問題タブ [opencvsharp]

C# および OpenCvSharp ライブラリと共に OpenCv ニューラル ネットワーク モジュールを使用するプログラムを作成しています。ユーザーの顔を認識しなければならないので、ネットワークをトレーニングするにはサンプルのセットが必要です。問題は、サンプル画像をトレーニングに適した配列に変換する方法です。私が持っているのは、200x200 の BitMap 画像と、40000 個の入力ニューロン、200 個の隠れニューロン、および 1 個の出力を持つネットワークです。

それで、BitMap イメージを CvMat 配列に変換しようとしています。

そして、それを訓練しようとすると、次の例外があります。

入力トレーニング データは、トレーニング サンプルの数に等しい行数と 0 番目の (入力) レイヤーのサイズに等しい列数を持つ浮動小数点行列である必要があります。

トレーニング用コード:

私は OpenCV を初めて使用し、CvMat 構造を理解していないため、変換に何か問題があったと思います。私のエラーはどこにあり、ビットマップを変換する他の方法はありますか?

I am working on Xamarin Android project which requires some image processing. I tried integrating the latest(Any CPU build) version of OpenCVSharp in to my Xamarin.Android project. The home page of OpenCvsharp Github says OpenCVsharp can run on any platform which supports mono. But when the assemblies are loaded on compilation, it is returning a FileNotFoundException- "Could not load assembly System.Drawing. What is the work around to get it working in mono for android ? Thank you in advance

私は単純な OpenCvSharp プロジェクトを持っています。互換性のある参照を追加し、opencv dll をプロジェクトにインポートしました。システムは x86 に設定されており、ほとんどすべてが二重チェックされていますが、それでもこのエラーが発生します。私は2時間検索し、同様の問題に対するすべての提案を実行しましたが、まだ解決されていません. 私の問題を解決するために誰かが私にアドバイスしてください。

残念ながら、私はこれに苦労しています。Emgu と OpenCvSharp が混在するプロジェクトがあります。奇妙に聞こえますが、理由があります。

とにかく、私が持っているのは、OpenCvSharp IplImage を作成するために使用したい EMGU.CV.Image です。

これは可能だと思いますが、頭を包むことはできません。

関連するコードのスニペット (C#):

修士論文の一環として、Structure From Motion を研究しています。H&Z bookの一部を読み、オンライン チュートリアルに従い、多くの SO 投稿を読んだ後、いくつかの有用な結果が得られましたが、いくつかの問題もあります。OpenCVSharp ラッパーを使用しています。すべての画像は同じカメラで撮影されています。

私が今持っているもの：

最初に、最初の 3d ポイント座標を計算します。私はこれらの手順でこれを行います：

1. Farneback の密なオプティカル フローを計算します。
2. RANSAC で Cv2.FindFundamentalMat を使用して Fundamental 行列を見つける

3. カメラの組み込み関数 (この時点では事前に定義された組み込み関数を使用) を使用して Essential マトリックスを取得し、それを分解します。

   /li>

4. 次に、ポイントを三角測量し、それらに投影行列を掛けて (Cv2.TriangulatePoints と H&Z バージョンの両方で同様の結果を試しました)、正の Z 値をチェックすることにより、両方のカメラの前でどの投影行列が最も多くの点を持っているかを確認します (から変換した後)。同種の値):

   /li>
5. この時点で、多かれ少なかれ正しい 3D ポイントが得られるはずです。3D ビジュアライゼーションは非常に正確に見えます。

次に、密なオプティカル フローを再び使用して新しいフレームごとに SolvePNP を計算し、既知の前の射影行列を使用して次の 3D ポイントを計算し、それらをモデルに追加します。ここでも、3D ビジュアライゼーションは多かれ少なかれ正しいように見えます (この時点ではバンドル調整はありません)。

新しいフレームごとに SolvePNP を使用する必要があるため、基本行列を使用して最初の 2 つの画像に対して計算されたものをチェックすることから始めました。理論的には、射影行列は、最初のアルゴリズムで計算されたものと同じか、ほぼ同じになるはずです。最初の 3D ポイントと、2 番目の画像の対応する 2D ポイントを使用します。しかし、それは同じではありません。

基本行列を分解して計算したものを次に示します。

そして、これが SolvePnPRansac から取得したものです。

どちらも正しい射影行列のように見えますが、違います。

投稿全体を読んだ辛抱強い人々に、3 つの質問があります。

さらにコードが必要な場合はお知らせください。質問を編集します。

ありがとう！

SCADA ソリューションを提供することで、多くの場合、PDF 形式または画像として提出される構造化制御図 (以下に示すフロー図のような visio) で指定されたエンド ユーザー仕様を取得します。

C# でこれらにアクセスするために、OpenCV ライブラリの 1 つを使用したいと考えていました。

私はテンプレートの認識について調べていましたが、機械学習アルゴリズムに入力して、ボックスと矢印の既知の特定の形状を認識できるように学習させるのは適切ではないようです。

私が調べたライブラリには、いくつかの polyedge 関数があります。ただし、以下の例からわかるように、要素間にスペースがない場合、システムが全体を 1 つの大きなポリゴンとして扱う危険性があります。

注釈は任意の 90 度回転である可能性があり、OCR を使用してそれらと長方形の内容を識別したいと考えています。

私はこれについて何の経験もありません. 複数のアプローチがある場合は、数学的な負担が最も少ないものを選択します。

更新: これは、私が話している画像の種類の例です。

対処すべき問題は次のとおりです。

• セル内のテキストを含む赤い四角形の識別 (OCR)。
• 方向と終点の注釈を含む矢印の識別。できれば線種。
• コンポーネントのテンプレート マッチング。
• テンプレートの一致が失敗した場合は、ポリライン エンティティまたは何かにフォールバックします。