campus party 2010 - robo realm & opencv

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Daniel Lélis Baggio

Processamento de Imagens: RoboRealm e OpenCV

Campus Party 2010 – Daniel Lélis Baggio | [email protected] | 2

Agenda RoboRealm

– Tracking por cor– Segmentação do horizonte– Ponto de fuga– Reconhecimento de formas– Processamento de marcadores– Fluxo óptico

OpenCV– Camshift– Head Tracking

mailto:[email protected]


Como os computadores veem?



RoboRealm

Ferramenta poderosa para análise e processamento de imagens

Interface intuitiva Excelente para fazer protótipos de algoritmos antes da

implementação no OpenCV Comercial U$89,00 ~ R$ 160,00 Extensão por scripts Comunicação por TCP/IP Trial de 30 dias:

– http://www.roborealm.com/registration/index.php



RoboRealm – Interface gráfica



RoboRealm – Hands On - Tracking Baixar pacote do workshop em COLOCAR AQUI Segmentação por cor Blob detection Centro de gravidade Scripting Controle de servo



RoboRealm – Segmentação do Horizonte



RoboRealm – Ponto de Fuga



RoboRealm – Reconhecimento de Formas



RoboRealm - Fluxo Óptico



RoboRealm - Processamento do ARToolkit



OpenCV Biblioteca open source de visão computacional

http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ Desenvolvida e mantida pela Intel Escrita em C e C++, roda em Linux, Windows e Mac

OS X com interfaces para Python, Ruby, Matlab e outras linguagens. Otimizada para aplicações em tempo real (> 15 fps)

Prover infra-estrutura para aplicações de visão computacional de fácil utilização: mais de 500 funções


http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/


OpenCV Composta por 4 sub-módulos:

CVProcessamento de imagens

Algoritmos de visão

MLLClassificadores estatísticos

Ferramentas de clusterização

HighGUIGUI, entrada e saídade imagens e vídeos

CXCoreestruturas básicas e

algoritmos, suporte a XML, funções de desenho



Camshift - Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm



Cascata de classificadores – Viola Jones Detecção de feições Face tracking



Features Retângulos Fáceis de serem calculados

– Áreas brancas são subtraídas das áreas pretas– Integral Image – Representação especial que torna a

extração da feature mais rápida



Principais features identificadas



Principais features identificadas

Classificador extremamente rápido (60 microinstruções) Ajustado para detectar 100% das faces, com 40% de falsos positivos no

primeiro estágio



Face Tracker Onde encontrar o software?

– Programas de demonstração da biblioteca OpenCv• /usr/local/share/opencv/samples/c/facedetect



Agradecimentos



Dúvidas?


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