Computer Vision

Es el campo de la informática que intenta realizar reconocimiento de patrones en imágenes.
La metodología es la siguiente:

1. Adquisición de la imágen.
2. Preproceso de la imágen.
3. Proceso de la imágen, detección de datos sobre esta.
4. Reconocimiento.
5. Interpretación.

• Euler characteristic

Es una característica de un objeto, es un número que se le asigna según sus cualidadades. La fórmula para calcularlo es:

num. de elementos conectados - num. de agujeros

1. 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.
2. Se haría el histograma de color (qué colores hay en la imágen) del patrón.
3. 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.
4. Seleccionamos las zonas que pasen el threshold y que cumplan con ciertas características, por ejemplo que sean más altas que anchas.
5. Por cada zona seleccionada encontramos el histograma de color.
6. 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.

• Puedes encontrar la diferencia entre dos colores (píxels) encontrando la distancia euclídea entre ellos; algo así: sqrt((r1²-r2²)+(g1²-g²)+(b1²-b²)).