O documento apresenta conceitos básicos de visão computacional e sua aplicação em sistemas embarcados. Discute os principais componentes da visão computacional como câmeras, aquisição de imagens, pré-processamento, extração de características e reconhecimento de padrões. Também apresenta o OpenCV como uma biblioteca de código aberto amplamente utilizada nessa área e exemplos de sua aplicação.

1. Mauro Assis
assismauro@hotmail.com
http://automatobr.blogspot.com.br
http://pt.slideshare.net/MauroAssis/viso-computacional-em-embarcados
VISÃO COMPUTACIONAL EM EMBARCADOS

2. AGENDA
• Introdução
• Conceitos de visão computacional
• Overview do OpenCV
• Instalação e configuração
• Estudos de caso

3. MAURO ASSIS
• Engenheiro agrícola pela Universidade Federal de
Viçosa
• MBA em Gestão de Projetos pela FGV
• Esperiência nacional e internacional em
dewenvolvimento de software
• Proprietário da Atrium Forest Consulting
• Aluno de mestrado em Computação Aplicada no INPE
• Fundador do Automação no Parque

4. CONCEITOS
• Visão humana
• Cenário
• Olhos
• Imagem
• Cérebro
• Percepção
• Inteligência artificial

5. VISÃO COMPUTACIONAL
• Exemplo
• Visão Computacional
• Cenário
• Câmera
• Imagem
• Computador
• Percepção

6. OPENCV
• Originalmente desenvolvida pela Intel
• Open source
• Fácil de usar
• Processamento de imagens, análise estrutural, análise
de movimento e rastreamento de objetos,
reconhecimento de padrões, calibração de câmeras e
reconstituição 3D

7. OPENCV
• Suporte a C, C++, Python e Java
• Compatívle com Windows, Mac, iOS e Android
• Muito material na net
• Milhões de usuários

8. IMAGENS DIGITAIS - DEFINIÇÕES
• Uma imagem é uma representação de um objeto
• Uma imagem digital é produzida por um ou mais
sensores digitais
• Um pixel é o menor componente de informação de uma
imagem
• Seus valores podem representar as intensidades de
cada cor mas também uma série de outras
informações

9. IMAGENS DIGITAIS – LUZ VISÍVEL

10. IMAGENS DIGITAIS - LIDAR

11. IMAGEM DIGITAIS – TIPOS DIVERSOS

12. PRINCIPAIS ETAPAS DA VISÃO
COMPUTACIONAL
• Aquisição da imagem
• Pré-processamento
• Extração das características
• Segmentação
• Reconhecimento de padrões

13. AQUISIÇÃO DE IMAGENS DIGITAIS

14. PRE-PROCESSAMENTO
• Redução de ruídos
• Divisão da imagem
• Expansão do contraste
• Etc.

15. REDUÇÃO DE RUÍDO
• Ruído: variável aleatória cuja média é zero
• Demo

16. AUMENTO DO CONTRASTE
• Demo

17. EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS
• Morfológicas, ex: área, circularidade, largura
• Cromáticas: estatísticas das intensidades
• Texturais
• Estruturais: posição de um elemento em relação a
outro

18. SEGMENTAÇÃO
• Tentar dividir as imagens em segmentos que
representem regiões ou objetos distintos
• Guiados por características como cor ou profundidade
• A ideia é agrupar pixels em regiões de acordo com os
valores de determinadas características
• Demo

19. RECONHECIMENTO DE PADRÕES
• A partir do conhecimento prévio que se tem do
problema, testam-se estratégias para se encontrar o
objeto a ser reconhecido
• Demo

20. OUTROS GADGETS
• LeapMotion
• Kinect
• Etc… etc…

21. REFERÊNCIAS
Instalar Python OpenCV no Raspberry
Instalar Python OpenCV no Edison
Instalar Python OpenCV no PC Windows
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