====== 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>''.