Taller Vision Computacional

Universidad de Guanajuato DICIS LaViRIA Dr. Víctor Ayala Ramírez M. en I. José Antonio Gasca Martínez Ing. Sergio Alejandro Mota Gutiérrez Dr. Raúl Enrique Sánchez Yáñez {ayalav, pepeg,samota, sanchezy}@laviria.org

Objetivos

  Los participantes irán adquiriendo conocimientos sobre la materia de visión en color para luego aplicarlos en una competencia. Irán aprendiendo cómo hacer que sus robots sean capaces de desenvolverse en espacios con marcas de colores.

Preparado para Campus Party México 2009 2

Metas

  Que el participante utilice eficazmente la teoría de la visión computacional para el desarrollo de aplicaciones en problemas reales.


Programa del Taller

  Procesamiento y análisis de imágenes.   Desarrollo de aplicaciones en tiempo real OpenCV.

  Reto de Visión.


Visión Computacional (1/2)

  Es la ciencia y la tecnología de las máquinas que ven.

  Como una disciplina científica, la visión por computadora trata con la teoría de construir sistemas artificiales que obtienen información a partir de imágenes.


Visión Computacional (2/2)

  Los datos de imágenes pueden tomar muchas formas, como imágenes capturadas, secuencias de video, vistas de múltiples cámaras, o datos multidimensionales de fuentes diversas.

  La visión por computadora estudia y describe los sistemas de visión artificial que son implementados en software y/o hardware.


Áreas de Trabajo en Visión

Procesamiento de Imágenes

Análisis de Imágenes

Visión por Computadora

Detección de Formas

Análisis por Color

Reconocimiento de Patrones Segmentación Entendimiento

de Escenas

Detección de Movimiento

Seguimiento de Objetos

Servo‐control Visual

Reconstrucción 3D

Navegación Basada en Visión

…


Cámaras Digitales

  Dispositivos que permiten el registro de un aspecto 2D del mundo en el que vivimos.

  Pueden registrar el mundo en diferentes calidades (resoluciones y fidelidades) .   Más resolución implica un mayor detalle, pero no necesariamente más calidad.

  Pueden registrar el mundo según diferentes aspectos.   Capturan de manera típica imágenes de intensidad luminosa, pero pueden proporcionarnos también otros tipos de imágenes, como profundidad, etc.


Imágenes Digitales

  Ejemplos de imágenes


La Imagen Digital

R. E. Sánchez Yáñez / Universidad de Guanajuato FIMEE

f (x, y) =

f (0,0) f (0,1) … f (0,N −1)f (1,0) f (1,1) … f (1,N −1)

f (M −1,0) f (M −1,1) f (M −1,N −1)

⎡

⎣

⎢⎢⎢⎢⎢

⎤

⎦

⎥⎥⎥⎥⎥

Una imagen continua es aproximada por un arreglo discreto de valores. f (x, y)

A esta matriz se le conoce como imagen digital y a cada uno de los MxN valores se le denomina píxel ( contracción de picture element) o pel.

Cada uno de los valores refleja una intensidad de la variable registrada por el dispositivo de captura asociado con un objeto dentro de la escena.


158 156 159 163 149 103 89 91 98 95 96 102 104 103 100 97 97 86 75 78 69 57 47 55 128 102 79 67 76 89 154 157 161 135 102 102 102 102 107 107 112 113 106 103 102 97 89 78 70 74 87 88 95 78 76 105 111 123 142 153 164 163 159 160 162 162 160 160 163 165 166 165 166 165 166 166 168 167 163 164 165 168 164 161 157 161 159 155 151 151 138 136 135 136 134 132 134 133 139 141 142 143 144 147 147 149 151 154 152 154 156 158 156 157 162 163 162 164 158 15 97 95 93 90 85 86 86 82 85 87 85 84 81 83 86 85 90 92 94 93 92 101 88 91 80 64 59 63 68 56 105 103 102 100 99 99 98 98 99 97 97 97 96 99 101 98 99 120 105 91 92 78 65 61 60 51 49 53 49 56 111 110 110 111 106 106 107 105 104 100 96 97 101 106 107 116 124 82 86 82 65 70 76 64 73 68 66 57 57 57 125 123 121 120 116 117 121 140 146 158 172 158 119 109 121 143 100 84 96 97 85 103 106 97 79 61 50 51 49 68 129 128 125 124 121 119 113 104 105 124 143 148 167 151 118 83 66 62 50 70 97 104 110 116 88 82 67 74 67 70 129 129 126 127 119 112 112 115 112 111 121 120 121 118 100 76 87 83 64 69 104 153 111 105 119 124 117 83 103 91 131 130 128 129 118 116 124 125 122 133 130 126 122 90 58 65 61 77 101 64 130 87 51 62 89 96 101 84 52 44 132 130 127 134 128 128 135 127 140 139 133 128 98 56 57 60 50 51 85 132 68 50 52 54 53 53 69 51 44 58 132 127 127 147 136 137 131 154 155 147 141 112 68 59 56 51 79 149 107 47 52 56 55 50 53 53 53 65 96 91 130 128 132 167 158 151 157 174 172 160 129 80 61 77 69 133 173 112 91 100 103 80 60 57 64 76 105 113 86 118 130 129 130 179 181 178 188 183 173 167 130 81 57 73 149 170 133 141 136 131 130 119 86 78 86 91 101 111 132 134 130 130 126 175 191 196 194 189 177 166 133 80 88 148 173 92 104 166 160 149 140 138 128 116 126 132 136 140 139 139 128 127 126 135 194 204 201 195 185 169 1291 80 163 178 146 93 153 168 164 154 144 122 142 138 138 139 136 137 140 143 127 126 125 122 152 210 204 199 185 177 133 163 179 165 165 112 124 142 134 127 147 128 155 153 151 151 145 141 137 140 120 123 122 117 106 141 211 203 192 172 178 187 176 187 188 175 177 169 155 141 178 141 134 155 181 169 161 154 147 142 117 110 111 108 104 92 130 196 192 176 192 189 190 202 199 146 118 164 170 159 136 85 50 97 197 188 182 172 163 155 154 148 139 137 141 141 138 138 178 192 194 177 116 145 169 80 93 114 108 79 54 51 54 54 158 208 204 198 189 178 154 159 155 147 142 144 146 144 174 197 201 144 122 89 61 53 53 54 55 59 68 70 78 83 70 120 189 212 209 202 153 156 153 149 135 80 57 83 197 199 190 130 114 68 84 99 105 103 105 105 90 93 97 104 103 103 111 128 144 179 153 152 153 145 144 141 107 184 202 181 132 118 50 57 56 53 50 60 85 110 140 151 153 127 142 145 142 124 90 98 186 153 147 140 142 143 156 215 213 162 105 50 50 48 67 96 128 146 154 153 150 151 151 126 132 138 136 135 64 97 163 206 172 141 144 138 76 70 63 46 49 52 81 118 147 153 153 151 150 148 146 147 147 130 113 128 135 140 147 134 117 123 179 205 128 54 52 50 48 57 98 138 153 154 159 153 151 148 144 143 140 138 132 125 118 169 210 191 173 89 120 120 114 92 47 50 50 51 88 142 155 161 162 157 157 154 150 142 139 159 173 187 196 206 208 206 165 124 75 85 122 125 78 48 49 49 60 120 153 158 155 158 160 159 148 152 143 151 187 198 205 210 213 206 145 100 100 90 90 81 123 81 50 50 52 83 137 156 156 157 154 154 157 157 145 148 143 190 199 206 208 210 208 133 81 100 98 94 94 97

Una imagen digital


Imagen Digital: De Superficie a Imagen


Muestreo


Cuantificación


Herramientas para Visión Computacional   Fuera de línea

  Software de creación sintética de imágenes.   Software de procesamiento y análisis de imagen.

  En línea   Manejadores de dispositivos de captura.   Librerías de manejo de imágenes.   Entornos personalizados de programación.



  En la mayoría de las aplicaciones de visión por computadora, el fin último es extraer importantes características a partir de datos de imágenes; características de las cuales, a su vez una computadora puede proporcionar ya sea una descripción, una interpretación o el entendimiento de la escena. En las operaciones de procesamiento de imágenes generalmente se tiene como salida otra imagen, realizando tareas como restauración, mejoramiento o codificación.


Ejemplo de aplicación

Aplicación en Metalografía



  Procesos puntuales   Operaciones que modifican cada píxel de una imagen según un proceso que considera únicamente el píxel correspondiente en la imagen de entrada.

  Procesos de área   Operaciones que calculan propiedades de un píxel a partir de una cierta vecindad.


Procesos Puntuales

  Operaciones que modifican cada píxel de una imagen según un proceso que considera únicamente el píxel correspondiente en la imagen de entrada.

  Ejemplos de procesos puntuales   Negativo de una imagen.   Cambio de espacio de color de una imagen.   Umbralización.


Negativo de Imágenes (1/2)

  Simplicidad para entender lo que se hace cuando se procesa una imagen.

  Familiaridad de los usuarios (al menos los que todavía usamos cámara con película) del aspecto de la imagen invertida.


Negativo de Imágenes (2/2)

Si f (x, y) es la imagen original y F(x, y) el negativo de la imagen:∀x, y ∈{0,M −1} × {0,N −1}

F(x, y) = Imax− f (x, y)El valor de Imax es el máximo valor de la

intensidad capturado por el dispositivo de entrada. Típicamente 255.


Ejemplos de Negativo de Imágenes


Umbralización

  Esta es una operación que tiene como objetivo separar el fondo de una imagen de la figura u objeto de interés a partir de la utilización de dos niveles de intensidad. Uno para el fondo y otro para el objeto.


Umbralización

Si r = f (x, y) es la imagen original, s = g(x, y) es la imagen procesada

y t es un umbral de separación:

r =0 Si 0 < r ≤ t

L −1 Si t < r ≤ L −1

⎧⎨⎪

⎩⎪

Donde L -1 es la intensidad máxima del formato imagen.


Umbralización

  Extracción de un objeto del fondo


Unbralización Multinivel


Histograma de una imagen

  Un histograma se define como una gráfica de distribución de frecuencia de ocurrencia de cada color en la imagen y es un indicativo de la concentración de pixeles contra la brillantez.

  El histograma se usa generalmente de forma normalizada (esto es como una función de probabilidad). El histograma es una función discreta de una imagen.


Histograma de una imagen

h(k) = nkM × N


Ecualización de Histograma


Procesos de área

  Operaciones que modifican cada píxel utilizando la información contenida en una vecindad centrada en el píxel de interés de una imagen según un proceso determinado.

  Ejemplos de procesos puntuales   Filtrado de mediana.   Filtrado espacial.   Detección de bordes.


Media de una Vecindad

  Es un método de suavizado empleado para eliminar ruido aditivo de una imagen.

  Generalmente se usa una ventana V de NxN píxeles alrededor del píxel central (x,y).

  El valor de intensidad del píxel en la imagen procesada es el promedio de los píxeles en V.


Media de una Vecindad


Mediana de una Vecindad

  Se usa para preservar la información de los bordes de la imagen.

  En este procesamiento, los valores de intensidad de los píxeles de una vecindad V alrededor del punto (x,y) son ordenados y la mediana (el valor central de los datos) es tomada como resultado en la imagen de salida.


Mediana de una Vecindad


Filtrado Espacial


Frecuencia Espacial (1/2)

•  La frecuencia espacial se define como la tasa de cambio de la brillantez de los pixeles (la intensidad) dividida por la distancia sobre la cual ocurre el cambio, teniendo componentes en ambas direcciones de la imagen.

•  Una imagen con frecuencia espacial alta contiene grandes cambios de intensidad en pixeles cercanos; mientras que una con baja frecuencia espacial, tiene áreas extensas con intensidad constante.


Frecuencia Espacial (2/2)

•  La frecuencia espacial nos indica qué tan cerca (en ambas direcciones) se repiten patrones de intensidad en la imagen.

•  Considerando la información de frecuencia espacial, los procesos de área pueden operar como filtros para remover o resaltar componentes de frecuencia específicos.


Convolución Discreta en 2D


Filtros Pasa‐Bajas (Ejemplo 1)


Filtros Pasa‐Bajas (Ejemplo 2)


Filtros Pasa‐Altas (Ejemplo 1)


Filtros Pasa‐Altas (Ejemplo 2)


Detección de Bordes

  Convolución de una imagen con máscaras específicas que implementan el gradiente de una señal y un post‐procesamiento (magnitud, umbralización, …)


Detección de Bordes

R. E. Sánchez Yáñez / Universidad de Guanajuato FIMEE Preparado para Campus Party México 2009 45


  Extracción de Características,

  Análisis de Textura,

  Análisis de Bordes,

  Reconocimiento de Formas,

  Clasificación,

  Segmentación,

  Concordancia de Escenas,

  Entendimiento de Escenas


Características

Área,

Perimetetro,

Medidas de simetría. Color, Textura.


Vectores de Características

Definiendo un conjunto de características (mediciones de atributos) como

x1 = área x2 = perímetro : xd = atributo d-ésimo

podemos pensar en nuestro conjunto de atributos (patrón) como un vector de características (feature vector) x, en donde x es un vector columna d-dimensional.


Vectores como Puntos

De la misma forma, podemos considerar este patrón como un punto en un espacio de características d-dimensional.

Esta representación abstracta puede hacerse para un objeto o para un evento.


Análisis por Color


¿Imágenes en Color o en Niveles de gris?


Componentes R, G, B y Y


Espacios (Modelos) de Color

  Espacios de Color   RGB   CIELab   CIELuv   HSI   …

  Generalmente 3 componentes.   Utilidad dependiente de la

aplicación específica.

Otro espacio de color Componentes R,G,B Una transformación simple


Análisis por Textura


Textura


Detección de textura


Detección del tamaño del texel


Clasificación por Textura

¿A cuál de las 8 clases de arriba pertenece esta imagen?


Segmentación de Imágenes


Determinación de Regiones


Contornos de Regiones


Unbralización Multinivel


Segmentación Basada en Color


Segmentación Basada en Textura


Segmentación de Imágenes Naturales (por Color/Textura)


Entendimiento de Escena


Requisitos para el Entendimiento de Escena

  El reconocimiento de Propiedades Físicas   ...usando el análisis de imágenes.

  Un Proceso de Reconocimiento Semántico   ...usando aproximaciones diversas para la inferencia.


Entendimiento de una Escena

Cielo

Camino

Tierra

¿ ?

Árbol

“Paisaje Rural: un camino, un árbol”


Entendimiento de Escena

SKY GRASS 1 GRASS 2 PATH GROUND INDETERMINATE


Herramienta Didáctica

  www.laviria.org/eventos/TallerVision.html


Taller Vision Computacional

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