Carlos Oliveiracoliveira@inf.puc-rio.br

Descrição e Objetivo Considerações Etapas consideradas Resultados obtidos Melhoramentos

Captura de video stream a partir de uma webcam voltada para um quadro branco

Processamento frame a frame, removendo objetos e pessoas na frente do quadro, deixando somente o texto escrito

Melhoramento da imagem processada Output da imagem final processada e

melhorada em tempo real

Assumimos que a câmera e o quadro permanecem estáticos durante a captura

Capturamos o stream utilizando a OpenCV Utilizamos o algoritmo de Canny para

detecção de arestas como parte integrante na binarização da imagem

Utilizamos o Modelo de Contorno Ativo de Snake para a determinação da região a ser segmentada

Conversão da imagem para escala de cinza Utilização do algoritmo de Canny para

detecção de arestas Obtenção da imagem binarizada Dilatação seguida de erosão da imagem

binarizada Determinação da região de interesse que

inicializará a Snake Utilização do método Door-In-Door-Out para

obtenção da curva inicial da Snake

Inicialização dos parâmetros da Snake Aplicação da Snake à imagem original em

tons de cinza Após esse processo, temos uma lista dos

pontos que delimitam a região segmentada que, no nosso caso, é a pessoa na frente do quadro.

Varremos cada pixel na imagem e os que pertecem àquela região são substituídos por pixels da imagem anteriormente capturada

A imagem original sem a pessoa que escreveu no quadro

No momento ainda existe um “fantasma” em torno da área que está sendo substituída

A imagem ainda apresenta algumas falhas na região encontrada pela Snake

Realizar o melhoramento da imagem produzida com White-balance e redução de ruído

Reduzir o custo de processamento utilizando métodos mais eficientes e dividir o processamento em diferentes threads

Melhorar o critério de binarização da imagem

Melhorar a região encontrada pela Snake