Рейтинг
+1.13
голосов:
1
avatar

Новости  

Проект стартовал! Присоединяйтесь!

Проект «Распознавание изображений в сфере ритейла» стартовал!

Вы все еще сомневаетесь, включаться ли в проект? — Узнайте, кто уже участвует, наверняка, вы отлично впишитесь.

В проекте принимают участие более 260 человек из 12 стран, включая Испанию, Чехию, Литву и США.
Города-лидеры по числу участников: Москва, Иркутск, Санкт-Петербург, Киев и Екатеринбург.
Представителей прекрасной половины человечества на проекте 15%.
Большинство участников — это IT-специалисты и студенты.
Среди специалистов больше всего разработчиков, инженеров и программистов.
Cамые часто встречающиеся специальности: математическое моделирование, прикладная математика, информационные системы и технологии.

ТОП-5 вузов:
1. Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет,
2. Московский физико-технический институт (государственный университет),
3. Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова,
4. Санкт-Петербургский государственный университет,
5. Национальный исследовательский Томский политехнический университет.

Вы уже имеете опыт в сфере распознавания изображений или обучаетесь на технической или математической специальности? — Тогда регистрируйтесь для участия в проекте и вступайте в борьбу за главный приз!

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 )

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.

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/

Industrial DataMatrix Reader

Разработан метод распознавания индустриальных DataMatrix кодов, т.е. нанесенных ударно-точечным или капельным методом. Ниже приведен пример, в котором три по-разному освещенных кодов с поворотом на любой угол.

Распознавание дорожных знаков

Тест с распознаванием знака скорости и пешеходного перехода

Новое видео с примером трекинга лица

Трекинг лица — тесты с детектированием бровей и рта

Удлиненные оптические маркеры Aztec Marker

И снова об оптических маркерах. Удлиненный вариант.



Подробнее...

OpenCV 2.4.2


Новая версия, изменения:
1. Новая модель распространения библиотеки для Android
2. Новые особенности FREAK, которые по утверждению разработчиков превосходят ORB и SURF.
3. Улучшенное распознавание лиц и его описание.
4. opencv2.framework для iOS.
5. Исправлено 50 багов предыдущей версии.
6. Новый сайт для пользователей http://opencv.org
7. Оптимизация модулей для CUDA GPU.
http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog

OpenCV 2.4.1

Обычно я не слежу за новостями по выходу новых версий, но этот раз случайно обнаружил появление нового релиза. Интересным для меня в версии 2.4 стало появление нескольких алгоритмов распознавания лиц, которые постараюсь посмотреть. Ну а другие изменения вы можете посмотреть здесь:
http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog

Я скачал себе Windows версию http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/
Одним из первых визуальных отличий — это большой объем установки на жестком диске (почти 2.5 Гб). Это обусловлено тем, что разработчикам надоело нытье о необходимости перекомпиляций для 32-64 битных платформ, и различных версий компиляторов, поэтому сразу разместили *.lib и *.dll для всех версий. Причем динамические и статические. (Впрочем это возможно было и в 2.3 версии OpenCV, я ее не смотрел).
Для подключения библиотеки необходимо указать пути к нужной версии, например:
opencv\build\x86\vc9\lib\
opencv\build\x86\vc9\bin\
Ну, а если вы используете Debug Mode, то еще один путь:
opencv\build\common\tbb\ia32\vc9\