Использование OpenCV для распознавания графических паттернов - страница 2

[Vladimir Perervenko]

Maxim Dmitrievsky:

Спасибо за видео, залип : )

Но здесь не совсем то что нужно, но для общего образования норм. Нам нужно распознать (запомнить, как угодно) 2 графических паттерна и сравнить их на похожесть. Это первая задача для начала. не уверен, что для этого нужно обучать нейросетку

Очевидно Вы не совсем понимаете, что есть OpenCV. Это библиотека быстрых матричных/векторных операций выполняемая на нескольких ядрах компьютера или многих ядрах графической карты. 

Распознаванием образов занимается такая область как машинное обучение. Для этого могут использоваться глубокие, сверточные и другие специальные  нейросети.

Применение при обучении нейросетей  OpenCV дает значительное увеличение быстродействия. Только и всего.

Поэтому сформулированный Вами вопрос  = телега впереди лошади. 

Вы уясните сначала как Вы будете  определять "паттерн"(изображение битмар?числовой вектор? или что то еще?).

Учиться, учиться и еще раз учиться.

Удачи 

[[Удален]]

Vladimir Perervenko:

Очевидно Вы не совсем понимаете, что есть OpenCV. Это библиотека быстрых матричных/векторных операций выполняемая на нескольких ядрах компьютера или многих ядрах графической карты. 

Распознаванием образов занимается такая область как машинное обучение. Для этого могут использоваться глубокие, сверточные и другие специальные  нейросети.

Применение при обучении нейросетей  OpenCV дает значительное увеличение быстродействия. Только и всего.

Поэтому сформулированный Вами вопрос  = телега впереди лошади. 

Вы уясните сначала как Вы будете  определять "паттерн"(изображение битмар?числовой вектор? или что то еще?).

Учиться, учиться и еще раз учиться.

Удачи 

спасибо за невразумительный комментарий :) 

 меня интересует точность определения на данном этапе, на что эта штука вообще способна, не вдаваясь в глубокие детали.. Сможет ли она распознать и сравнить паттерны точнее, чем я бы сделал это через корреляцию, например.  а через битмап или ветор мне вообще все равно. Я так понял, она уже поставляется с обученными слоями, и ничего там обучать не нужно, она просто будет выдавать готовый результат.. но можно так же обучить и для своих целей, что уже посложнее

Ил, вы можете посоветовать какой-то другой метод сравнения двух кривых, более точный? что бы не получилось так, что нейросеть мне выдавала бы что-то типа "да, я определила что это график, это реально график, я молодец.. но за точность не ручаюсь" 

Или же применение этой метОды упрется в рутинное обучение нейросетей, подбору их конфигураций, подбору обучающих выборок и так далее.. чем мне ну совсем не хочется заниматься оставшиеся 50 лет своей жизни 

[Alexey Volchanskiy]

Maxim Dmitrievsky:

спасибо за невразумительный комментарий :) 

 меня интересует точность определения на данном этапе, на что эта штука вообще способна, не вдаваясь в глубокие детали.. Сможет ли она распознать и сравнить паттерны точнее, чем я бы сделал это через корреляцию, например.  а через битмап или ветор мне вообще все равно. Я так понял, она уже поставляется с обученными слоями, и ничего там обучать не нужно, она просто будет выдавать готовый результат.. но можно так же обучить и для своих целей, что уже посложнее

Ил, вы можете посоветовать какой-то другой метод сравнения двух кривых, более точный? что бы не получилось так, что нейросеть мне выдавала бы что-то типа "да, я определила что это график, это реально график, я молодец.. но за точность не ручаюсь" 

Или же применение этой метОды упрется в рутинное обучение нейросетей, подбору их конфигураций, подбору обучающих выборок и так далее.. чем мне ну совсем не хочется заниматься оставшиеся 50 лет своей жизни 

Вот пример распознавания автомобильных номеров на Matlab

http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/61.php 

И другие статьи по теме

http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/

http://matlab.exponenta.ru/imageprocess/book2/58.php 

[Aleksey Vyazmikin]

Из выше выложенного видео интересной показалась система обучения сети с использованием элемента воспитания - поощрение и наказание - данная модель хорошо себя показала в решение такой задачи, как игра в не сложные компьютерные игры - может в этом направлении разумней думать?

[Roman Kutemov]

Я похожую тему тоже создавал.
Я хотел научить систему видеть волну Эллиота.
Гугл же научил смартфоны распознавать речь, мне кажется и волны можно научить видеть. 

[[Удален]]

Roman Kutemov:
Я похожую тему тоже создавал.
Я хотел научить систему видеть волну Эллиота.
Гугл же научил смартфоны распознавать речь, мне кажется и волны можно научить видеть. 

проблема в том, что мы не гугл и у нас нет таких ресурсов ) и пока не совсем ясно как быть именно с паттернами, и никто не знает здесь.. со временем мб разберусь )

[Uladzimir Izerski]

Можно без библиотек и без НС. Индикатор мгновенно распознаёт и нумерует до 9999 паттернов. Можно и больше, но уже нет нужды в таком количестве.

[[Удален]]

Uladzimir Izerski:

Можно без библиотек и без НС. Индикатор мгновенно распознаёт и нумерует до 9999 паттернов. Можно и больше, но уже нет нужды в таком количестве.

9999 это ничто по сравнению с различными вариантами формаций, которые стремятся к бесконечности. Нужно не только распознать заложенный паттерн, а распознать любой предложенный пользователем паттерн, вообще любой кусок графика, с высокой точностью

[Uladzimir Izerski]

Maxim Dmitrievsky:
9999 это ничто по сравнению с различными вариантами формаций, которые стремятся к бесконечности. Нужно не только распознать заложенный паттерн, а распознать любой предложенный пользователем паттерн, вообще любой кусок графика, с высокой точностью

Я не думаю, что цена с такой точностью повторяет свою модель, поэтому не утруждаю себя такой высокой точностью. Кому как нравится конечно и кто как понимает. 

[[Удален]]

Uladzimir Izerski:
Я не думаю, что цена с такой точностью повторяет свою модель, поэтому не утруждаю себя такой высокой точностью. Кому как нравится конечно и кто как понимает. 

а я не думаю, что данная тема - это удачное место для рекламы своих платных продуктов