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--- ai:computer_vision [2011/03/29 11:06]
alfred creado
+++ ai:computer_vision [2020/05/09 09:25] (actual)
@@ Línea 1: / Línea 1: @@
 ====== Computer Vision ======
+Es el campo de la informática que intenta realizar reconocimiento de patrones en imágenes. \\
+La metodología es la siguiente:
+  - Adquisición de  la imágen.
+  - Preproceso de la imágen.
+  - Proceso de la imágen, detección de datos sobre esta.
+  - Reconocimiento.
+  - Interpretación.
+===== Conceptos =====
+==== Matriz de orientación ====
+==== Euler number ====
+  * Euler characteristic
+Es una característica de un objeto, es un número que se le asigna según sus cualidadades. La fórmula para calcularlo es:
+<code>
+num. de elementos conectados - num. de agujeros
+</code>
+^ carácter ^ elementos conectados ^ agujeros ^ num. euler ^
+| 1 | 1 | 0 | 1 |
+| 4 | 1 | 1 | 0 |
+| 0 | 1 | 1 | 0 |
+| i | 2 | 0 | 2 |
+===== Recetas =====
+==== Cómo detectar semáforos de peatones? ====
+  - Se escoge un patrón que indique lo que estamos buscando, la porción de semáforo que buscamos de una foto nítida aunque también podría ser una imágen fusión de varios a la vez.
+  - Se haría el histograma de color (qué colores hay en la imágen) del patrón.
+  - Iríamos abriendo los distintos archivos-imágen donde queramos buscar el semáforo, si este es, por ejemplo el de stop, podemos hacer threshold de las zonas donde no haya rojo.
+  - Seleccionamos las zonas que pasen el threshold y que cumplan con ciertas características, por ejemplo que sean más altas que anchas.
+  - Por cada zona seleccionada encontramos el histograma de color.
+  - Comparamos el histograma de cada zona con el del patrón, el de menor distancia podría ser un semáforo. Si van a haber más podemos hacer una distancia "ponderada" con la que menos ha salido.
+===== Notas =====
+  * Puedes encontrar la diferencia entre dos colores (píxels) encontrando la distancia euclídea entre ellos; algo así: ''<nowiki>sqrt((r1²-r2²)+(g1²-g²)+(b1²-b²))</nowiki>''.

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