Humanoidné systémy... počítačové videnie... Peter Sinčák & Mária Virčíková
Humanoids... Obraz Je to časť senzorického systému Kamera ako základný komponent Aká kamera? Koľko kamier na Humanoide spolupráca kamier Intelligentné kamery Inteligent space...
Príklady
Príklady...
Kde bude spracovaný obraz? na Humanoidnom systéme Na Cloude Na Humanoidmom Systéme + na Cloude... prenos... Čo sa prenáša... Nároky na výpočet
R B G... Colorometria
Colorometria (2) Týmito farbami sú azúrová (Cyan), purpurová (Magenta) a CMY... C = (255 - R); M = (255 - G); Y = (255 - B) žltá (Yellow)
Colorometria (2) Týmito farbami sú azúrová (Cyan), purpurová (Magenta) a žltá (Yellow) CMYK... C = (255 - R); M = (255 - G); Y = (255 - B)
Colorometria YUV PAL Y Jasová zložka UV farebná zložka
Prevody... Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B; U = -0.14713 * R - 0.28886 * G + 0.436 * B; V = 0.615 * R - 0.51499 * G - 0.10001 * B; R = Y + 1.13983 * V; G = Y - 0.39465 * U - 0.58060 * V; B = Y + 2.03211 * U;
Čo je to digitálny obraz... 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 R G B Pseudo Farby 10 50 80 100 20 10 0 255 37 255 255 255
Čo je to Multispektrálny digitálny obraz... 50 20 255 80 100 255 100 255 255 R G B 50 80 100 20 10 255 255 255 255
Čo je to histogram obrazu
Rozmery digitálneho obrazu 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 10 20 20 20 30 30 35 35 37 n x m 1. 640 x 480 2. HD 1440 x 1080 3. Full HD 1920x 1080
Rozmer obrazu a scéna snímania Rozmer ma vplyv na detaily... Prenos problém Scéna dôležitá vec... http://www.pal-robotics.com/press/video
Základy 3D videnia Kamera - strata informácie z 3D na 2D (minca pri objekte) Cieľom počítačového videnia v je porozumieť objektom v 3D na základe: jedného intenzitneho obrazu alebo ich postupnosti stojacich alebo pohybujúcich sa objektov snímaných jednou, alebo viac kamerami (stereo), stojaceho alebo pohybujúceho sa pozorovateľa Reprezentácie informácií o 3D tvaroch: Intenzitný obraz v 2D matica pixelov (preudo 3D) hĺbková mapa - 2.5 D = neúplná 3D reprezentácia (2D obraz + vzdialenosť každého pixelu od pozorovateľa). Nevidíme zakrytú časť objektu - vidíme iba reliéf povrchu (relief) Plná 3D reprezentácia - nezávislá na mieste pohľadu - veľmi zložitá pre prax - snaha previesť ich na 2D rôznymi trikmi (vysoko umiestnená kamera, svetlo, rovnaká poloha objektov). (Multiview video)
Ako získať tretí rozmer Kombináciou dvoch pohľadov (stereo videnie) Na základe sériových rezov kolmých na os Z Získanie informácie o hĺbke hĺbkomerom (aktívnym, pasívnym) Špeciálne usporiadaným zdrojom svetla a snímača. Kombináciou obrazov získaných projekciou na detektory pod rôznymi uhlami (napr. počítačová tomografia)
Snímanie objektov v 3D Problém: ako získať tretí rozmer. na základe sériových rezov kolmých na os Z Kombináciou dvoch pohľadov (stereo videnie) Získanie informácie o hĺbke hĺbkomerom (aktívnym, pasívnym) Špeciálne usporiadaným zdrojom svetla a snímača. Kombináciou obrazov získaných projekciou na detektory pod rôznymi uhlami (napr. počítačová tomografia)
Snímanie dvoma kamerami - stereo videnie kamery majú paralelné optické osi. Pomocou nich odhadneme hĺbku v obraze. [x,0,z] X L d d X R f z 2d = vzdialenosť kamier f = ohnisková vzdialenosť X L, X R = zobrazované body X f L x d ; z X f R x z d z 2df X L X R
Stereo videnie a disparita pri známych parametroch f a d kamery, potom z rozdielu ako vidí ten istý bod pravá a ľavá kamera vieme určiť vzdialenosť bodu od obrazovej roviny, resp. od kamery (prst)
Kinect
Kinect princíp
Spracovanie obrazu... základná schéma...
Predspracovanie... Meranie príznakov... filtrácia obrazu Lokálne a Globálne operátory obrazu http://dip.sccg.sk/predspra/predspra.htm
Výber príznakov... spektrálne texturálne Haralicové operátors... contextuálne SIFT vektor príznakov...
Klasifikácia hľadanie funkcie Príznak... TRIEDA... F (x1, x2.. xn)
Kategória Vzťah medzi triedou a Kategóriou Semantické vzťahy... Sémantika je náuka (veda) o význame jednotlivých slov, znakov a ich vzťahu ku skutočnosti ktorú označujú. Ontologické popisy...
Príklad Ontológií.. úloha človeka pri interaktívnej tvorbe
Paradox medzi Ontológiou a Searchingom... či je ľahšie odvodiť... alebo nájsť...???? výpočtový čas Existujúce dáta
Záver... Počítačové videnie... Veľmi dôležitá časť Humanoidných systémov... Typ senzoru Kde sa bude spracovávať obraz??? Celá veda... Nezávislá od Humanoidov Kamery... Tracking... Predátor - sučasť Robotov... http://www.youtube.com/watch?v=1ghnxhc QGsM