Дано: 2 видеокамеры... 1 объект...

← →
WondeRu © (2005-07-01 16:04) [0]

Вычислить положение объекта по двум изображениям, если известны координаты и углы видеокамер...

Как составить тригонометрическую модель представляю... Но понимаю, что все это до меня сделано...

Может кто-нить поделится ссылочкой или инфой?

← →
Anatoly Podgoretsky © (2005-07-01 16:06) [1]

На алголист тебе

← →
WondeRu © (2005-07-01 16:17) [2]

Anatoly Podgoretsky © (01.07.05 16:06) [1]
На алголист тебе
там такого нет и никогда не будет... (я не нашел там...)

← →
wal © (2005-07-01 16:21) [3]

Если я ничего не путаю, то в школе на уроках географии и геометрии про триангуляцию рассказывали. А вообще, нарисуй все на бумажке, понятней будет.

С уважением.

← →
WondeRu © (2005-07-01 16:23) [4]

wal © (01.07.05 16:21) [3]
Если я ничего не путаю, то в школе на уроках географии и геометрии про триангуляцию рассказывали. А вообще, нарисуй все на бумажке, понятней будет.

это полчаса помучаться и все будет... проблема не тригонометрии... а в подходах...
а вот есть ли научные труды, книги? потому что эта тематика очень обширна... а вот найти ничего путевого не могу...(

← →
wal © (2005-07-01 16:28) [5]

> ...проблема не тригонометрии... а в подходах...

А какие могут быть подходы? голимая математика. можешь научный труд написать (на курсовую по вышке может быть потянет).

← →
Vlad Oshin © (2005-07-01 16:28) [6]

в смысле?
в треуг. есть 2 точки и все углы, найти 3й?
и в чем сложность/прикол?

← →
WondeRu © (2005-07-01 16:57) [7]

какой же это прикол... смотрим хотя бы http://www.directionsmag.com/article.php?article_id=628

← →
-=XP=- © (2005-07-01 17:10) [8]

Так бы и говорили, что Вам "Object Reconstruction" нужно.
А то "вычислить положение объекта"...

← →
WondeRu © (2005-07-01 17:14) [9]

-=XP=- © (01.07.05 17:10) [8]
из той же оперы...

← →
WondeRu © (2005-07-01 17:18) [10]

-=XP=- © (01.07.05 17:10) [8]
хотя нет.. "Object Acquisition" точнее...

← →
-=XP=- © (2005-07-01 17:22) [11]

Вычислить положение объекта по двум изображениям, если известны координаты и углы видеокамер...

из той же оперы...

Не совсем точные исходные условия. "Углы видеокамер" подразумевают (по крайней мере, я так подумал), что они точно направлены на объект (прицел видоискателя на объекте - центральные пиксели получаемого растра принадлежат объекту). В этом случае все просто.
Если же это не так, и необходимо распознавать объект (причем, объект трехмерный), да еще и расположение его на изображении не определено (в худшем случае он может вообще отсутствовать на одном из изображений) - то все это очень сложно.
Обычно (это из общения с людьми, занимающимися подобными проблемами) для этого используют нейронные сети.
Туманные перспективы...

← →
-=XP=- © (2005-07-01 17:27) [12]

Начать с распознавания плоских изображений, плавно перейти на трехмерные объекты, а там уже, глядишь, положение определить - раз плюнуть.

Для распознавания плоских изображений необходимо "обучение" системы. Для трехмерных объектов - еще большее обучение и способность системы строить трехмерные модели на основании растров.

Может, если условия задачи это позволяют, на объекте можно закрепить какю-то контрастную мишень? Тогда это все становится проще.

-=XP=- © (01.07.05 17:22) [11]
для этого используют нейронные сети (НС)
кто?
Об этом очень много сказано, но реально действующего продукта-распознавалки на НС нет... больно уж проц жрут)
Максимум на что идут это Фурье + Корреляторы...

Обратитесь к Сергею Марущенко (Marser©), может, он Вам поможет. Я сейчас далеко (физически) от них.

В ВГТУ на кафедре оптоэлектроники занимались этим вплотную.
Я даже курсовую на эту тему писал на курсе четвертом. :)
Но и тогда, и, думаю, сейчас, особых успехов на этом поприще не было. Теоретические наработки - в огромном объеме, а вот до практической реализации довести не могут. Поэтому и говорю, что все это очень сложно.

Основная суть - попытка получить из растра некий дайджест (при помощи нейронных сетей, естественно), с некоторой вероятностью идентифицирующий тот или иной объект. В некотором роде, очень отдаленно напоминает MD5, но только появляется понятие отклонения от "нормы". "Норма", понятное дело, определяется в момент обучения. И распределение, естественно - нормальное. Собственно, основная задача - довести среднестатистическое отклонение получаемых результатов до приемлимого уровня.
В лабораторных условиях это получается, а вот в реальных условиях, при разной освещенности, другом спектре освещения, других положениях объекта нормальное распределение почему-то все больше стремится к равномерному... кхм... (это я уже утрирую)...

P.S. Я думаю, в Самаре этим тоже занимаются. Кто только этим сейчас не занимается...

← →
compdialog (2005-07-07 17:36) [16]

А кто нибудь может дать еще ссылок?

Буду крайне признателен.

Вот мои http://compdialog.com/index002.html

> Если я ничего не путаю, то в школе на уроках географии
> и геометрии про триангуляцию рассказывали

может паралакс? растояние до звезд имеено по их смещению относительно друг друга определяют...

Дано: 2 видеокамеры... 1 объект... Найти похожие ветки