Комментарии 9
На самом деле ИМО даже неудачные варианты отработаны не так уж и плохо ^^
Спасибо) интересно) захотелось попробовать на своих примерах )
Интересно еще про зашумленные изображения)
Из статьи нифига не понял. В частности как именно работает алгоритм.
Как по мне — набор слов без смысла :)
Обрабатываете изображение — а оперируете матрицами… Для ламеров, в двух словах о получении матриц было бы не плохо.
И что само ужасно! Не строчки кода!!!
Как жить? Как жить я вас спрашиваю, господа? :)
Как по мне — набор слов без смысла :)
Обрабатываете изображение — а оперируете матрицами… Для ламеров, в двух словах о получении матриц было бы не плохо.
И что само ужасно! Не строчки кода!!!
Как жить? Как жить я вас спрашиваю, господа? :)
ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0
ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B8%D0%BA%D1%81%D0%B5%D0%BB%D1%8C
Растровые картинки как бы уже сами по себе матрицы без преобразования(ну если уж совсем вдаваться в подробности то они хранятся как список чисел в массиве в расжатом виде, но например в matlab imread('mycoolImg.jpg') выдает изображении в виде матрицы и можно делать с ним всё что угодно как с обычной матрицей)
Код есть в конце, но он скажем так не тривиальный:)
ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B8%D0%BA%D1%81%D0%B5%D0%BB%D1%8C
Растровые картинки как бы уже сами по себе матрицы без преобразования(ну если уж совсем вдаваться в подробности то они хранятся как список чисел в массиве в расжатом виде, но например в matlab imread('mycoolImg.jpg') выдает изображении в виде матрицы и можно делать с ним всё что угодно как с обычной матрицей)
Код есть в конце, но он скажем так не тривиальный:)
Классный алгоритм. Конечно, любопытно было бы сравнить когда он даёт отказы и насколько они часты.
Особенно интересно с лицами. Поиск симметрии на лицах эта целая задачка большая. Мы когда-то с ней сталкивались. Но ни один из открытых алгоритмов или алгоритмов по которым есть статьи нам не показался действительно стабильным и рабочим.
Ещё любопытно про его скорость работы и сходимость. Вы как-то оценивали эти параметры? Например если пробовать довернуть 10mpx картинку, то сильно нужно её размерность уменьшать? Если ест несколько локальных минимумов, то он сойдётся в какой-то один, или будет прыгать туда-сюда?
Особенно интересно с лицами. Поиск симметрии на лицах эта целая задачка большая. Мы когда-то с ней сталкивались. Но ни один из открытых алгоритмов или алгоритмов по которым есть статьи нам не показался действительно стабильным и рабочим.
Ещё любопытно про его скорость работы и сходимость. Вы как-то оценивали эти параметры? Например если пробовать довернуть 10mpx картинку, то сильно нужно её размерность уменьшать? Если ест несколько локальных минимумов, то он сойдётся в какой-то один, или будет прыгать туда-сюда?
Да, и в догонку. Вы сами алгоритм пробовали? В реальности часто оказывается, что статья красиво написанная, с виду всё работает, а возьмёшься делать алгоритм, а там никакой стабильности работы и в помине нет. Моар камеры всё убивает.
Там в коде используется пирамида для ускорения вычислений, а еще там куча параметров, что не радует, так как не понятно как их настраивать, но по ощущениям код работает быстро.
Какого то полномаштабного сравнения не производил, но я попробовал на реальных автомобильных номерах(надо выбирать рект ближе к номеру(чтобы было поменьше фона), не всегда срабатывает правильно, т.е. не доворачивает), а так же на лицах.Но на самом деле для лиц нам нужен не просто разворот, а нам нужно совмещение лиц(обычно делают просто совмещение по глазам и рту) и есть модификация основанная всё на той же кухне которая это делает, возможно я напишу об этом статью попозже.
Ошибки он делает, я даже привел в статье случаи, и бывает еще хуже если он за что то уцепиться и сойдется не туда, биения я не наблюдал.
пример для лиц с детектором матлаба
Какого то полномаштабного сравнения не производил, но я попробовал на реальных автомобильных номерах(надо выбирать рект ближе к номеру(чтобы было поменьше фона), не всегда срабатывает правильно, т.е. не доворачивает), а так же на лицах.Но на самом деле для лиц нам нужен не просто разворот, а нам нужно совмещение лиц(обычно делают просто совмещение по глазам и рту) и есть модификация основанная всё на той же кухне которая это делает, возможно я напишу об этом статью попозже.
Ошибки он делает, я даже привел в статье случаи, и бывает еще хуже если он за что то уцепиться и сойдется не туда, биения я не наблюдал.
пример для лиц с детектором матлаба
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Алгоритм TILT или нестандартное использование ранга матрицы