883 resultados para OpenCV Computer Vision Object Detection Automatic Counting
Resumo:
Desenvolupament una aplicació informàtica basada en un sistema de visió per computador, la qual permeti donar una resposta en forma d'informació a partir d'una query d'una imatge que conté una escena o objecte en concret de manera que permeti reconèixer els objectes que apareixen en una imatge per llavors donar informació referent al contingut de la imatge a l’usuari que ha fet la consulta. Resumint, es tracta d’analitzar, dissenyar i construir un sistema de visió per computador capaç de reconèixer objectes d’interès en imatges
Resumo:
Reading group on diverse topics of interest for the Information: Signals, Images, Systems (ISIS) Research Group of the School of Electronics and Computer Science, University of Southampton.
Resumo:
Objetivo: Establecer la correlación entre condiciones de iluminación, ángulo visual, discriminación de contrastes y agudeza visual en la aparición de síntomas visuales en operarios de computador. Materiales y métodos: Estudio de corte transversal y correlación en muestra de 136 trabajadores administrativos de un “call center” perteneciente a una entidad de salud en la ciudad de Bogotá, utilizando un cuestionario con el que se evaluaron las variables sociodemográficas y ocupacionales; aplicando la escala de síntomas visión – computador (CVSS17), realizando evaluación médica y midiendo iluminación y distancia operario pantalla de computador y con los datos recolectados se realizó un análisis estadístico bivariado y se estableció la correlación entre las condiciones de iluminación, ángulo visual, discriminación de contrataste y agudeza visual; frente a la aparición de síntomas visuales asociados con el uso del computador. El análisis se llevó a cabo con medidas de tendencia central y dispersión y con el coeficiente de correlación paramétrico de Pearson o no-paramétrico de Spearman, previamente se evaluó la normalidad con la prueba de Shapiro-Wilk. Las pruebas estadísticas se evaluarán a un nivel de significancia del 5% (p<0.05). Resultados: El promedio de edad de los participantes en el estudio fue de 36,3 años con un rango entre los 22 y 57 años y en donde el género predominante fue el femenino con el 79,4%. Se encontraron síntomas visuales asociados al uso de pantalla de computador del 59,6%, siendo los más frecuentes la epifora (70,6%), fotofobia (67,6%) y ardor ocular (54,4%). Se reportó una correlación inversa significativa entre niveles de iluminación y manifestación de fotofobia (p=0.02; r= 0,262). Por otra parte no se encontró correlación significativa entre los síntomas referidos con ángulo de visión y agudeza visual y discriminación de contrastes. Conclusión: Las condiciones laborales de iluminación del grupo de estudio están relacionadas con la manifestación de fotofobia, Se encontró asociación entre síntomas visuales y variables sociodemográficas, específicamente con el género, fotofobia a pantalla, fatiga visual y fotofobia
Resumo:
La visualització científica estudia i defineix algorismes i estructures de dades que permeten fer comprensibles conjunts de dades a través d’imatges. En el cas de les aplicacions mèdiques les dades que cal interpretar provenen de diferents dispositius de captació i es representen en un model de vòxels. La utilitat d’aquest model de vòxels depèn de poder-lo veure des del punt de vista ideal, és a dir el que aporti més informació. D’altra banda, existeix la tècnica dels Miralls Màgics que permet veure el model de vòxels des de diferents punts de vista alhora i mostrant diferents valors de propietat a cada mirall. En aquest projecte implementarem un algorisme que permetrà determinar el punt de vista ideal per visualitzar un model de vòxels així com també els punts de vista ideals per als miralls per tal d’aconseguir el màxim d’informació possible del model de vòxels. Aquest algorisme es basa en la teoria de la informació per saber quina és la millor visualització. L’algorisme també permetrà determinar l’assignació de colors òptima per al model de vòxels
Resumo:
The first part of this work presents an accurate analysis of the most relevant 3D registration techniques, including initial pose estimation, pairwise registration and multiview registration strategies. A new classification has been proposed, based on both the applications and the approach of the methods that have been discussed. The main contribution of this thesis is the proposal of a new 3D multiview registration strategy. The proposed approach detects revisited regions obtaining cycles of views that are used to reduce the inaccuracies that may exist in the final model due to error propagation. The method takes advantage of both global and local information of the registration process, using graph theory techniques in order correlate multiple views and minimize the propagated error by registering the views in an optimal way. The proposed method has been tested using both synthetic and real data, in order to show and study its behavior and demonstrate its reliability.
Resumo:
This thesis proposes a solution to the problem of estimating the motion of an Unmanned Underwater Vehicle (UUV). Our approach is based on the integration of the incremental measurements which are provided by a vision system. When the vehicle is close to the underwater terrain, it constructs a visual map (so called "mosaic") of the area where the mission takes place while, at the same time, it localizes itself on this map, following the Concurrent Mapping and Localization strategy. The proposed methodology to achieve this goal is based on a feature-based mosaicking algorithm. A down-looking camera is attached to the underwater vehicle. As the vehicle moves, a sequence of images of the sea-floor is acquired by the camera. For every image of the sequence, a set of characteristic features is detected by means of a corner detector. Then, their correspondences are found in the next image of the sequence. Solving the correspondence problem in an accurate and reliable way is a difficult task in computer vision. We consider different alternatives to solve this problem by introducing a detailed analysis of the textural characteristics of the image. This is done in two phases: first comparing different texture operators individually, and next selecting those that best characterize the point/matching pair and using them together to obtain a more robust characterization. Various alternatives are also studied to merge the information provided by the individual texture operators. Finally, the best approach in terms of robustness and efficiency is proposed. After the correspondences have been solved, for every pair of consecutive images we obtain a list of image features in the first image and their matchings in the next frame. Our aim is now to recover the apparent motion of the camera from these features. Although an accurate texture analysis is devoted to the matching pro-cedure, some false matches (known as outliers) could still appear among the right correspon-dences. For this reason, a robust estimation technique is used to estimate the planar transformation (homography) which explains the dominant motion of the image. Next, this homography is used to warp the processed image to the common mosaic frame, constructing a composite image formed by every frame of the sequence. With the aim of estimating the position of the vehicle as the mosaic is being constructed, the 3D motion of the vehicle can be computed from the measurements obtained by a sonar altimeter and the incremental motion computed from the homography. Unfortunately, as the mosaic increases in size, image local alignment errors increase the inaccuracies associated to the position of the vehicle. Occasionally, the trajectory described by the vehicle may cross over itself. In this situation new information is available, and the system can readjust the position estimates. Our proposal consists not only in localizing the vehicle, but also in readjusting the trajectory described by the vehicle when crossover information is obtained. This is achieved by implementing an Augmented State Kalman Filter (ASKF). Kalman filtering appears as an adequate framework to deal with position estimates and their associated covariances. Finally, some experimental results are shown. A laboratory setup has been used to analyze and evaluate the accuracy of the mosaicking system. This setup enables a quantitative measurement of the accumulated errors of the mosaics created in the lab. Then, the results obtained from real sea trials using the URIS underwater vehicle are shown.
Resumo:
La percepció per visió es millorada quan es pot gaudir d'un camp de visió ampli. Aquesta tesi es concentra en la percepció visual de la profunditat amb l'ajuda de càmeres omnidireccionals. La percepció 3D s'obté generalment en la visió per computadora utilitzant configuracions estèreo amb el desavantatge del cost computacional elevat a l'hora de buscar els elements visuals comuns entre les imatges. La solució que ofereix aquesta tesi és l'ús de la llum estructurada per resoldre el problema de relacionar les correspondències. S'ha realitzat un estudi sobre els sistemes de visió omnidireccional. S'han avaluat vàries configuracions estèreo i s'ha escollit la millor. Els paràmetres del model són difícils de mesurar directament i, en conseqüència, s'ha desenvolupat una sèrie de mètodes de calibració. Els resultats obtinguts són prometedors i demostren que el sensor pot ésser utilitzat en aplicacions per a la percepció de la profunditat com serien el modelatge de l'escena, la inspecció de canonades, navegació de robots, etc.
Resumo:
L'objectiu d'aquesta tesi és l'estudi de les diferents tècniques per alinear vistes tridimensionals. Aquest estudi ens ha permès detectar els principals problemes de les tècniques existents, aprotant una solució novedosa i contribuint resolent algunes de les mancances detectades especialment en l'alineament de vistes a temps real. Per tal d'adquirir les esmentades vistes, s'ha dissenyat un sensor 3D manual que ens permet fer adquisicions tridimensionals amb total llibertat de moviments. Així mateix, s'han estudiat les tècniques de minimització global per tal de reduir els efectes de la propagació de l'error.
Resumo:
El treball desenvolupat en aquesta tesi aprofundeix i aporta solucions innovadores en el camp orientat a tractar el problema de la correspondència en imatges subaquàtiques. En aquests entorns, el que realment complica les tasques de processat és la falta de contorns ben definits per culpa d'imatges esborronades; un fet aquest que es deu fonamentalment a il·luminació deficient o a la manca d'uniformitat dels sistemes d'il·luminació artificials. Els objectius aconseguits en aquesta tesi es poden remarcar en dues grans direccions. Per millorar l'algorisme d'estimació de moviment es va proposar un nou mètode que introdueix paràmetres de textura per rebutjar falses correspondències entre parells d'imatges. Un seguit d'assaigs efectuats en imatges submarines reals han estat portats a terme per seleccionar les estratègies més adients. Amb la finalitat d'aconseguir resultats en temps real, es proposa una innovadora arquitectura VLSI per la implementació d'algunes parts de l'algorisme d'estimació de moviment amb alt cost computacional.
Resumo:
A driver controls a car by turning the steering wheel or by pressing on the accelerator or the brake. These actions are modelled by Gaussian processes, leading to a stochastic model for the motion of the car. The stochastic model is the basis of a new filter for tracking and predicting the motion of the car, using measurements obtained by fitting a rigid 3D model to a monocular sequence of video images. Experiments show that the filter easily outperforms traditional filters.
Resumo:
Garment information tracking is required for clean room garment management. In this paper, we present a camera-based robust system with implementation of Optical Character Reconition (OCR) techniques to fulfill garment label recognition. In the system, a camera is used for image capturing; an adaptive thresholding algorithm is employed to generate binary images; Connected Component Labelling (CCL) is then adopted for object detection in the binary image as a part of finding the ROI (Region of Interest); Artificial Neural Networks (ANNs) with the BP (Back Propagation) learning algorithm are used for digit recognition; and finally the system is verified by a system database. The system has been tested. The results show that it is capable of coping with variance of lighting, digit twisting, background complexity, and font orientations. The system performance with association to the digit recognition rate has met the design requirement. It has achieved real-time and error-free garment information tracking during the testing.