APIparatransformaçãode imagememcartum$ …campeche.inf.furb.br/tccs/2011-II/TCC2011-2-04-AP-ChristianHess.pdf · com estilo muito próximo a um cartum • Melhor aspecto visual
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API para transformação de imagem em cartum
utilizando plataforma iOS
Acadêmico – Christian Hess Orientador – Dalton Solano dos Reis
Roteiro da apresentação � Introdução � Fundamentação teórica � Desenvolvimento
� Especificação / Implementação � Resultado e discussões � Conclusões / Extensões
� Demonstração
Introdução • Objetivos do trabalho
• Explorar o potencial da plataforma iOS frente a algoritmos de computação gráfica
• Aplicar algoritmos e técnicas de cartoon rendering sobre imagens
• Construir uma ferramenta para transformação de imagens em cartum
Fundamentação teórica • Detecção de bordas – Filtro Canny
1. Transformação em tons de cinza 2. Filtro gaussiano para suavização
(diminuição de ruídos)
3. Filtro de Sobel (destacar bordas)
4. Limiar com histerese (remoção de bordas falsas)
5. Supressão não máxima (afinamento de bordas)
Fundamentação teórica • Detecção de bordas – Filtro Canny
Direção do gradiente da borda (perpendicular a direção da borda)
Direção da borda
Intensidade da borda (força da borda)
Fundamentação teórica • Detecção de bordas – Filtro Canny
T1 = Limiar baixo T2 = Limiar alto
• Borda verdadeira, se I > T2 • Possível borda, se T1 > I > T2 • Borda descartada, se I < T1
I = Intensidade da borda
Fundamentação teórica • Detecção de bordas – Filtro Canny
Imagem normal Supressão Não Máxima Limiar com histerese
Fundamentação teórica � Segmentação de cores - Mean Shift
� EDISON (Edge Detection and Image Segmentation System)
� OpenCV
Fundamentação teórica • Trabalhos correlatos o Cartoon rendering e shading 3D
Jeronimo Venetillo (2004/2005)
Desenvolvimento • Requisitos
• Permitir a transformação de imagens JPEG ou PNG para cartum utilizando filtros e algoritmos específicos (RF)
• Permitir informar uma única imagem (RF) • Permitir visualizar e salvar a imagem transformada (RF)
• Implementação na linguagem Objective-C em ambiente Xcode (RNF)
• Utilizar plataforma iOS (RNF) • Possuir código fonte documentado (RNF) • Estar funcionando no Simulador do iPhone e no iPad (RNF)
Desenvolvimento • Técnicas e ferramentas utilizadas
• Xcode
• iOS SDK • Repositório SVN [XP-Dev.com] • Simulador iPhone • iPad 2 3G 32GB • Doxygen
Desenvolvimento Resultados e discussões
• Aspecto visual satisfatório com EDISON porém pobre com OpenCV
• Alto consumo de processamento e memória ao utilizar EDISON com determinados parâmetros e imagens grandes
Desenvolvimento Resultados e discussões
17,19 59,44
232,30
941,54
17,21 60,28
217,48
0,00 0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
700,00
800,00
900,00
1000,00
256 x 192 512 x 384 1.024 x 771 2.048 x 1.536
Con
sum
o de
mem
ória
, em
MegaBytes
Tamanho da imagem, em pixels
Memória - EDISON
2,88 10,98
44,30
171,90
2,88 10,98
44,30
171,90
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
120,00
140,00
160,00
180,00
200,00
256 x 192 512 x 384 1.024 x 771 2.048 x 1.536
Con
sum
o de
mem
ória
, em
MegaBytes
Tamanho da imagem, em pixels
Memória - OpenCV
Desenvolvimento Resultados e discussões
447 2.061
9.567
42.592
2.220
10.070
47.520
0
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
45.000
50.000
256 x 192 512 x 384 1.024 x 771 2.048 x 1.536 Te
mpo
de
pro
cess
amen
to, em
mil
isse
gund
os
Tamanho da imagem, em pixels
Processamento - EDISON
70 265 1.130
4.440 450
1.840
7.060
28.290
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
256 x 192 512 x 384 1.024 x 771 2.048 x 1.536 Tem
po
de
pro
cess
amen
to, em
mil
isse
gund
os
Tamanho da imagem, em pixels
Processamento - OpenCV
Conclusões
• Foi possível obter uma imagem transformada com estilo muito próximo a um cartum
• Melhor aspecto visual utilizando biblioteca a EDISON sendo eficaz porém não produtiva
• Limite no tamanho de imagens (1.743.000 pixels)
Extensões
• Otimização ou troca do algoritmo Mean Shift
• Processamento de sub-imagens para evitar o limite de tamanho de imagem
• Criar uma interface com funcionalidades para permitir a criação de histórias em quadrinhos
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