Comments on: Sustraccion de fondo o Background subtraction en OpenCV http://www.openvov.com/blog/?p=161 Software para detección y parametrización de objetos. Mon, 30 Aug 2010 12:07:48 -0500 http://wordpress.org/?v=2.8.6 hourly 1 By: Discount http://www.openvov.com/blog/?p=161&cpage=1#comment-330 Discount Mon, 30 Aug 2010 10:09:35 +0000 http://www.openvov.com/blog/?p=161#comment-330 <strong> Lane http://ydiscountd4g4m.APTAUTOPARTS.INFO/tag/Lane+Chests+Discount/ : Discount...</strong> Chests... Lane http://ydiscountd4g4m.APTAUTOPARTS.INFO/tag/Lane+Chests+Discount/ : Discount…

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]]> By: Roberto http://www.openvov.com/blog/?p=161&cpage=1#comment-69 Roberto Sun, 14 Mar 2010 03:50:47 +0000 http://www.openvov.com/blog/?p=161#comment-69 Buenas muchachos, necesito de su sapienza para dar en el clavo con un problemilla de reconocimiento de objetos. Tengo una imagen con dos objetos idénticos (igual color, forma y tamaño) pero son dos objetos distintos excepto que cada uno puede o no tener una "marca" diferente de la marca del otro. Lo que necesito es separar esos objetos del fondo y además separarlos a cada uno, de manera de poder reconocer la marca que posee y determinar a qué objeto pertenece dicha marca. No sé si se entiende el problema. Si lograron entenderlo ¿pueden tirarme alguna pista sobre alguna posible solución? Actualmente utilizo OpenCV y C++ sobre Linux. Saludos y Muchas Gracias! Buenas muchachos, necesito de su sapienza para dar en el clavo con un problemilla de reconocimiento de objetos.
Tengo una imagen con dos objetos idénticos (igual color, forma y tamaño) pero son dos objetos distintos excepto que cada uno puede o no tener una “marca” diferente de la marca del otro.
Lo que necesito es separar esos objetos del fondo y además separarlos a cada uno, de manera de poder reconocer la marca que posee y determinar a qué objeto pertenece dicha marca.
No sé si se entiende el problema. Si lograron entenderlo ¿pueden tirarme alguna pista sobre alguna posible solución? Actualmente utilizo OpenCV y C++ sobre Linux.
Saludos y Muchas Gracias!

]]> By: Luis Ignacio Diaz del Dedo http://www.openvov.com/blog/?p=161&cpage=1#comment-53 Luis Ignacio Diaz del Dedo Wed, 17 Feb 2010 09:19:46 +0000 http://www.openvov.com/blog/?p=161#comment-53 Ok Antonio, muchas gracias! en cuanto pueda modifico la entrada. En cierto modo por eso voy preguntando, soy todavía un poco nuevo en lo que a vision se refiere. Gracias! Ok Antonio, muchas gracias! en cuanto pueda modifico la entrada.
En cierto modo por eso voy preguntando, soy todavía un poco nuevo en lo que a vision se refiere. Gracias!

]]> By: Antonio http://www.openvov.com/blog/?p=161&cpage=1#comment-50 Antonio Wed, 17 Feb 2010 08:53:41 +0000 http://www.openvov.com/blog/?p=161#comment-50 Cuidado con la terminología: "Se genera un mapa de bits donde el negro absoluto significa fondo y el blanco puro significa “no fondo” ( es decir, algo en movimiento)" la sustracción de fondo simplemente elimina los niveles de intensidad que considera como fondo a cada fotograma. Hay muchos métodos, adaptativos o no, pero no muestra lo que se mueve, sino lo que es diferente de lo que ha considerado como fondo, esté, o no, en movimiento. Es decir, que en lugar de hablar de "detección de movimiento", hay que hablar de "detección de presencia". Respecto al hecho de localizar "cuadrados", lo mejor es parametrizar qué es un cuadrado y buscarlos a través de múltiples medidas (filtrado de bordes, detector de presencia, detector de movimiento,...) cuantas más medidas de detección de cuadrados puedas tener correlacionadas, mejor será tu detector. De hecho, la visión humana utiliza muchas medidas de forma natural, si por niveles de intensidad nos da sensación de cuadrado, en seguida utilizamos más medidas (de profundidad, de relieve,...) para llegar a identificar que el cuadrado es un CD y no es una pintura en la pared o superficie. A ver si te da pistas.... Ánimo! Cuidado con la terminología:
“Se genera un mapa de bits donde el negro absoluto significa fondo y el blanco puro significa “no fondo” ( es decir, algo en movimiento)”

la sustracción de fondo simplemente elimina los niveles de intensidad que considera como fondo a cada fotograma. Hay muchos métodos, adaptativos o no, pero no muestra lo que se mueve, sino lo que es diferente de lo que ha considerado como fondo, esté, o no, en movimiento. Es decir, que en lugar de hablar de “detección de movimiento”, hay que hablar de “detección de presencia”.

Respecto al hecho de localizar “cuadrados”, lo mejor es parametrizar qué es un cuadrado y buscarlos a través de múltiples medidas (filtrado de bordes, detector de presencia, detector de movimiento,…) cuantas más medidas de detección de cuadrados puedas tener correlacionadas, mejor será tu detector. De hecho, la visión humana utiliza muchas medidas de forma natural, si por niveles de intensidad nos da sensación de cuadrado, en seguida utilizamos más medidas (de profundidad, de relieve,…) para llegar a identificar que el cuadrado es un CD y no es una pintura en la pared o superficie. A ver si te da pistas….
Ánimo!

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