Автоматическая экспо- и цветокоррекция при съёмке IP камерами (проект)
Ментор | Королев Денис |
Учебный семестр | Осень 2017 |
Учебный курс | 2-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 5-10 | |
Что это за проект?
Когда вы снимаете фото или видео, ваша камера автоматически подстраивается под условия освещения. Когда у нее это не получается, цвета в изображении искажаются (желтые фотографии в домашнем свете, синие в сумерках и т.д.). Это несложно настроить вручную, но теперь представим, что одновременно работает несколько камер. Здесь задача усложнаяется: нужно, чтобы цветопередача и экспозиция на всех камерах была одинаковой.
Здесь нам пригодится опыт телевизионных съёмочных комплексов. На телевидении оператор не занимается настройкой параметров изображения и прочими техническими подробностями, его задача -- направить камеру. Даже фокус за него могут поправить его коллеги. Все параметры экспозиции и цветопередачи настраивают на специальном пульте.
Если взять обычные камеры видеонаблюдения, то они тоже настраиваются дистанционно и у нас есть возможность менять все нужные параметры, посылая на камеры соответствующие команды.
Задача этого проекта -- сделать программу для корректировки параметров камер как вручную, так и в полностью автоматическом режиме. Регулируемые параметры:
1. Цветопередача (Cb/Cr) 2. Экспозиция (яркость, контрастность)
Дополнительные возможности: 1. Мониторинг фокуса
Программа должна иметь пользовательский интерфейс для ручной настройки и переключения режимов (отключения автоматики). Программа предназначена для работы как на пользовательском компьютере (Windows), так и на сервере Linux на виртуальной машине с доступом к камерам через VPN. Адрес получения потока и адрес управления камерой могут отличаться (при работе через матрицу потоков или иной прокси-сервер).
Аналогичный проект на Ярмарке проектов ВШЭ: https://pf.hse.ru/208027466.html
Чему вы научитесь?
- Управление камерами через ONVIF, включая автодетекцию камер в сети.
- Анализ визуальных характеристик изображений
Какие начальные требования?
Владеть программированием, желательно иметь опыт общения с OpenCV.
Какие будут использоваться технологии?
- ONVIF
- OpenCV
- RTSP/MJPEG
Темы вводных занятий
Не в порядке изложения:
1. Архитектура проекта. API, внешние связи и зависимости.
2. Специфические технологии и используемые инструменты.
3. Доступные ресурсы, организация доступа.
4. Разделение ролей
Направления развития
Предлагаемые темы не являются чисто учебными, все они -- из рабочей практики и имеют выход в коммерческие сервисы, дополняя уже имеющийся функционал. Общая практика работы "на развитие" -- преуспевший в разработке некоего проекта студент (если хочет) становится "хостом" проекта и ведет его развитие дальше уже находясь в договорных отношениях с компанией.
Тема является частью более общего проекта по созданию съёмочного комплекса -- как с ручным управлением, так и с разной степенью автоматизации; как локального, так и полностью распределенного. Одно из внедрений такого комплекса начинается на ФКН для записи и трансляции значимых событий.
Критерии оценки
Про работу и оценки почитайте здесь: https://d.pr/143bq
Постарайтесь отнестись к этому с пониманием. Очень часто бодрое начало длится 3-4 недели и потом наступает тишина. Очень хочется, чтобы проекты доводились до запуска, а вы получали опыт успешной разработки и, возможно, работу в этих проектах уже в другом статусе. Но пока это для вас учебная работа, поэтому будем придерживаться описанных по ссылке правил и критериев. Спасибо!
Ориентировочное расписание занятий
Более точное расписание будет ясно после утверждения графика факультативов, пока ориентируемся на вторник, среду или пятницу во второй половине дня (после 15-16 часов).
На самом деле, для общения (как индивидуального, так и группового) удобно использовать средства видеосвязи -- это не заменяет очных встреч, но отлично дополняет их за счет возможности оперативно решать задачи "здесь и сейчас", сидя за удобным вам рабочим местом. Практически все темы проектов подразумевают работу в сети.
Денис Королев,
https://www.hse.ru/staff/dkorolev (там есть ссылки на соцсети)
+7 903 610 3290 (месенджеры по вкусу)
d.korolev@gmail.com