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§ Una imagen puede ser definida como una función
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intensidad o nivel de gris en ese punto.
§ Cuando x,y y f son todos finitos, cantidades
discretas, llamamos a la imagen digital.
§ Una imagen digital está compuesta por un número
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Las operaciones típicas de esta etapa son:
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Raspberry pi
Raspberry pi
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● Unión de licencias GPL con software y hardware libre,
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● El primer modelo a la venta (modelo A) fue lanzado en
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DistribucionesPython
El intérprete de Python y la extensa biblioteca estándar
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Python
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La librería OpenCV proporciona un marco de trabajo
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por computador en tiempo real
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de distintas técnicas de visión por computador, tanto a
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desarrollo de la librería con un grupo de investigadores reconocidos
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IEEE Visión por Computador y reconocimiento de patrones
nace The Open Computer Vision Library
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Herramienta Computacional con
Raspberry Pi para identificación
estado de madurez de Granadillas
Esta investigación pretende dar un soporte tecnológico, flexible
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granadillas, a partir de técnicas de procesamiento de imágenes.
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Raspberry jam Bogota 2016 - Sistema de visión artificial aplicados a procesos agro industriales mediante ordenadores de placa reducida Raspberry pi

  • 3. Definición ¡¡Enseñar a “ver” a las computadoras Campo de la Inteligencia Artificial enfocado a que las computadoras puedan extraer información a partir de imágenes, ofreciendo soluciones a problemas del mundo real.
  • 5. Dotar a los ordenadores de la capacidad de ver no es una tarea fácil debido a Cambios de iluminación Cambios de escala Deformación Movimiento Perdidas de información Etc. Visión artificial: dificultades
  • 10. Las escenas que se perciben suelen ser tridimensionales (3D) Los dispositivos de captura (cámaras fotogramas o de video) generan imágenes bidimensionales (2D). Observador imagen en 3d imagen 2D Pérdida de información
  • 11. Sistema de visión artificial Sistema de visión artificial (un poco antiguo!!!)
  • 12. Es la transformación de una imagen del mundo real a un formato digital inteligible por un ordenador y su posterior procesamiento por parte de este. Procesamiento digital de imágenes
  • 13. Mejorar la calidad visual de las imágenes para permitir la interpretación humana. Extraer información de las imágenes en un formato entendible por el ordenador. Procesamiento digital de imágenes es multidisciplinar Impulsa la colaboración de las Ciencias de la Computación con muchas áreas de investigación científica. Objetivo
  • 15. Imagen analógica (continua): imagen natural capturada con una camara, sensor o cualquier otro dispositivo. Imagen digital (discreta): proyección de la imagen analógica para que pueda ser manipulada usando un ordenador La transformación de una imagen analógica a otra digital se llama digitalización La digitalización es el primer paso en cualquier aplicación de procesamiento de imágenes digitales. Adquisición de las imágenes
  • 16. Adquisición de las imágenes Imágen vista por ordenador Imágen vista por humano
  • 17. § Una imagen puede ser definida como una función bidimensional, f(x,y), donde x y y son coordenadas espaciales (plano) y la amplitud f es llamada intensidad o nivel de gris en ese punto. § Cuando x,y y f son todos finitos, cantidades discretas, llamamos a la imagen digital. § Una imagen digital está compuesta por un número finito de elementos, cada uno de los cuales con un valor y una posición particular, llamados pixels. Definición imágenes Pixels
  • 18. Disminuir la degradación de la imágen para que las siguientes etapas tengan una probabilidad de éxito mayor. Las operaciones típicas de esta etapa son: Preprocesamiento -Supresión de ruido -Realce del contraste
  • 19. Es la extracción de información contenida en la imágen. Dicha extracción se realiza mediante una descomposición de la imágen en unidades o partes que son homogéneas con respecto a una o mas características y que tienen una fuerte relación con objetos o áreas del mundo real. Segmentación
  • 20. Las partes u objetos que componen una imágen dependen de la aplicación. Segmentación
  • 22. Clasificación Clasificar los diferentes objetos de la imágen utilizando sus descriptores. Los objetos detectados que presenten unos descriptores semejantes se agrupan en una misma clase.
  • 23. Clasificación La clasificación depende de cada aplicación y la visión artificial en diferentes áreas como: Medicina: detección de enfermedades Industria: control de procesos, clasificación, inspección Robótica: guiado de vehículo Detección y seguimiento: persona, vehículo, etc. Recuperación de imágenes de bases de datos Reconocimiento de acciones humanas Supervisión en la Agroindustria Etc.
  • 24. Los ordenadores han evolucionado espectacularmente debido la revolución tecnológica, que ha permitido diseñar cámaras y ordenadores cada vez mas potentes y con precios mas asequibles Raspberry pi
  • 26. ¿Qué es Raspberry Pi? ● Raspberry Pi es un ordenador desarrollado en el Reino Unido por la Fundación Raspberry Pi ● Unión de licencias GPL con software y hardware libre, en la línea de proyectos como Linux o Arduino. ● El primer modelo a la venta (modelo A) fue lanzado en febrero de 2012.
  • 27. El Proyecto Raspberry Pi Visión Artificial en este caso
  • 31. Distribuciones Raspbian S.O. GNU/Linux basado en Debian 7.0 Pidora Fedora remix para raspberry Pi OpenELEC Distrubucion con XBMC mediacenter Ubuntu Mate S.O. Gnu/Linux basada en Ubuntu
  • 32. DistribucionesPython Programación orientada a objetos simple pero eficaz. Lenguaje de programación fácil de aprender y potente. Tiene estructuras eficaces de datos de alto nivel Elegante sintaxis Python es el lenguaje ideal para (scripts) y desarrollo rápido de aplicaciones, en muchas áreas y en la mayoría de las plataformas
  • 33. DistribucionesPython El intérprete de Python y la extensa biblioteca estándar están disponible libremente Esta disponible para las plataformas más importantes en la sede web de Python, http://www.python.org, y se pueden distribuir libremente.
  • 34. Python python --version Como puedo saber la version de python instalada?
  • 35. Python Como instalar Python? sudo apt-get install python2.7 sudo apt-get install python 3.1 nota: para los usuarios de Red Hat / RHEL / CentOS: Puede instalar python de la siguiente manera: $ sudo yum install python
  • 36. OpenCv La librería OpenCV proporciona un marco de trabajo de alto nivel para el desarrollo de aplicaciones de visión por computador en tiempo real Facilita en gran manera el aprendizaje e implementación de distintas técnicas de visión por computador, tanto a nivel docente como investigador.
  • 37. El 13 de Junio del 2000, Intel® Corporation anunció el desarrollo de la librería con un grupo de investigadores reconocidos Este anuncio tuvo lugar en la apertura del evento IEEE Visión por Computador y reconocimiento de patrones nace The Open Computer Vision Library y lo hacía bajo licencia BSD (Software Libre). OpenCv
  • 38. Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas Esta investigación pretende dar un soporte tecnológico, flexible y portable a un sistema que permita reducir la subjetividad en las mediciones del técnico experto en el estado de madurez de granadillas, a partir de técnicas de procesamiento de imágenes. Problema
  • 39. Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas
  • 40. Adquisición de Imágenes Captura de 240 imágenes RGB de Granadillas en diferentes estados de maduración comparadas con el análisis manual acorde a los procedimientos establecidos por Norma técnica Colombiana 4101 Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas
  • 41. Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas Adquisición de Imágenes Maduras Iluminación Direccional Pintonas Verdes 80 80 80
  • 42. Pre-procesado de Imágenes Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas Filtrado imágenes Granadillas. A) Granadilla Madura B) Granadilla con filtro C) Granadilla Verde D) Granadilla Verde con filtro E) Granadilla pintona F) Granadilla pintona con filtro
  • 43. Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas Segmentación de Imágenes Imagen original Granadillas A, C y E Granadillas segmentada por Otsu B, D y F Otsu selecciona el umbral óptimo que permite medir el grado de diferencia entre los píxeles y un rango establecido maximizando la varianza entre clases mediante una búsqueda exhaustiva
  • 44. Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas Clasificación de Imágenes 120 120 120 Puntos (BGR) Puntos (BGR) Puntos (BGR) mediante la técnica de agrupamiento K-medias se demuestra que las 3 clases d e g r a n a d i l l a s son separables usando componentes de color RGB
  • 45. Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas Clasificación de Imágenes Granadillas Maduras, verdes y pintonas (Izquierda) B, D y F Clasificación de Granadillas usando Clustering K-medias Madura Verde Pintona
  • 46. Para la validación se realizan pruebas usando 120 imágenes que pertenecen a 40 granadillas por cada clase Verdes, Maduras y Pintona, en la que se obtiene un de acierto con relación al técnico97,5% experto de manera manual, lo que evidencia que el porcentaje de error es significativamente bajo. Herramienta Computacional con Raspberry Pi para identificación estado de madurez de Granadillas Validación