@aleks20

opencv, с++ ,Visual Studio 2010
Необходимо выделять движущиеся объекты на видео чтобы в дальнейшем распознавать среди них людей.
1)нужно получить программу выделяющую движущийся объект целиком.
2)нужна база картинок для дальнейшего обучения программы(чтобы можно было сравнивать объекты и определить что люди,а что нет).

Покидайте,пожалуйста, ссылок или книг если знаете что-то полезное.
Особенно буду благодарен если кто-нибудь подскажет насчет 2 пункта

0

@Izual

Ну сравнивай предыдущие и следующий кадр.
Разсчитывай маску объекта, его характеристики.

0

@aleks20

забыл уточнить то, что не знаком хорошо с программированием, особенно в области работы с графикой.. и слова маска и прочее не очень понятны(даже если прочитать информацию в гугле) нужны более наглядные примеры..

0

@Izual

Вы понимаете на какой уровень задачи вы замахиваетесь?.. С совершенно нулевыми знаниями, с отсутствием представления выполнения и работы алгоритмов вы просто ставите не померно тяжёлую работу, за которую думаю хорошие компании заплатили бы не мало средств.
Первое:
Это не программирование, это базовые основы с photoshop хотябы. Просто честно скажу даже помогать перехотелось, потому что не вижу труда который вы приложили(кроме как само ваше присутствие на форуме) для хотя бы первых шагов на встречу цели.
И вообще откуда вам такая идея пришла?
Извините, но если не знать что такое сложение, то и "2+2=4" будет безсмысленно писать.

Ну для примера дам тебе пищу для размышления: DirectDraw - DDSURFACEDESC2 | DDSD_LPSURFACE. Рисуются только оттенки белого-чёрного
21 пост, пример работы directdraw. Уже исходя из примера вы имеете возможность realtime контролировать буффер изображения, а дальше ну видимо трубку мира и танцы с бубнами...

0

@aleks20

я всего лишь прошу у опытных людей совета о хороших книгах или ссылках при помощи которых можно начать рассматривать данный вопрос.

0

@Izual

aleks20, вы отетили так как вы хотели, а не так как я спросил. В этом вся разница, вы видите то что хотите видеть - рамки, граничащие вашим восприятием, я не зря спросил "откуда вам такая идея пришла". Мне вот например идеи иногда во сне приходят, но если бог даёт сон, значит есть смысл. Но другое дело, когда идеи не реализуемы чисто логическим путём, я говорю о том, что если человек всю жизнь кортошку копал и не видел дальше собственного носа - то он не станет другим, ибо он уже себя ограничил и свыкся. Программирование должно граничить с любознательностью и неким утопизмом - иначе "не хватит запала дойти", потому что это как влюблённость - она проходит после насыщения, а вечные каноны они вечны - они духовны, там есть утопия гармонии к которой стремится каждый, но из за преград которые ставим сами - отказываясь от духовности многие становятся просто copypaste machine =)

1

@aleks20

"откуда вам такая идея пришла" ответ:она пришла из университета,я студент и ко мне задачи приходят не во сне, а в лабораторных работах)

0

@Izual

Как такая сложная задача появилась, а у вас нет опыта?.. вы на программиста учитесь?

В общем слишком много разделов по которым надо икать, начиная от приёма видео, обработка, анализатор движений..

Маска это в окружность движущегося объекта. (в коде это будет выглядеть как изменённые по цвету кадры между фрэймами он же fps)

0

@VTsaregorodtsev

В книге Брадского и Кехлера дан пример кода для алгоритма 2005г. Более свежие алгоритмы (их - искать в буржуинской научной литературе) - более качественно работают с тенями (не присоединяют их к объекту), изменениями освещённости и фона.
Далее (для объединения точек в объект, для заполнения дыр в объекте) - морфологическая фильтрация или connected components.

В общем, по OpenCV не так много книг издано (у буржуев, а затем кое-что переведено и на русский) - читаем эти учебники, после чего все вопросы по теме отпадают.

1

@aleks20

учусь на программиста и сам не ожидал такой задачи именно для начинающего студента...

0

@Izual

Повергло в шок.
Во первых: на начальных курсах такое задание оффициально не могут дать - это граничит за абсурдностью отсутствия опыта в составлении алгоритмов.
Во вторых: на начальных курсах не знать что такое "маска" и идти на кафедру программирования - извините, но зачем вы пошли если на досуге не занимаетесь(лись) самообучением? Видимо "в 21 веке очень редко можно встретить обычного дурака, все с высшими образованиями" (с mail).

В общем либо вас разводит препод так сказать "для своих нужд", ну либо лыжи не едут =)
Вы хоть понимаете как должет быть составлен алгоритм и ход действий направленный на реализацию вами заданной задачи? - Планирование очень важный этап. А вы так написали в теме, мол "ничего не знаю, даже программирование" - просто из этого следует вывод, что вам ещё рано - идите накатайте на препода заяву, т.к. если вам не объясняли как работать с графикой и не обучили программированию - то это просто бред.

2

@OstapBender

Это где такие лабы дают и на каком курсе?

https://www.youtube.com/watch?v=YA_lWWhePW8 тут парни написали библиотечку, содержащую порядка 20+ алгоритмов, я сам тестировал, для не сильно зашумленных видео, работают большинство вполне хорошо, в частоности я использовал MOG.
это OpenCV.

либо простой подход:
вычитаешь из кадра k+1 кадр k, получаешь карту движения, но способ для твоей цели очень "так себе"

таких баз вполне достаточно в интернете, гугли по ключевым словам по типу "pedestrian dataset" и тому подобное.

2

@Izual

OstapBender, помоему ваши способы ничего путного начинающему не дадут. Смысл в обучении не только умение пользоваться тем что создано, но и понимать. А если смотреть шире, то уж именно тем кто учится нужно уметь самим разрабатывать базовые алгоритмы. Имею ввиду что именно в контектсе первого курса должно быть:
Только k-1, т.е. будущее никто не видит, ведь текущее это k.
Видимо в смысле: сравниваеш изменённые пиксели (как я и сказал по маске движущего объекта).
Способ соответствует курсу так 3-4, потому что хоть и со стороны алгоритм прост, но писать его столько подводных камней...

А вот база картинок - это бред сивой кабылы. Тема о реал видео, какие там картинки могут быть, там только признаки объекта. Если вообще говорить о реальном использовании, то это и видео, и аудио, и тепловизор - в идеале конешно.

1

@OstapBender

и откуда брать обучающие признаки без базы?
видимо мы говорим о разных вещах, т.к то о чем я написал это попиксельная разность 2-х матриц, то есть 3 строчки

1

@Izual

Ну мозг даже школьника позволяет из реальной жизни взять пример того какие признаки указывают на какой либо объект. Другое дело что молодые мало внимания уделяют таким вещям...

Ну ты же имел ввиду сравнение двух кадров(естественно это два массива пикселей).

Только вот сравнивать уже даже два кадра будет как минимум 100 строками кода, если не тысячей)))

1

@OstapBender

я не понимаю вас, вы плаваете где-то в абстракциях, есть конкретное понятие признака и признакового пространства, а так же определенные алгоритмы вычисления конкретных признаков (которые уже в свою очередь будут использоваться для распознавания)
что-что? опять не понял.
либо cvAbsDiff из OpenCV

Добавлено через 1 минуту
aleks20, ты какие объекты хочешь находить на изображении? (в перспективе)

1

@Izual

ИМЕННО ЭТО!

Да? Кто эти алгоритмы писал? Не уж то бог писал алгоритмы для разпознования "людей" на видео? - Если нет, то это был человек, кэп. А если это был человек, то почему вы думаете этот человек не скопировал то что видит в реальной жизни и не по этим же признакам не построил абстракционный алгоритм? Ведь по сути это так было, есть и будет. Всё что мы(программисты) реализуем в компьютере - это копирование того что есть в реальном мире, либо это улучшение того чего в реальном мире нет - хотя это всё равно есть (а точнее было, например "магические способности" они же известны в веданте как ситхи).
Ну если Остап Бэндер будет думать о том как кого то обмануть, а не о том о чём ему говорят - то и не поймёт никогда. Вся суть в концентрации на определённом объекте. Если вы сконцентрируетесь на том что говорят, то вы с лёгкостью будете понимать это, но видимо как и в большинстве случаев "слышу звон" - это про тех кто смотрит в книгу, но не сконцентрирован на ней, а в голове у него что то другое (например мысли: "надо машину", "надо посуду помыть" и д.р. понос относящийся к временной суете).

Вот вы написали что у вас есть две(три совсем не нужны) матрицы, отображающие 2 соседних кадра. Начинаете сравнивать пиксели. Если где то пиксели не "==", то значит там произошло действие. Как отличать "ветерком листочек надуло" или движение макро объектов - это то что и нужно, но объяснять не буду - "те кто не слушают не способны услышать", а я вроде клоуном развлекать публику не устраивался, да и не платят за данное действие. 100 000 рублей и я вам напишу подробно как отличать макро объекты разных видов и типов...

1

@OstapBender

не вижу смысла продолжать разговор, т.к. вы, очевидно, не разбираетесь в сабже.
автор может писать в тему, если будут какие-то вопросы в дальнейшем.

1

@Izual

0

@sensik

Izual, я столкнулся с той же проблемой.
Необходимо обнаружить объект на видео-съемке в режиме реального времени.
Я знаю что нужно разработать Датчик активности и движения, плюс всякие фильтры...
Я хотел чтоб вы мне помогли с вибором методов и т д...
..._{здесь были контакты}...
заранее благодарен

0