iANPR версия для Linux

Вышла версия iANPR для Linux. Ниже приведена процедура инсталляции.

Использованная ОС – Ubuntu 13.10 desktop i386
1. Руководствуясь
http://docs.opencv.org/doc/tutorials/introduction/linux_install/linux_install.html
устанавливаем дополнительное программное обеспечение для OpenCV.
2. Скачиваем версию OpenCV 2.4.8 для linux отсюда
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
И компилируем ее.
3. Скачиваем и распаковываем iANPR SDK 1.11
http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/
4. Необходимо сделать видимой библиотеку для программ. Для этого можно прописать путь до libianpr_86.so или просто скопировать этот файл туда же, где лежат библиотеки OpenCV:
/usr/local/lib/



( Читать дальше )

Детектирование логотипов

Часто в Интернете встречаются задачи распознавания тех или иных логотипов. Какого-то готового решения для всех случаев жизни не существует. А множество разработчиков полагают, что, обучив каскады Хаара с признаками Виолы-Джонса (или чего-то иного), они получат хороший результат. Мало этого — не получив достаточного качества, они тем не менее навязывают данный подход другим разработчикам — вроде как: «Доделайте то, что я начинал делать». Конечно, обучаемые системы распознавания образов — это хорошо и правильно. Однако прежде всего нужно посмотреть, а какие признаки используются для обучения. Возможно по ним никак не распознать логотипы данного типа с высокой достоверностью и скоростью распознавания. Поэтому возникла идея сделать простейшую библиотеку распознавания логотипов.


( Читать дальше )

Морфологический градиент и анализ цветных изображений

Очень часто при анализе изображений необходимо выделить границы объекта. При этом во многих случаях разработчики предпочитают работать с изображениями в градациях серого, поскольку это намного быстрее. Однако не всегда, работая в градациях серого можно выделить искомый объект. Например, есть изображение:



( Читать дальше )

Делаем программу распознавания автомобильных номеров с IP камер на основе iANPR SDK, OpenCV и Windows Forms за 3 часа

Готовые системы распознавания автомобильных номеров могут быть достаточно дорогими, при этом качество распознавания не гарантируется на высоком уровне. Бывают случаи, когда, купив систему распознавания автомобильных номеров, пользователь обнаруживает, что она работает не достаточно достоверно. При использовании iANPR SDK (http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/) вы можете сами спроектировать систему распознавания за очень короткое время и убедиться в качественности работы. Кто может использовать iANPR SDK? В принципе любая компания, которой по тем или иным причинам желает использовать распознавание автомобильных номеров. Однако, среди них можно выделить 2 большие группы по целям использования:
1) для автоматизации въезда на территорию компании – нет нужды покупать дорогостоящее программное обеспечение, которое не удовлетворяет всем потребностям, когда можно купить лицензию iANPR RUS PRO LIMITED за 9950 рублей и сделать все, что нужно самостоятельно, если в компании есть программист;
2) для использования в собственной распространяемой системе видеонаблюдения – конечно, при разработке собственного программного продукта приоритетно все модули разрабатывать самому, однако разработка надежной системы распознавания автомобильных номеров не является тривиальной задачей, и на неё требуются не только высококвалифицированные специалисты с высокой заработной платой, но и месяцы разработки-тестирования. В этом случае покупка лицензии iANPR RUS PRO FULL за 50000 рублей на начальном этапе позволит вам сразу же ввести функцию распознавания автомобильных номеров в вашу систему, что является сравнительно небольшими затратами.
В данной статье будет показано как, использую iANPR SDK, IP камеру, OpenCV и Windows Forms за 3 часа сделать простое приложение для распознавания автомобильных номеров. В конце разработки будет получено приложение следующего вида:



( Читать дальше )
  • 0
  • 18 января 2014, 11:36
  • vidikon
  • 2

iANPR SDK 1.1 - распознавание автомобильных номеров

Вышла новая версия SDK для распознавания автомобильных номеров:


Страница SDK:
http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/

  • исправлены ошибки;
  • добавлены функции, работающие с CvRect;
  • добавлено распознавание транзитных номеров и номеров прицепов;
  • добавлен вид расширенной лицензии;
  • добавлен новый метод детектирование номера;
  • добавлена встроенная поддержка кодов регионов РФ с тремя цифрами, начинающиеся с 7.

Детектирование объектов с помощью особенностей в OpenCV: FREAK. Детектирование множества объектов.

Детектирование объектов с помощью SURF было ранее описано здесь. В этой статье использован C++ интерфейс, FREAK и детектирование множества объектов. Надежность детектирования объектов с помощью FREAK ниже, чем SURF, однако его работа намного быстрее, что позволяет использовать алгоритм на мобильных и встроенных системах. Пример работы представлен на рисунке:

Рассмотрим исходный код, который позволяет этого достигнуть. Код приведен полностью для желающих быстро вставить его в свой проект.


( Читать дальше )

Super Resolution OpenCV: проблема усиления разрешения (суперразрешение)

Основные теоретические моменты, на которых базируются реализованные в OpenCV функции, описаны в работах [1,2]. Основная суть проблемы показана в работе [1]. Есть две копии изображения различного качества:



( Читать дальше )

Шумоподавление на изображениях в OpenCV

В OpenCV существует несколько функций для шумоподавления на изображениях. Шумоподавление используется во многих алгоритмах и не только для обработки фотографий, но и для предварительной обработки в реальном времени. Хотя реализованные в OpenCV функции несколько тяжеловесны. Для тестов возьмем следующее изображение:



( Читать дальше )

iANPR - SDK для распознавания автомобильных номеров


Вышла первая бета-версия SDK для распознавания автомобильных номеров. При возникновения ошибок, некорректного распознавания и т.п. обращайтесь на support@intbusoft.com, указав настройки алгоритма, которые вы используете и приложив изображение, с которым возникают проблемы.
iANPR SDK – это комплект средств разработки для распознавания автомобильных номеров. Основная цель – обеспечить автоматизированное распознавание автомобильных номеров на основе библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Возможности библиотеки включают обработку изображений в формате OpenCV и выдачу результата распознавания: автомобильные номера, попавшие в кадр и их координаты. Количество номеров не ограничено. Интерфейс работы с библиотекой может быть изменен по желанию заказчика. Первая бета-версия библиотеки поддерживает распознавания базовых российских номеров. На странице продукта вы можете скачать демо-версию библиотеки, которая искусственно замедлена и не предназначена для использования в коммерческих целях. Если вам необходима версия для распознавания номеров другого типа – обращайтесь к нам.
http://intbusoft.com/rus/products/iANPR/

LiveCD linux дистрибутив для работы с opencv

За исходный дистрибутив был взят Mint 15 (x86).
Данный способ подойдет многим deb дистрибутивам.


( Читать дальше )