Post on 18-Apr-2015
Carlos Oliveiracoliveira@inf.puc-rio.br
Descrição e Objetivo Considerações Etapas consideradas Resultados obtidos Melhoramentos
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
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
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
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
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
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