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ai:computer_vision

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   - Reconocimiento.   - Reconocimiento.
   - Interpretación.   - 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>''​.
 +
ai/computer_vision.1301398087.txt.gz · Última modificación: 2020/05/09 09:24 (editor externo)