Mustererkennung

  • Hallo,


    hat jemand einen Tipp, welche Tools man verwenden kann um auf Bildern (*.jpg) bestimmte Muster zu erkennen und daraus z. B. den Typ eines Fahrzeuges bestimmen zu können?
    Oder in welchen Forum sollte ich hier aktiv werden?


    DAnke und Grüße

    Server (productive): Intel DN2800MT, 2GB memory, 2 TB (Data) + 60 GB (System), Quad Receiver DVB-S2 TBS 6984, Hauppauge Nova-TD USB for Dual DVB-T, running Debian
    6.06 and VDR 1.7.28 (to be replaced soon w/ testing equipment)
    Server (testing): Biostar N3050NH, 4 GB memory w/ FlexPSU, 3 TB (Data) + 120 GB (System), Digitial Devices DuoFlex S2, Ubuntu 15.10 (later: also Duflex C/T)



    1x Client: Zotac E-350 OpenELEC-Image
    2x Client: Intel NUC, OpenELEC-Image
    [b]1x Client (testing):
    Windows 7
    Ausrangiert: MediaMVP Hauppauge (thru VDR + VOMP)


    Read my blog on http://www.receiverbox.de

  • hi,


    wohl nicht ganz trivial die geschichte...


    wir hatten im rahmen einer projektarbeit mal die (teil)aufgabe die Augenzahlen auf einem würfel mit einer cam zu erfassen um dann den wert des würfels per Software auszugeben. ziel war die "softwaretechnische" Erfassung des wurfs mit fünf würfeln eines kniffel-spiels und das so interaktive ausfüllen des dann digitalen zettels. die cam hat einen fest definierten Bereich gefilmt, die würfel sind immer in diesem Bereich (grün eingefärbt) gelandet.


    es war von vorneherein klar WIE wir die würfel "auslesen" (das bild in Bytes zerlegen und hier dann den Augenmerk auf den schwarz/weiss-übergang des würfels/der würfelaugen legen). die lösung war dann "relativ" einfach.


    bei einem Fahrzeug stelle ich mir das schwerer vor. du müßtest Schablonen für einen einzelnen fahrzeugtyp definieren und dafür sorgen dass das Fahrzeug möglichst immer im selbem winkel erfasst wird. dann hat jedes Fahrzeug eine andere farbe. da wird "mein" lösungsansatz denke ich nicht greifen. umgebungslich/Reflektionen können störend wirken (bei unserer lösung hat die durch ein fenster einstrahlende sonne für einen drastischen anstieg der fehlerquote von eigentlich 0 auf über 70 prozent geführt).


    ich müßte nochmal tiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiief in meinen unterlagen wühlen ob ich da was finde, es kann aber auch sein dass ich diese schon lange der örtlichen datenvernichtung zugeführt habe (ist schließlich >10 jahre her). aus dem kopf kriege ich das nicht mehr hin.


    sonst könnte ich meinen Kommilitonen mal ne mail schreiben ob die noch was haben.

    Client 1 Hardware : MSI Z87-G43, I5-4570, 4 GB Ram (oversized aber war über :) ),Zotac NVidia GT630 (25 Watt),Thermaltake DH202 mit iMon-LCD ( 0038 ) und vdr-plugin-imon
    Software : yaVDR 0.6,sofhhddevice @ 1920x1080@50Hz
    Server Hardware : MSI Z87-G43, I7-4790, 16 GB RAM, 5x3 TB WD Red, Digibit-R1 (2 Devices)
    Software : Ubuntu 16.04 LTS mit yavdr-Paketen,virtualbox,diverse VM's


    Yoda: Dunkel die andere Seite ist...sehr dunkel!
    Obi-Wan: Mecker nicht, sondern iss endlich dein Toast ...

  • Wie siehts mit OpenCV aus, das findet man beim googeln stark, aber ich weiß noch, ob sich da Muster finden.


    Grüße

    Server (productive): Intel DN2800MT, 2GB memory, 2 TB (Data) + 60 GB (System), Quad Receiver DVB-S2 TBS 6984, Hauppauge Nova-TD USB for Dual DVB-T, running Debian
    6.06 and VDR 1.7.28 (to be replaced soon w/ testing equipment)
    Server (testing): Biostar N3050NH, 4 GB memory w/ FlexPSU, 3 TB (Data) + 120 GB (System), Digitial Devices DuoFlex S2, Ubuntu 15.10 (later: also Duflex C/T)



    1x Client: Zotac E-350 OpenELEC-Image
    2x Client: Intel NUC, OpenELEC-Image
    [b]1x Client (testing):
    Windows 7
    Ausrangiert: MediaMVP Hauppauge (thru VDR + VOMP)


    Read my blog on http://www.receiverbox.de

  • Du brauchst ein OED Tool


    Bloss nicht zu viele Infos :D Unter OED Tool finde ich bei google hauptsächlich Themen zum Oxford English Dictionary, als ich wissen wollte, was ein OED Tool ist.

    - Client1: Thermaltake DH 102 mit 7" TouchTFT * Debian Stretch/vdr-2.4.0/graphtft/MainMenuHooks-Patch * Zotac H55-ITX WiFi * Core i3 540 * 4GB RAM ** Zotac GT630 * 1 TB System HDD * 4 GB RAM * Harmony 900 * satip-Plugin

    - Client2: Alfawise H96 Pro Plus * KODI
    - Server: Intel Pentium G3220 * DH87RL * 16GB RAM * 4x4TB 3.5" WD RED + 1x500GB 2.5" * satip-Plugin
    - SAT>IP: Inverto iLNB

  • Ich würde sagen das es kein fertiges Programm gibt es diese Aufgabe übernehmen kann.


    Selberentwickeln ist da auch nicht sooo leicht.
    Entspricht vom Umfang her wohl eher einer Diplomarbeit und kann gerne ein paar Monate Vollzeit Entwicklung dauern.


    Was vielleicht etwas in die Richtung geht ist die Mobile App(android) von Autoscout24
    http://ww2.autoscout24.de/service/mobile-iframe.aspx


    "Dazu bietet die Android App die praktische Visual Search, mit dem Sie im Handumdrehen jedes Automodell erkennen können."

Jetzt mitmachen!

Sie haben noch kein Benutzerkonto auf unserer Seite? Registrieren Sie sich kostenlos und nehmen Sie an unserer Community teil!