Re: Mapping mit Dashcams

Gut, in Sachen Bildwinkel ist der bei der RPi-Cam eigentlich recht brauchbar, um auch bei einem Bild pro Sekunde und einer Autobahnfahrt noch 1-3 gute Bilder zu bekommen, auf denen man ein Verkehrsschild gut erkennen kann, zumindest manuell. Wie gut es OpenCV dann erkennt, werden wir sehen. Ich hatte dieses Aufnahmeintervall vor allem deshalb drin, weil die GPS-Positionen von gpsd im gleichen Takt kommen, so muss ich nicht interpolieren.

Die OpenCV-Pakete aus dem Ubuntu-Repository haben ein Paket libopencv-gpu2.4 dabei - ich nehme mal an, dass das der Teil der Bibliothek ist, der CUDA nutzt. Ausprobiert habe ich es allerdings noch nicht. Bisher habe ich CUDA (und OpenCL) nur für selbst programmierten GPU-Code benutzt, aber noch keine fertigen GPU-beschleunigten Bibliotheken.

Auf die Ergebnisse des Wochenendes bin ich tatsächlich schon gespannt 🙂 Wenn ich die Dokumentation richtig verstanden habe, braucht man zum Training einen Haufen Bilder (typische Fotos) ohne Verkehrsschilder sowie ein Bild (Zeichnung) von jedem Verkehrsschild, dass man erkennen will. Zum Training selbst erzeugt die Software dann positiv-Bilder, indem jedes Verkehrsschild in mehr oder weniger gedrehter oder verzerrter Weise in einen Hintergrund ohne Verkehrsschild eingebaut wird, und lässt dann den Classifier darauf los. Stimmt das so weit?