2016-10-08 3 views
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埋め込み環境でオブジェクトの認識をしようとしていますが、これはRaspberry Pi(具体的にはバージョン2)を使用しています。埋め込みプラットフォームの機能検出OpenCV

私はOpenCVライブラリを使用しています。今のところ私はOpenCVに含まれている機能検出アルゴリズムを使用しています。

は、これまでのところ、私は別のアプローチを試してみた:

  • 私は別のキーポイントの抽出と記述のアルゴリズムを試してみました:SIFT、SURF、ORB。 SIFTとSURFは重すぎてORBはあまり良くありません。
  • 次に、キーポイントの抽出とその説明のために異なるアルゴリズムを試しました。最初のアプローチでは、FASTアルゴリズムを使用してキーポイントを抽出し、次にORBまたはSURFを使用して説明を行い、結果は良好ではなく、回転不変ではなく、他のものを混合しようとしました。

ここで私はキーポイント抽出にORBを使用することを許可し、説明のためにSURFを使用することを可能にする最良の結果を得るまでです。しかしそれはまだ本当に遅いです。

あなたは良い結果を得るための提案や新しいアイデアはありますか?何か不足していますか?

などの追加情報、私は私の修士号で同様のプロジェクトを行っているOpenCVの3.1

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「本当に遅い」というあなたの認識と、あなたが持っている具体的な期待を定義します。 (今のように、これはX秒かかりますが、Y秒しかかかりません)現在のコードとサンプル入力を表示します。 –

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今は、オブジェクトイメージ(400x200)とウェブカメラからキャプチャしたフレームを一致させるために使用されています。あまりにも遅いという私の定義は、640x400のフレーム解像度で2fpsです。より流暢なビデオストリームを得るために、少なくとも5〜6fps /秒にしたいと思っていました。 – Fanteros

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認識したいオブジェクトの大きなラベル付きデータセットがありますか?もしそうであれば、おそらくオブジェクト検出のためにバイオリンジョンズを使用しようとします。 –

答えて

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でのPython 3.5を使用しています。

私はラズベリーパイ3を使用しました。これはPi 2よりも速く、画像処理のためのリソースが豊富であるためです。

私はOpenCVで番号検出にKNNアルゴリズムを使用しました。それは速く、効率が良かった。

KNNアルゴリズムの主な利点は、非常に軽量です。

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フィーチャマッチングフェーズではどういう意味ですか? Bruteforce MatcherやFlannを使用する代わりに、KNNを使用しましたか? – Fanteros

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はい、フィーチャマッチングフェーズについて話していました。 –

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