0
Получаем графики
распределения корреляции и
делаем вывод о схожести или
различии фигур
одинаковы различны
TULADEV.NET

12. Хафа преобразование изучить ты
должен
до после
Предположим что через
две соседние точки
изображения можно
провести прямую линию
TULADEV.NET

13. Преобразуем каждую
линию в синусоиду и
найдем участки
наибольших
пересечений
5 точек много точек
Насладимся
результатом 
TULADEV.NET

14. Open CV готов изучить ты теперь
1. Библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки
изображений и численных алгоритмов общего назначения
с открытым кодом. Реализована на C/C++, а также
разрабатывается для С#, Python, Java, Ruby, Matlab, Lua и других
языков.
2. OpenCV содержит в себе более 500 функций которые охватывают много
областей, включая контроль качества на производстве, системы безопасности,
обработку изображений в медицине, пользовательские интерфейсы,
стереоскопическое зрение и роботостроение.
TULADEV.NET

15. Изначально перед OpenCV ставились следующие цели:
- Способствовать исследованиям в области компьютерного зрения путем
разработки не только открытого, но и тщательно оптимизированного кода.
- Распространение информации по машинному зрению, разработка
общей инфраструктуры на которой могли бы основываться разработчики; код
должен быть удобочитаем и передаваем.
- Способствовать развитию коммерческих приложений, выпустив код под
лицензией, не требующей приложения, использующие библиотеку, быть
бесплатными или открытыми.
Виктор Ерухимов Валерий Курякин
TULADEV.NET

16. Умеет многое технология данная
1. Выводить надписи
2. Размывать изображения
Простое размытие Медианное размытие Двусторонняя фильтрация
TULADEV.NET

17. 3. Произвести сложные морфологические преобразования
исходное эрозия расширение закрытие
открытие морфологичес изоляция изоляция
кий градиент ярких темных
локальных локальных
пиков пиков
TULADEV.NET

18. 4. Залить часть изображения
5. Изменить размеры изображения
6. Выполнить пороговую обработку
TULADEV.NET

19. 7. И даже адаптивную пороговую обработку
8. Вычислить градиенты с помощью фильтра Собела
по оси Y по оси X
TULADEV.NET

20. 9. Выполнить преобразования Лапласа и Кэнди
10. Выполнить преобразование Хафа для линий и окружностей
11. Выполнить сегментацию изображения различными способами
TULADEV.NET

21. Признаки Хаара использует она
Признаки Хаара — признаки цифрового изображения,
используемые в распознавании образов.
• используются при распознавании лиц в реальном времени
• позволяют создать каскад классификаторов
• бывают прямоугольные и наклонные
TULADEV.NET

22. Рассказ закончен мой на этом…
TULADEV.NET

23. Почитать
1. OReilly Learning OpenCV (книга)
2. http://opencv.org/
3. http://locv.ru/wiki/
4. http://www.emgu.com
5. http://robocraft.ru/page/opencv/
TULADEV.NET

24. Вопросы?
TULADEV.NET