2expres 0 24 ноября, 2016 Опубликовано 24 ноября, 2016 (изменено) · Жалоба Мы предлагаем решения в области сегментации и преобразования растра в вектор, что может найти применение в машинном зрении. На сегодняшний день нами разработан графический редактор типа Paint, который используется в качестве стенда для проверки результатов преобразования файлов. Разработана программа сегментации изображения, в которой можно задавать коэффициенты для различного применения, т.е. детализация преобразованного изображения зависит от коэффициентов. Даю примеры преобразования в векторный файл с одними и теми же коэффициентами. Пример №1: В качестве оригинала взят файл tiger.svg, который лежит в архиве "tiger.rar". С помощью фотошопа файл svg был переведен в bmp (почему то слегка изменились цвета рисунка), а затем bmp был переведен обратно в svg с погрешностью аппроксимации кривых в 1 пиксель файл tiger1.svg и в 3 пикселя более компактный файл tiger2.svg все в архиве "tiger.rar". Видим что преобразованные файлы получились в размере меньше оригинала, но не все так просто с реальными фотографиями. tiger.rar Пример №2: Реальную фотографию церкви делал я сам: Результат преобразования в svg, точность аппроксимации 1 пиксель: im023.rar На мой взгляд - это недостаточное сжатие изображения, есть идеи как его улучшить, для этого нужно свободное время. Далее взяты картинки из интернета. Пример №3 Взято с сайта http://www.mallenom.ru/company/publications/321/ Цель увидеть на листе бумаги 2 черные полосы и кружок. Наша программа с этой задачей успешно справилась со стандартными коэффициентами без подбора. Результат аппроксимация 1 пиксель: untitled.rar Пример №4: Картинка из интернета очень плохого качества самолет: Преобразовали с помощью стандартных коэффициентов в svg файл. Самолет четко выделился на фоне неба, а небо неоднородно. Правда пропали все детали самолета, но для компьютерного зрения - это не важно. Детальную картинку можно получить изменив коэффициенты, но сильно увеличится объем выходной информации: samolet.rar При разработке программ применялся только Ассемблер, без применения OpenCV. Применялись наши собственные алгоритмы. Мы можем применить данное программное обеспечение под ваши конкретные требования в области машинного зрения – это нам интересно. Для проверки качества преобразования можете высылать любые файлы растровых изображений, мы их переведем в вектор и отправим обратно. P.S. *.svg - это векторный формат, открывается с помощью любого более или менее современного браузера(chrome, opera, firefox, IE) или fotoshop, coreldraw. P.P.S. Файлы *.svg вначале нужно разархивировать. P.P.P.S. Связаться можно здесь на форуме или [email protected] Изменено 24 ноября, 2016 пользователем Sergey Krivonosov Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Grizzly 0 24 ноября, 2016 Опубликовано 24 ноября, 2016 · Жалоба При разработке программ применялся только Ассемблер, без применения OpenCV. То есть работать алгоритм будет только на определеном процессоре? fotoshop, coraldrow Ой, а что это за программы такие? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
2expres 0 24 ноября, 2016 Опубликовано 24 ноября, 2016 · Жалоба То есть работать алгоритм будет только на определеном процессоре? Ой, а что это за программы такие? 1. Работает на всех 86- совместимых процессорах, единственное требование поддержка MMX. 2. Все могут ошибиться, я думаю что все поняли, какие программы я имею ввиду:) Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
gerber 8 24 ноября, 2016 Опубликовано 24 ноября, 2016 · Жалоба А где же сам алгоритм? Который на Ассемблере. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
2expres 0 24 ноября, 2016 Опубликовано 24 ноября, 2016 · Жалоба А где же сам алгоритм? Который на Ассемблере. Нами в данный момент написаны, только программы, которые вызываются из нами разработанного растрового графического редактора. Описательной части к этим программам НЕТ. Это требует свободного времени. В данный момент все свободное время идет на совершенствование алгоритмов. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
2expres 0 25 ноября, 2016 Опубликовано 25 ноября, 2016 · Жалоба Еще немного примеров работы программы теперь с печатными платами: https://electronix.ru/forum/index.php?showtopic=138793 Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
VCucumber 0 25 ноября, 2016 Опубликовано 25 ноября, 2016 (изменено) · Жалоба На мой взгляд - это недостаточное сжатие изображения, есть идеи как его улучшить а на сколько вы хотите сжать ? и сколько уже жмёте ? сделайте мне такое: Изменено 25 ноября, 2016 пользователем Огурцов Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
2expres 0 25 ноября, 2016 Опубликовано 25 ноября, 2016 (изменено) · Жалоба а на сколько вы хотите сжать ? и сколько уже жмёте ? сделайте мне такое: 1) Фотография, которая имеет размер *.bmp 9МБ ужимается нами *.svgz до 220КБ. Так много из-за ненужных техническому зрению мелких деталей. По нашим прикидкам ужать можно еще в 10 раз. Наша задача превратить фотографию в упрощенную картинку - "Лубок". Затем выделить объекты с которыми в дальнейшем будем работать. Это не значит, что мы не можем анализировать мелкие детали, но чтобы определить цвет глаз человека необходимо первое определить вначале человека, потом найти его лицо и только затем глаза. Чем меньше деталей тем проще найти человека... Мы можем определять размер объекта, площадь объекта, наличие объекта, количество объектов и другие задачи. im023.rar 2) Что вы хотите увидеть на фотографии? Подобие растрового изображения или читать маркировку элемента или определять ориентацию элемента - это совершенно разные прикладные задачи. Если мы занимаемся задачей компьютерного зрения, то нестоит экономить на качественном объективе, на освещении объекта, от этого зависит качество сегментации. Изменено 25 ноября, 2016 пользователем Sergey Krivonosov Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
VCucumber 0 25 ноября, 2016 Опубликовано 25 ноября, 2016 (изменено) · Жалоба а можно результат в растре или в wmf хотя бы ? нужна быстро работающая программа для микроконтроллера, которая выводит координаты максимально прямоугольного прямоугольника и его надпись текстом качество картинки здесь хорошее, вы не рассчитывайте что в реале будет лучше, будет гораздо и гораздо хуже - типа найти чёрные глаза чёрной кошки в тёмной комнате Изменено 25 ноября, 2016 пользователем Огурцов Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
2expres 0 26 ноября, 2016 Опубликовано 26 ноября, 2016 · Жалоба а можно результат в растре или в wmf хотя бы ? нужна быстро работающая программа для микроконтроллера, которая выводит координаты максимально прямоугольного прямоугольника и его надпись текстом качество картинки здесь хорошее, вы не рассчитывайте что в реале будет лучше, будет гораздо и гораздо хуже - типа найти чёрные глаза чёрной кошки в тёмной комнате Для меня есть решаемые задачи, нерешаемые задачи и задачи, решать которые нет никакого смысла. Если бы вы прислали фотографию плантации помидоров с целью их автоматического сбора - это сложно решаемая задача, так как решение ее дает хороший экономический эффект мы бы за нее взялись. Фото же бардака на столе радиолюбителя, сделанная к тому же плохой мыльницей неинтересная задача, которая уже давно решена: SMD компоненты продаются в лентах и применяются SMD-установщики компонентов, а пайка производится в печи оплавления припоя. А с такой технологией как на фото - не до машинного зрения. Мы не разрабатываем искусственный интеллект, который наведет порядок на столе. Пример реально решаемой задачи: 2D фото печатной платы. Необходимо сравнить дорожки печатной платы с PCB. Делается сегментация платы и PCB. Количество сегментов и их площадь должна совпадать. Если количество сегментов больше в плате "обрыв", если меньше "закоротка". Но фото платы должно быть отличного качества с равномерным освещением. С современным уровнем техники - это сделать не сложно. Решать данную задачу должен быстродействующий процессор с обязательным применением MMX и никакой микроконтроллер на сегодняшний день с этой задачей не справится. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
VCucumber 0 26 ноября, 2016 Опубликовано 26 ноября, 2016 · Жалоба неинтересная задача кругом одни боги - такое ощущение, что я на олимпе Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Lerk 0 28 ноября, 2016 Опубликовано 28 ноября, 2016 · Жалоба Фото же бардака на столе радиолюбителя, сделанная к тому же плохой мыльницей неинтересная задача, которая уже давно решена: Вы, видимо, не занимались производством, и представляете себе его по картинкам из интернета. Жизнь сложнее. Вот, например, ребята из smd-taxi у себя решили такую задачу. И потому у них есть вибростолик, который подбрасывает компоненты, а манипулятор с камерой ищет среди них тот, что в нужной ориентации. (может что и перепутал, но суть ясна) Это, конечно, не ведерко, но сделать актуатор для пересыпания компонентов из ведерка на платформочку не сложно. Решать данную задачу должен быстродействующий процессор с обязательным применением MMX и никакой микроконтроллер на сегодняшний день с этой задачей не справится. Да ну?) А вы пробовали, или это просто вам так кажется? Кстати, о птичках. Насколько быстрее ваши алгоритмы, чем OpenCV? Вы проводили сравнение? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
2expres 0 28 ноября, 2016 Опубликовано 28 ноября, 2016 (изменено) · Жалоба Вы, видимо, не занимались производством, и представляете себе его по картинкам из интернета. Жизнь сложнее. Вот, например, ребята из smd-taxi у себя решили такую задачу. И потому у них есть вибростолик, который подбрасывает компоненты, а манипулятор с камерой ищет среди них тот, что в нужной ориентации. (может что и перепутал, но суть ясна) Это, конечно, не ведерко, но сделать актуатор для пересыпания компонентов из ведерка на платформочку не сложно. Да ну?) А вы пробовали, или это просто вам так кажется? Кстати, о птичках. Насколько быстрее ваши алгоритмы, чем OpenCV? Вы проводили сравнение? 1. На любом серьезном производстве уже давно применяют SMD-установщики, например, https://russian.alibaba.com/p-detail/%D0%90...0002117108.html Цена всего 4000 у.е. А производительность его в сотни раз больше чем у ребят из "smd-taxi". К тому же, а как быть с smd-конденсаторами у которых нет маркировки, smd-диодами??? Если бы господин Огурцов выслал фото печатной платы с нанесенной паяльной пастой и задача стояла определить на каких площадках паста не нанесена - это было интересной практической задачей. Или печатная плата после пайки в печи: определить все ли компонента напаяны, нет ли "надгробных памятников" и другого часто возникающего брака. Конечно - это не для "производства", где в месяц паяется 10 плат. Это решения для завода, где есть конвейер и поток, в таких условиях определить, где брак становится трудоемкой задачей и машинное зрение - единственное решение недорогое решение, по сравнению с каждодневным человеческим трудом! Алгоритмы на OpenCV мы не применяли, те кто применял пишут, что для обработки изображения 256х256 точек требуется 4 секунды и это на быстродействующем процессоре. Наша программа обрабатывает на порядок быстрее. Производительность микроконтроллера в сотню раз меньше, как быть с оперативной памятью, которой требуется от 500 МБайт для обработки качественной фотографии? Если Вы специалист по OpenCV - можем сравнить получаемые результаты. P.S. Зайдя к ним на сайт: http://www.smd-taxi.ru/ вижу что продают они обычные установщики компонентов вроде того что я давал ссылку выше. SMD компоненты они берут из лент, машинное зрение у них применяется для улучшения дополнительной точности ориентации компонента и маркировку элемента они точно не читают, потому что это не нужно! Там кстати и видео работы представлено. А про вибростол, который подбрасывает элементы - расскажите по-подробней... Мне очень интересно:) Изменено 28 ноября, 2016 пользователем Sergey Krivonosov Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
VCucumber 0 28 ноября, 2016 Опубликовано 28 ноября, 2016 · Жалоба Если бы вы в чём меня пытаетесь убедить ? Алгоритмы на OpenCV мы не применяли, те кто применял пишут, что для обработки изображения 256х256 точек требуется 4 секунды я вижу нейросеть на мк Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
2expres 0 28 ноября, 2016 Опубликовано 28 ноября, 2016 · Жалоба я вижу нейросеть на мк Заинтриговали. Можно по-подробней о нейросети на микроконтроллере? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться