Почему компьютерное зрение очень мало используется на практике
6 min
На самом деле правильнее было бы назвать «машинное зрение», но так я думаю понятнее будет, если кто не знает то это не охранное видеонаблюдение, а распознавание или измерение чего либо c помощью камер. Существует много задач и областей, где компьютерное зрение было бы очень востребовано и могло бы использоваться повсеместно, но на практике оно используется очень редко.
Я реализовал несколько проектов в этой области для решения разных задач, конкретно это вычисление и подсчет площадей, контроль качества продукции, причем разной и в разных отраслях таких как: фигурная порезка и раскрой листов ДСП, ДВП, МДФ, измерение площадей шкурок животных на производства изделий из кожи и др.
Задача вычисления площади может показаться довольно сложной. Если подходить строго математически, то да, например, посчитать площадь квадрата или прямоугольника очень просто умножаем длину на ширину и готово, если треугольника чуть сложнее, а вот других криволинейных фигур может быть очень сложно.
Мой алгоритм подсчета площади настолько прост, что его можно реализовать без всяких библиотек и т.п. буквально в десять строк кода, по сути это простейший детектор движения только с калибровкой камеры. Камера жестко фиксируется над местом, куда подается продукция, делается снимок фона (без продукции), например, белый стол, цвета пикселей загоняются в массив. Далее на стол подается или кладется образец, например какая-то коробка. Далее делается второй снимок с коробкой, цвета второго кадра пишутся в другой массив и затем сравниваются значения цветов, количество отличающихся пикселей суммируется. Затем этот образец измеряется рулеткой, вводится в программу его площадь и вычисляется площадь одного пикселя, т.е. площадь делится на число пикселей. Вот и вся калибровка. Далее достаточно подавать любую продукцию, любого размера и формы, определятся число изменившихся пикселей, и умножается на площадь одного пикселя, найденного при калибровке, надеюсь все понятно. Причем продукция может двигаться, например, на конвейере, площадь будет измеряться правильно, нужно только захват
Я реализовал несколько проектов в этой области для решения разных задач, конкретно это вычисление и подсчет площадей, контроль качества продукции, причем разной и в разных отраслях таких как: фигурная порезка и раскрой листов ДСП, ДВП, МДФ, измерение площадей шкурок животных на производства изделий из кожи и др.
Задача вычисления площади может показаться довольно сложной. Если подходить строго математически, то да, например, посчитать площадь квадрата или прямоугольника очень просто умножаем длину на ширину и готово, если треугольника чуть сложнее, а вот других криволинейных фигур может быть очень сложно.
Мой алгоритм подсчета площади настолько прост, что его можно реализовать без всяких библиотек и т.п. буквально в десять строк кода, по сути это простейший детектор движения только с калибровкой камеры. Камера жестко фиксируется над местом, куда подается продукция, делается снимок фона (без продукции), например, белый стол, цвета пикселей загоняются в массив. Далее на стол подается или кладется образец, например какая-то коробка. Далее делается второй снимок с коробкой, цвета второго кадра пишутся в другой массив и затем сравниваются значения цветов, количество отличающихся пикселей суммируется. Затем этот образец измеряется рулеткой, вводится в программу его площадь и вычисляется площадь одного пикселя, т.е. площадь делится на число пикселей. Вот и вся калибровка. Далее достаточно подавать любую продукцию, любого размера и формы, определятся число изменившихся пикселей, и умножается на площадь одного пикселя, найденного при калибровке, надеюсь все понятно. Причем продукция может двигаться, например, на конвейере, площадь будет измеряться правильно, нужно только захват