tag:blogger.com,1999:blog-70852432604872772852011-04-22T03:51:48.705+02:00Antonio Collazos Carrerahttp://www.blogger.com/profile/13691515960010095811noreply@blogger.comBlogger201100tag:blogger.com,1999:blog-7085243260487277285.post-45172945771189870612008-10-12T23:03:00.030+02:002008-10-13T23:45:40.945+02:00

Finalmente he implementado la parte que faltaba por hacer, distinguir entre objetos parados y abandonados mirando si hay movimiento en los alrededores del objeto. Para esto lo lógico sería trazar un circulo alrededor del objeto y mirar dentro de él, pero normalmente las imágenes que vamos a tener no serán cenitales (desde arriba sin ningún angulo). En cámaras con angulo el circulo se convertiría

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Bueno, pues he hecho un hueco para subir lo que dejé hecho antes de los exámenes. He hecho que la estructura donde guardo los objetos que detecto guarde una submatriz de la imagen con el objeto la cual comparo con la imagen actual para saber si los objetos siguen en el mismo sitio donde los he detectado, con lo que cuando se detecta que un objeto no esta tras un cierto margen para evitar

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Mientras sigo dándole al proyecto aprovecho para colgar un enlace a una página para una práctica que estoy haciendo con dos compañeros para la asignatura de Sistemas Multimedia Distribuidos. La practica se llama histmadrid y consiste en hacer una página (con una serie de requisitos...CSS, javascript...) sobre la historia de alguna calle de Madrid. Nosotros hemos escogido la Plaza Mayor, este es

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Parece que he conseguido solucionar el problema de ralentización que tenia al usar el algoritmo de actualización de background. La solución a resultado ser muy simple, por cada imagen que capturo del vídeo o de la webcam me creo una copia bastante más pequeña para trabajar con ella, una vez detectados los objetos como siempre pero usando la imagen pequeña, interpolo con el mismo factor que use

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Una vez hecha la estructura para guardar los objetos, que me ha llevado más tiempo de lo esperado, como lo prometido es deuda, aquí está el vídeo que muestra los resultados: Como se puede ver detecta las partes de la imagen que se quedan quietas un tiempo (y alguna cosilla que no :-( ). En cuanto cambie unas cuantas cosas del código que no me acaban de gustar mis siguiente tarea será

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Ya he conseguido hacer funcionar más o menos bien el algoritmo que pensé para obtener la posición de los objetos que se quedan quietos, aunque no estaba del todo seguro porque me parecía un poco "pesado" dichos cálculos no han supuesto una ralentización apreciable ya que solo ejecuto esta parte cada vez que actualizo el fondo (cosa que hago cada cierto número de frames por ser esto si

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Bueno, tras los exámenes he retomado el proyecto con como primer objetivo una vez conseguido la percepción de los objetos que se quedan quietos (vamos, conseguir una imagen binaria aislándolos) de detectarlos, esto es a partir de la imagen binaria obtener su posición.Con esto me he atascado un poco porque se me ocurrían varias formas de hacerlo, pero no acababa de ver cual era la más apropiada

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4 y 8 de Enero de 2008.He comenzado a crear una clase historial para el fondo en la que en principio guardo un buffer de imágenes del fondo donde la ultima es la última tomada al actualizar el fondo y las anteriores corresponden a actualizaciones previas. Además con cada actualización almaceno una imagen obtenida restando la primera y la última del buffer y umbralizada con un valor umbral

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.Os dejo el enlace de una noticia que he visto en un blog y me ha parecido interesante sobre un nuevo uso que le van a dar en PCs al procesador Cell que usa la PlayStation 3. Además trae un vídeo en el que usan un interfaz tipo "minority report".Pulsad la imagen para verlo.

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Tras estar haber utilizado las funciones para actualización de fondos se me ha ocurrido cambiar la forma en la que obtenía las imágenes en binario con los objetos que se movían en la imagen en blanco y el resto en negro.En vez de restas sucesivas con la imagen anterior, he aprovechado el echo de estar usando actualización de fondo para ir restando en cada iteración la imagen actual con el fondo.

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Bueno, tras unos cuantos días que he estado malillo, por fin actualizo el blog con las cosas que hice antes y ahora:2, 3 y 4 de diciembre.En esta ocasión a las funciones de detección de movimiento descritas en la entrada anterior, he añadido la funciónCvSeq* cvSegmentMotion( const CvArr* mhi, CvArr* seg_mask, CvMemStorage* storage, double timestamp, double seg_thresh );que a

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22, 23, 25 y 26 de Noviembre.Utilizando las funciones mencionadas anteriormente para convertir imágenes a escala de grises, hacer la resta de dos y pasar a binario, las he combinado en ese orden para obtener imágenes en las que solo aparece lo que va cambiando de las imágenes en blanco con fondo negro para usarlas en el filtro de partículas que debo implementar.Antes de nada con esto me he

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19 de Noviembre.Ahora me he dedicado a acceder a los píxeles individuales de una región de las imágenes para por ejemplo calcular el número de pixels blancos dentro de dicha región, cosa que será de utilidad para desarrollar el filtro de partículas entre otras cosas.Entre las distintas formas disponibles de acceder individualmente a los pixels he escogido la siguiente:IplImage* img =

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16 y 17 de Noviembre.Pese a modificar la forma de ir leyendo las imágenes el proceso sigue siendo mucho más lento que con un vídeo, por lo que me he decidido convertir las secuencias de imágenes en vídeos para trabajar con ellos de una forma más cómoda.En un primer momento cree un programa utilizando la propia libreria OpenCV con este fin, pero los resultados no fueron los esperados, ya que el

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12 y 13 de Noviembre.Siguiendo con el ejemplo anterior he hecho que mi programa de prueba valla obteniendo la resta de cada imagen en escala de grises con la imagen anterior del vídeo con la función cvSub y valla mostrando la imagen resultante, elresultado es el siguiente:La en la parte de superior se pueden ver las imágenes a color y en escala de grises y en la inferior la imagen resultado de la

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9 y 10 de NoviembreUna vez convertidas las imágenes a escala de grises las he umbralizado convirtiéndolas a binario usando la función cvThreshold con el flag CV_THRES_BINARY o CV_THRES_BINARY_INV (segun se quiera una cosa o otra). Esta función tiene dos parametros de tipo double que marcan el "valor de Threshold" y el máximo, he ido probando y con valores alrrededor de 100 y 250 respectivamente

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8 de NoviembreComo la librería OpenCV no tiene otra forma de manejar eventos, he mantenido el cvWaitkey() y he ido probando valores hasta que el vídeo se veía a una velocidad razonable.Tras esto me he dedicado ha convertir las imágenes del vídeo a escala de grises utilizando la función cvCvtColor que en un principio me daba un error en tiempo de ejecución porque para que esta funcionase la imagen

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Puente de todos los santos (1-4 Noviembre 2007)Finalmente me he dado cuenta de que el programa si funcionaba correctamente pero era tan rápido que no daba tiempo a ver nada.Esto lo he solucionado colocando un cvWaitKey(40) al final del bucle para que de tiempo a verse la imagen. Ahora el programa funciona correctamente, pero no me convence del todo la solución ya que la función usada espera una

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31 de Octubre del 2007Creación de un programa que muestre los frames de un vídeo almacenado en disco.Para poder compilar un programa en eclipse usando las librerías de openCV hay que añadir lo siguiente en las propiedades del proyecto:-En windows:En GCC C++ Compiler->DirectoriesInclude Paths -I:"C:\Archivos de programa\OpenCV\cv\include""C:\Archivos de programa\OpenCV\cvaux\include""C:\Archivos

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29 y 30 de Octubre del 2007.Comienzo el proyecto : "Detección de objetos abandonados en estancias controladas" del grupo GAVAB de la URJC con Antonio Sanz y Juan José Pantrigo como tutores.Resumen: En este proyecto se pretende desarrollar una aplicación informática orientada a la seguridad que detecte el abandono de objetos en zonas de paso.En estos días he tenido una primera toma de contacto con

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