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Campus Party 2010 - Daniel Lélis Baggio - Realidade Aumentada - OpenCV e RoboRealm
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ITA
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
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Como os computadores veem?
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Como os computadores veem?
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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
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RoboRealm – Interface gráfica
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RoboRealm – Hands On - Tracking Baixar pacote do workshop em COLOCAR AQUI Segmentação por cor Blob detection Centro de gravidade Scripting Controle de servo
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RoboRealm – Segmentação do Horizonte
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RoboRealm – Ponto de Fuga
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RoboRealm – Reconhecimento de Formas
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RoboRealm - Fluxo Óptico
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RoboRealm - Processamento do ARToolkit
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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
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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
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Camshift - Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm
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Cascata de classificadores – Viola Jones Detecção de feições Face tracking
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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
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Principais features identificadas
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Principais features identificadas
Classificador extremamente rápido (60 microinstruções) Ajustado para detectar 100% das faces, com 40% de falsos positivos no
primeiro estágio
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Face Tracker Onde encontrar o software?
– Programas de demonstração da biblioteca OpenCv• /usr/local/share/opencv/samples/c/facedetect
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Agradecimentos