Visão computacional em embarcados

Mauro Assis

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http://automatobr.blogspot.com.br

http://pt.slideshare.net/MauroAssis/viso-computacional-em-embarcados

VISÃO COMPUTACIONAL EM EMBARCADOS

AGENDA

• Introdução

• Conceitos de visão computacional

• Overview do OpenCV

• Instalação e configuração

• Estudos de caso

MAURO ASSIS

• Engenheiro agrícola pela Universidade Federal de Viçosa

• MBA em Gestão de Projetos pela FGV

• Esperiência nacional e internacional em dewenvolvimento de software

• Proprietário da Atrium Forest Consulting

• Aluno de mestrado em Computação Aplicada no INPE

• Fundador do Automação no Parque

CONCEITOS

• Visão humana

• Cenário

• Olhos

• Imagem

• Cérebro

• Percepção

• Inteligência artificial

VISÃO COMPUTACIONAL

• Exemplo

• Visão Computacional

• Cenário

• Câmera

• Imagem

• Computador

• Percepção

OPENCV

• Originalmente desenvolvida pela Intel

• Open source

• Fácil de usar

• Processamento de imagens, análise estrutural, análise de movimento e rastreamento de objetos, reconhecimento de padrões, calibração de câmeras e reconstituição 3D

OPENCV

• Suporte a C, C++, Python e Java

• Compatívle com Windows, Mac, iOS e Android

• Muito material na net

• Milhões de usuários

IMAGENS DIGITAIS - DEFINIÇÕES

• Uma imagem é uma representação de um objeto

• Uma imagem digital é produzida por um ou mais sensores digitais

• Um pixel é o menor componente de informação de uma imagem

• Seus valores podem representar as intensidades de cada cor mas também uma série de outras informações

IMAGENS DIGITAIS – LUZ VISÍVEL

IMAGENS DIGITAIS - LIDAR

IMAGEM DIGITAIS – TIPOS DIVERSOS

PRINCIPAIS ETAPAS DA VISÃO COMPUTACIONAL

• Aquisição da imagem

• Pré-processamento

• Extração das características

• Segmentação

• Reconhecimento de padrões

AQUISIÇÃO DE IMAGENS DIGITAIS

PRE-PROCESSAMENTO

• Redução de ruídos

• Divisão da imagem

• Expansão do contraste

• Etc.

REDUÇÃO DE RUÍDO

• Ruído: variável aleatória cuja média é zero

• Demo

AUMENTO DO CONTRASTE

• Demo

EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS

• Morfológicas, ex: área, circularidade, largura

• Cromáticas: estatísticas das intensidades

• Texturais

• Estruturais: posição de um elemento em relação a outro

SEGMENTAÇÃO

• Tentar dividir as imagens em segmentos que representem regiões ou objetos distintos

• Guiados por características como cor ou profundidade

• A ideia é agrupar pixels em regiões de acordo com os valores de determinadas características

• Demo

RECONHECIMENTO DE PADRÕES

• A partir do conhecimento prévio que se tem do problema, testam-se estratégias para se encontrar o objeto a ser reconhecido

• Demo

OUTROS GADGETS

• LeapMotion

• Kinect

• Etc… etc…

REFERÊNCIAS

Instalar Python OpenCV no Raspberry

Instalar Python OpenCV no Edison

Instalar Python OpenCV no PC Windows

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