Wykrywanie orientacji obiektów z wykorzystaniem biblioteki OpenCV

• Autorzy: Bugała M.

Warianty tytułu

EN

Object orientation recognition using the OpenCV library

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono podstawowe metody wykrywania obiektów na obrazie z kamer cyfrowych oraz próby wykorzystania metod do zbadania orientacji obiektu.

EN

The article presents the basic methods of detecting objects in an image from a digital camera and attempts to apply methods of determining the orientation of an object.

Słowa kluczowe

PL

rzeczywistość rozszerzona; biblioteka OpenCV; analiza obrazu; przetwarzanie obrazu; grafika trójwymiarowa

EN

augmented reality; OpenCV library; image analysis; image processing; 3D graphics

• Wydawca: Ośrodek Badawczo – Rozwojowy Urządzeń Mechanicznych „OBRUM” sp. z o. o
• Czasopismo: Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe
• Rocznik: 2017
• Tom: nr 3 (45)
• Strony: 67--75
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys.

Twórcy

autor

Bugała M.

• Ośrodek Badawczo-Rozwojowy Urządzeń Mechanicznych „OBRUM" sp. z o.o., Gliwice

Bibliografia

• [1] Bradski G., Kaehler A.: Learning OpenCV, O'Reilly Media, 2008, ISBN: 978-0-596-51613-0.
• [2] Mitchell M. T.: Machine Learning, 1997, McGraw-Hill Science, ISBN: 978-0070428072.
• [3] Hu M. K.: Visual Pattern Recognition by Moment Invariants, http://www.sci.utah.edu/~gerig/CS7960-S2010/handouts/Hu.pdf [dostęp: 15.08.2016].
• [4] Mitsubishi Electric Research Laboratories: Fast Directional Chamfer Matching, http://www.merl.com/publications/docs/TR2010-045.pdf [dostęp: 04.04.2016].
• [5] Mitsubishi Electric Research Laboratories: Adaptively Sampled Distance Fields: A General Representation of Shape for Computer Graphics, http://www.merl.com/publications/docs/TR2000-15.pdf [dostęp:15.08.2016].
• [6] Tadeusiewicz R, Korohoda P.: Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, 1997, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji , ISBN: 9788386476152.
• [7] OpenCV 2.2 documentation: Feature detection and description, ttp://opencv.jp/opencv-svn_org/c/features2d_feature_detection_and_description.html[dostęp: 04.04.2016].
• [8] Lepetit V., Moreno-Noguer F., and Fua P.: EPnP: Efficient Perspective-n-Point Camera Pose Estimation, https://infoscience.epfl.ch/record/160138/files/top.pdf? version=1, [dostęp: 15.08.2016].

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).