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Segmentação de imagens. Carlos Oliveira coliveira@inf.puc-rio.br. Sumário. Descrição e Objetivo Considerações Etapas consideradas Resultados obtidos Melhoramentos. Descrição e Objetivo. Captura de video stream a partir de uma webcam voltada para um quadro branco
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Segmentação de imagens Carlos Oliveira coliveira@inf.puc-rio.br
Sumário • Descrição e Objetivo • Considerações • Etapas consideradas • Resultados obtidos • Melhoramentos
Descrição e Objetivo • Captura de video stream a partir de uma webcam voltada para um quadro branco • Processamento frame a frame, removendo objetos e pessoas na frente do quadro, deixando somente o texto escrito • Melhoramento da imagem processada • Output da imagem final processada e melhorada em tempo real
Considerações • Assumimos que a câmera e o quadro permanecem estáticos durante a captura • Capturamos o stream utilizando a OpenCV • Utilizamos o algoritmo de Canny para detecção de arestas como parte integrante na binarização da imagem • Utilizamos o Modelo de Contorno Ativo de Snake para a determinação da região a ser segmentada
Segmentação Frame a Frame • Conversão da imagem para escala de cinza • Utilização do algoritmo de Canny para detecção de arestas • Obtenção da imagem binarizada • Dilatação seguida de erosão da imagem binarizada • Determinação da região de interesse que inicializará a Snake • Utilização do método Door-In-Door-Out para obtenção da curva inicial da Snake
Segmentação Frame a Frame • Inicialização dos parâmetros da Snake • Aplicação da Snake à imagem original em tons de cinza • Após esse processo, temos uma lista dos pontos que delimitam a região segmentada que, no nosso caso, é a pessoa na frente do quadro. • Varremos cada pixel na imagem e os que pertecem àquela região são substituídos por pixels da imagem anteriormente capturada
Resultados Obtidos • A imagem original sem a pessoa que escreveu no quadro • No momento ainda existe um “fantasma” em torno da área que está sendo substituída • A imagem ainda apresenta algumas falhas na região encontrada pela Snake
Melhoramentos • Realizar o melhoramento da imagem produzida com White-balance e redução de ruído • Reduzir o custo de processamento utilizando métodos mais eficientes e dividir o processamento em diferentes threads • Melhorar o critério de binarização da imagem • Melhorar a região encontrada pela Snake