1. Uma Introdução a
Computer Vision
Gustavo Pinto
@gustavopinto

2. @gustavopinto

3. voltando alguns meses
atrás

4. ainda
em
2012

9. Computer Vision Made
Easy
Gustavo Pinto
www.entropie.com.br

10. Computer Vision Made
Easy
Gustavo Pinto
www.entropie.com.br

11. Reconhece essa imagem?

12. Reconhece essa imagem?
Ela é *a* original?

13. E essa?

14. E essa? Como você sabe?

15. E essa? Como você sabe?

16. E essa? Como você sabe?
how to code?

19. Pixel

20. Pixel
r, g, b = monalisa[10, 0]
r = 231
g=0
b = 41

21. Pixel (231, 0, 14)

22. Pixel (231, 0, 14)
R, G, B

23. Pixel (231, 0, 14)
R, G, B
[0..255]

24. Pixel (231, 0, 14)
R, G, B
[0..255]
....

25. logo...
[[ 8, 0, 0],
[10, 0, 0],
= [ 7, 0, 0],
...,
[ 0, 3, 0],
[ 0, 2, 0],
[ 0, 2, 1]]]

26. E se...
- = x

27. E se...
[[ 2 0 0] [[ 8 0 0]
[2 0 0] [10 0 0]
[1 0 0] [ 7 0 0]
...,
[0 0 0]
- ...,
[ 0 3 0]
= x
[0 0 0] [ 0 2 0]
[0 0 14]] [ 0 2 1]]]

28. logo:
[[ 2 0 0] [[ 8 0 0] [[ -6 0 0]
[2 0 0] [10 0 0] [ -8 0 0]
[1 0 0] [ 7 0 0] [ -6 0 0]
...,
[0 0 0]
- ...,
[ 0 3 0]
= ...,
[ 0 -3 0]
[0 0 0] [ 0 2 0] [ 0 -2 0]
[0 0 14]] [ 0 2 1]]] [ 0 -2 13]]]

29. logo:
[[ 2 0 0] [[ 8 0 0] [[ -6 0 0]
[2 0 0] [10 0 0] [ -8 0 0]
[1 0 0] [ 7 0 0] [ -6 0 0]
...,
[0 0 0]
- ...,
[ 0 3 0]
= ...,
[ 0 -3 0]
[0 0 0] [ 0 2 0] [ 0 -2 0]
[0 0 14]] [ 0 2 1]]] [ 0 -2 13]]]

30. logo:
Então não existe
[[ 2 0 0] [[ 8 0 0] cor negativa? 0]
[[ -6 0
[2 0 0] [10 0 0] [ -8 0 0]
[1 0 0] [ 7 0 0] [ -6 0 0]
...,
[0 0 0]
- ...,
[ 0 3 0]
= ...,
[ 0 -3 0]
[0 0 0] [ 0 2 0] [ 0 -2 0]
[0 0 14]] [ 0 2 1]]] [ 0 -2 13]]]

31. logo:
[[ 2 0 0] [[ 8 0 0] [[ 0 0 0]
[2 0 0] [10 0 0] [0 0 0]
[1 0 0] [ 7 0 0] [0 0 0]
...,
[0 0 0]
- ...,
[ 0 3 0]
= ...,
[0 0 0]
[0 0 0] [ 0 2 0] [0 0 0]
[0 0 14]] [ 0 2 1]]] [0 0
13]]]

32. x.show()

33. - =

34. - =
75.88 61.04 27.57

35. - =
75.88 61.04 27.57

36. x= -
if x >= threshold :
print "fake"

37. x= -
if x >= threshold :
print "fake"

38. Como criar
esse código?

39. Enabling Computers to
See

40. ● Open source
● Escrito em Python
● Integrado com iPython
● Excelente para
○ manipulação de imagens
○ conversão de formatos
○ detecção de features
● Captura imagens de streams
○ kinect, webcams, IP Cams, ...

41. What is Computer Vision?

42. What is Computer Vision?

43. What is Computer Vision?
acquire
process
analyze

44. This is computer vision
made easy!

45. Primeiro Problema
2004

46. Primeiro Problema
2004

47. Primeiro Problema
2004

48. Primeiro Problema
Vou criar um
script pra
redimensionar..
2004

49. Primeiro Problema

50. Primeiro Problema

51. Primeiro Problema

52. Primeiro Problema
imgs = ImageSet(image_dir)
for img in imgs:
img = img.resize(w=x, h=y)
img.save()

53. Primeiro Problema
imgs = ImageSet(image_dir)
for img in imgs:
img = img.resize(w=x, h=y)
img.save()

54. Primeiro Problema
imgs = ImageSet(image_dir)
for img in imgs:
img = img.resize(w=x, h=y)
img.save()

55. Primeiro Problema
imgs = ImageSet(image_dir)
for img in imgs:
img = img.resize(w=x, h=y)
img.save()

56. Primeiro Problema
imgs = ImageSet(image_dir)
for img in imgs:
img = img.resize(w=x, h=y)
img.save()
Esse cara
sou eu..

57. Primeiro Problema
imgs = ImageSet(image_dir)
for img in imgs:
img = img.resize(w=x, h=y)
img.save()
150+ methods
http://simplecv.org/docs/SimpleCV.html

58. Outras features
original / 5 original original * 5

59. Outras features
rotate(73., point=(img.width/2,img.height/2))
img.binarize() img.binarize().invert()
img.crop(50,40,100, 100)

60. Segundo Problema
Quem mexeu no meu sorvete?

61. Quem mexeu no meu sorvete?

62. Quem mexeu no meu sorvete?

63. +
+

64. +
+
=
Como eu vejo

65. +
+
=
Como realmente é

66. cam =
Camera()
cam.live()

67. cam =
Camera()
cam.live()

68. cam =
Camera()
cam.live()
cam = Camera()
while True:
cam.getImage().
show()

69. cam =
Camera()
cam.live()
cam = Camera()
while True:
cam.getImage().
show()
cam = Camera()
disp = Display()
while disp.isNotDone():
img = cam.getImage()
img.save(disp)

70. cam =
Camera()
cam.live()
cam = Camera()
while True:
cam.getImage().
show()
cam = JpegStreamReader(device)
disp = Display()
while disp.isNotDone():
img = cam.getImage()
img.save(disp)

71. cam = JpegStreamReader(device)
disp = Display()
previous = cam.getImage()
while disp.isNotDone():
current = cam.getImage()
diff = current - previous
if diff.getNumpy().mean() > threshold:
estaoMexendoNaGeladeira(current)

72. cam = JpegStreamReader(device)
disp = Display()
previous = cam.getImage()
while disp.isNotDone():
current = cam.getImage()
diff = current - previous
if diff.getNumpy().mean() > threshold:
postAtFacebook(current)

73. Terceiro Problema
Identificando Imagens

74. Template Maching
search for instances in a image

76. .findTemplate( )

77. .findTemplate( )
matches.draw()

78. .findTemplate( )

79. .findTemplate( )
matches.draw()

80. Key Point
Template Maching
search for keypoints

81. .findkeypointMatch( )

82. .findkeypointMatch( )
.findkeypoints().draw()

83. .findkeypointMatch( )
matches.draw()

84. Haar Like Features
classify more generic objects

85. ● Face
● Perfil
● Olhos
● Orelhas
● Óculos
img.findHaarFeatures('face')[-1].draw()

86. ● Face
● Perfil
● Olhos
● Boca
● Nariz

87. ● Face
● Perfil
● Olhos
● Boca
● Nariz

88. ● Face
● Perfil
● Olhos
● Boca
● Nariz

89. Haar-like
Features
!=
Face
Recognition

90. Sim, e dai?

91. mustacheinator.py
https://gist.github.com/4685584

92. Problema Bónus

93. Problema Bónus

94. Problema Bónus
barcode = img.findBarcode()
if barcode is not None:
print barcode[0].data