2012-08-27 17 views
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मैं एक काम कर समाधान, लेकिन मैं किसी के लिए देख रहा हूँ जो कुछ उपयोगी संकेत/लिंक के साथ सही दिशा में मुझे धक्का कर सकते हैं की जरूरत नहीं है:स्थिति मान्यता

मैं एक के साथ एक छवि है इसमें fiducial (उदाहरण के लिए एक क्रॉस या डॉट या जो भी सरल ज्यामिति हो सकता है)। छवियों का स्रोत स्वयं एक तरह से जलाया जाता है ताकि एक मनुष्य परिणामस्वरूप छवि को पसंद नहीं करेगा लेकिन फिडियसियल के लिए विपरीत बहुत अच्छा है। इसके बाद मेरे पास उस फिडियसियल (वेक्टर डेटा प्रारूप) का स्पष्ट ज्यामितीय वर्णन है और इसकी नाममात्र स्थिति है।

अब मैं ओपनसीवी को छवि में फिडियसियल ढूंढना चाहता हूं और मुझे अपनी वास्तविक, वर्तमान स्थिति (और यह संभव है कि फिडियसियल के लिए रोटेशन) वापस कर दें।

ओपनसीवी के साथ यह कैसे किया जा सकता है? मैंने पाया ट्यूटोरियल हमेशा जटिल पैटर्न जैसे चेहरे और चित्रों का उपयोग करते हैं जिन्हें फिडियस डिटेक्शन के लिए अनुकूलित नहीं किया जाता है, इसलिए वे सभी बहुत ही जटिल सीखने/विवरण विधियों का उपयोग करते हैं।

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जैसा कि सवाल वर्तमान में लिखा गया है, ऐसा लगता है कि आप चाहते हैं कि कोई अपना होमवर्क/प्रोजेक्ट करे। कृपया बताएं कि आपने पहले क्या प्रयास किया है और आपको किस समस्या का सामना करना पड़ता है। – Sam

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जैसा कि पहले से ही मेरे प्रश्न के भीतर कहा गया है, मुझे सही दिशा खोजने के लिए केवल कुछ संकेतों की आवश्यकता है, कोई पूरा समाधान नहीं। मुझे कुछ के लिए दोष न दें क्योंकि आपने बस मेरे प्रश्न को पूरी तरह से नहीं पढ़ा है। – Elmi

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faq के अनुसार http://stackoverflow.com/faq तो ओपन-एंडेड बहस या सलाह के लिए ** ** ** नहीं है, लेकिन विशिष्ट प्रोग्रामिंग प्रश्नों के लिए। प्रश्न को पोलेमिक्स के बिना, या संक्षिप्त, विशिष्ट उत्तर में उचित उत्तर नहीं दिया जा सकता है। और मुझे लगता है कि आपका होमवर्क सही एल्गोरिदम खोजने के बारे में है, इसलिए बस किसी को यह बताने के लिए कहें कि आपके लिए बुरा लगता है – Sam

उत्तर

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अपने फिडियसियल के आधार पर आप विभिन्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं। ओपनसीवी में पहले से लागू एक बहुत ही सामान्य विधि एसआईएफटी है, जो एक छवि में स्केल इनवेरिएंट मजबूत अंक पाती है। जिस तरह से आगे बढ़ने के लिए है:

  • भागो अपने विश्वस्त ऑफ़लाइन पर झारना। यह ट्रैक करने के लिए कीपॉइंट्स उत्पन्न करता है।

  • भागो झारना वास्तविक समय (या फास्ट है, जो भी झारना वर्णनकर्ता उत्पन्न कर सकते हैं) दृश्य में keypoints खोजने के लिए।

  • उदाहरण के लिए एक मैचर (FLANN matcher) का उपयोग करें, यह जानने के लिए कि छवि में कौन से कीपॉइंट्स फिडियसियल को दोषी ठहराते हैं।

  • मिलान किए गए बिंदुओं के लिए findhomography() चलाएं। मिली होमोग्राफी एच मैट्रिक्स 3x3 से, आप obtain the camera pose कर सकते हैं।

अधिक अपरिपक्व हैं, यह मुझे पसंद है और यह काफी तेज़ और तेज़ है।

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यही वह है जिसे मैं ढूंढ रहा था। अच्छा है धन्यवाद! – Elmi

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