Ребята, сбился с поисков, помогите!

Есть задача:
Задано изображение объекта, наблюдаемого под некоторым углом. Оцените его размер.

Как можно эту задачу разрешить методами компьютерного зрения?
Я знаю, что есть фотограмметрия, которая занимается оценкой изображений, но не рискнул бы лезть туда.
Что подскажете? 
P.S. Если есть возможность, приведите примеры с открытым исходным кодом, если таковые есть.

Если на фотографии есть какие-то предметы, которые можно использовать для оценки шкалы и угла поворота предмета, то можно. Много раз, наверное, видели, что на фотографии рядом с объектом лежит монетка или коробка спичек (стандартный предмет). Иначе размер объекта не оценить. 

Ваша задача чуть сложнее - надо еще учесть перспективу - объект-то снят под углом. Поэтому в придачу к размеру в точке нахождения стандарта, надо определить угол.Здесь будет много вариантов, в зависимости от того, что есть на фотографии.

• Если есть два разных стандарта, расположенных вблизи разноудаленных частей объекта, по разнице в размере их изображений находим угол.
• Если сам объект имеет параллельные части, которые, тем не менее, выглядят непараллельно, угол можно определить по ним.
• Ну и так далее.

Все, в общем-то, сводится к определению на изображении одного или больше размера, одного или больше соотношения между размерами. А потом - обычная школьная стереометрия - строим углы в трехмерном пространстве.

ЗЫ Все это при условии, что можно пренебречь искажениями, вызвываемыми оптикой фотоаппарата и тому подобными вещами.

_Y_, можете привести пример реализации такой задачи? Потому что на глаз вроде бы задача тривиальная и я видел пару-тройку приложений на iStore по camera's measurement.

Хочется понять:
а) как унифицировать и выделить объект на фото (сначала монетку, потом сам объект, и как его выделить среди других объектов, если он не один)
б) как определить его высоту
в) как рассчитать угол к горизонту (можно, думаю, принять его данным и известным)

Пока пойду на lektorium.tv, посмотрю курс Конушина, но там он рассматривал по-моему, только вариант с машинным обучением, когда картинок несколько.

Это сообщение отредактировал(а) lepetal - 26.4.2013, 00:06

лучше покажите картинку.


имея 2 камеры - стереопару и зная расстояние между камерами, можно построить карту глубины для изображения и для каждой точки определить расстояние вроде как.
затем надо сегментировать объект на изображении( или как то выделить) и взять по карте глубины среднее между пикселями.

mrgloom, в условии не указаны две камеры. У нас есть только одно изображение. В качестве примера:
 

тогда можно только догадаться.

гуглите что то типа depth from single image \ single view
depth estimation from single image
3d model from single image
http://www.cs.cornell.edu/~asaxena/learningdepth/


есть еще вариант, если с одной камеры, но с разных ракурсов или из видео.

Это сообщение отредактировал(а) mrgloom - 26.4.2013, 10:11

mrgloom, да, особая точность не требуется, соответственно искажения камеры можно опустить.

а кто говорил про искажения камеры?

mrgloom, просто от field view камеры тоже зависят искажения на изобрежении.

Нашёл по теме выделение объектов на фотографии:
http://vision.cs.uiuc.edu/proposals/
Насколько это может помочь моей задаче?

У-ууу как всё запущенно. 
Деловто взять и поделить.
А если просто, то у вас постановка задач расплывчатая. Хочу то незнамо что. Возьмите книгу Multiple View Geometry in Computer vision. 

lepetal, на приведённом изображении настоящая машина или её уменьшенная модель?

1. На тему распознавания объектов я уже рекомендовал вот эту книжку. Там есть хорошая глава. И написано просто. Сам язык LabVIEW Вам не нужен, то там каждая глава разделена пополам. Читайте только половину, в которой принципы без привязки к языку.

2. Если предположить, что на картинке настоящий автомобиль (в чем я сомневаюсь), то все просто. Видны два колеса, размер который легко найти в сети (зная что за автомобиль, конечно). От их размеров и отталкиваться

Кстати, угол поворота автомобиля можно найти и без привязки к размеру. Колесо-то, надо понимать, круглое. А на фото - элипс. Угол считается из соотношения видимых диаметров элипса.

maxim1000, вообще, в задаче не указано, какой объект, поэтому объект может быть любым, главное, чтобы алгоритм работал.
Но допустим, что машина настоящая.
Pavia, знаю, не я задание составлял, увы  Хочется самому указывать угол и расстояние. Потому что расстояние без эталонной метки или бинокулярной камеры не определяется.

а вот это бы стоило указать в исходной задаче, а то там только про угол

я потому и спросил "настоящая/уменьшеная", потому что при одном и том же угле может быть разный  размер

кстати, какой именно угол указывается?

maxim1000,
Думаю, 45-55 градусов. 
В задаче не указано, поэтому это остаётся на волю разработчика.

Времени мало на решение этой задачи (решить надо до понедельника-вторника), поэтому паника-паника )) ищу приложения, которые уже кто-то сделал либо просто выделение контуров, чтобы вычесть самый высокий по высоте пиксель из самого низкого, умножить на угол и сдать так, ибо другого варианта как то не видится.

P.S. Если кто готов за денежку взяться - пишите, пока соображаю сам.

Это сообщение отредактировал(а) lepetal - 27.4.2013, 17:31

Подскажите пожалуйста!

Как посчитать размер объекта на местности(с учетом искажений,которые вносит объектив) ,зная расстояние от фотоаппарата до объекта, фокусное расстояние объектива, все про матрицу камеры?Где про это можно почитать?

Эталон как раз не обязателен, достаточно фокусного расстояния, формата матрицы/кадра и расстояния съёмки: по формату и фокусному расстоянию определяется угол съёмки, далее по самой фотке измеряем расстояния от центра до крайних точек изображения объекта в пикселах/миллиметрах, умножаем на тангенс угла съёмки и делим на размер фотки, получаем тангенсы угловых координат крайних точек, переводим в радианы и умножаем на расстояние съёмки, получаем линейные координаты, вычитанием координат противоположных точек получаем размеры. Если предмет повёрнут в плоскости кадра, то разности надо возвести в квадрат, квадраты сложить и из суммы извлечь квадратный корень. Если предмет составляет угол высотой пирамиды отсечения, то расстояния тоже являются координатами и берутся для каждой точки, а разности надо возвести в квадрат, квадраты сложить и из суммы извлечь квадратный корень.

Добавлено через 2 минуты и 20 секунд
Без фокусного расстояния, формата кадра и расстояния съёмки это с равных успехом может быть и полноразмерный автомобиль, и модель в 36, или 45 раз меньше прототипа.

Я как-то не подумал, что может быть известна вся эта техническая информация. Как-то отталкивался именно от изображения. 

Если известны хоть такие-то условия съемки, они, конечно, могут быть использованы. Например, зная глубину-формлу распределения резкозти можно искать ее границы (заднее антикрыло, например, видится чуть размытым). Зная данные объектива, можно оценивать размеры по вносимым искажениям (машина явно "выпуклая"). Ну и так далее.