Спасибо большое
Schrodinger's cat, что советуете!
Возможно я не точно смог сформулировать основную задачу - я распознаю узлы как раз для того, чтобы понять и вычислить дисторсию объектива!
У меня пара десятков объективов в аппаратуре, возможно таких плохих, как этот, возможно будет чуть по-лучше, но, в любом случае, у них есть сильные искажения и мне надо их откалибровать, чтобы потом "на лету" разворачивать полученные картинки на плоскость на довольно слабом микроконтроллере, у которого меньше 512К оперативки.
То есть фактически, я могу сделать бесконечно большую доску (например, напечатаю это все на А1 в типографии), или, наоборот, определюсь, что доска всегда А4 лист и все.
Но дисторсия мне нужна по всей поверхности, и у меня нет возможности точно измерить расстояние от объектива до доски, поэтому надо сделать несколько фото под разным углом и расстоянием до доски, распознать узлы, и далее все скормить какому-нибудь простому минимизатору по параметрам дисторсии.
Минимизаторов под рукой есть довольно много, а вот координаты узлов получаются очень не надежно.
Я понимаю, что можно городить огород с обучением и нейронками, что де - мы научились распознавать узлы в центре, далее по аналогии ползем в края. Я не хотел бы так делать, так как фото получается на том самом пресловутом МК, у которого очень немного памяти и не сильно много вычислительных ресурсов, а, самое главное - очень медленный канал на внешний мир, что перетащить картинку вовне - будет реально мучительно сложно, и я хочу узлы вычислять на этом МК (конкретно это esp32 с двумя процессорами по 240МГц и оперативкой в 512К).
Кстати, про картинку - она в реальности черно-белая, вернее ИК - черно-белая, просто я когда ее пересохранял, и в форумные размеры подгонял, в ней красок-то и добавилось.
То есть задача - предельно проста - нужны максимально точно узлы сетки по битовой картинке, и, желательно, когда есть только фрагмент картинки в памяти (даже 2 мегапикселя - это уже 2МБ, то есть в память оно уже не лезет).
Цитата:
В вашем случае кажется разумным перейти к монохрому из 2х цветов, черного и белого. Тогда и квадратики и границы станут гораздо контрастнее.
Спасибо! Пробовал - лажа получается, реально... Монохром примерно от 32 оттенков уже как-то бывает похож на истину, но 32 или 256 оттенков вроде уже разницы почти нет.
Цитата:
Он там всякие QR коды на листах бумаги распознавал и прочее. Написана хорошая либа по предобработке изображений.
Спасибо. Познавательно. Но у него как я понимаю, калибровка еще до, и мне как раз калибровать надо.
PS: предвижу возражения - если для калибровки - можно один раз откалибровать и далее всегда использовать. Нет. Так не получится. Аппаратура носимая, и я ее регулярно роняю, и все настройки камер сбиваются. Поэтому я хочу иметь по крайней мере по первости способ простой и полностью автоматизированной калибровки, а, когда-то потом, возможно удастся решить механику объективов, чтобы уже калиброваться один раз на всегда.
) объектив с большой аберрацией-дисторсией без зума. Сфотографировал на него плоскую шахматную доску на слегка разных расстояниях и пытаюсь вытащить узлы, чтобы посчитать коэффициенты дисторсии. Попробовал стандартными средствами OpenCL - он видит на картинке с максимально большими квадратиками центральные 7х7, на остальных - все идет юзом.
узлов сетки на шахматной доске, чтобы на самой крупной было 
. Фактически, это означает около 20 пикселей на квадратик на самой мелкой сетке на краю и 40 пикселей на квадратик в центре. Если сетки будут грубее, то я не получу дисторсию достаточно точно.
узлов, скорострельность камеры на максимальном разрешении 10 кадров в секунду, скажем механике для передвижения нужно еще 0.5 секунд, то для получения той же информации мне потребуется с пол часа, а то и больше. А создать механику с хорошей точностью я может быстро и не смогу.