Si además quieres enviarnos un Artículo para el Blog y redes sociales, pulsa el siguiente botón:
Buenos días.
Estoy empezando en ésto de la robótica, ya he construido un sigue línea sencillito y ahora me he metido de lleno en la visión artificial.
Por ahora he conseguido detectar bordes y colores de formas geométricas sencillas, pero ahora me encuentro en la tesitura de que no se como extraer las características de dichas formas para un posterior reconocimiento de patrones.
En otras palabras, estoy atascado en el punto 3 del reconocimiento de patrones: la extracción de características.
He leído y tengo abundante documentación sobre visión artificial y redes neuronales (que parecen ser la mejor manera de detectar forma mediante entrenamiento) pero al no saber extraer las características, estoy perdido.
¿Alguien puede decirme como extraigo las características de círculos, cuadrados, rectángulos y similares?. Con un ejemplo de uno sólo de ellos me basta, por supuesto, no quiero que los pongais todos.
Saludos.
Vale, claro, como esto pilla html los espacios se los ha comido... pero imaginate como cuatro montañitas en las que la derivada aumenta según se sube a la cima con simetria respecto al eje Y... 😉
Muchísimas gracias de nuevo. A este ritmo, te pongo un piso en pongo tiempo. 😀
Voy a investigar eso que me dices ahora mismo.
He implementado como obtener los centroides. De todas formas, todas las webs que he consultado dicen que los descriptores de fourier, su magnitud, es invariante; así que tengo que estar haciéndolo mal. Si alguien me puede ayudar y decirme como obtener los descriptores de fourier de un contorno se lo agradezco.
Un saludo.
En la página nº 21 del pdf que te dije hablan un poco del tema, de todas formas no estaría de más que leyeses todo lo que viene detrás. 🙂 Dado que haces un análisis frecuencial del contorno, debería ser invariante al tamaño, así que debes estar haciendo algo mal.
En cualquier libro de visión por computador o reconocimiento de imágenes debería venir. Puedes mirar en knowfree.net o avaxhome.ru a ver si ves algún libro que lo trate y si lo encuentras lo compras, claro. 😀
He leído todo de cabo a rabo, he buscado libros y mas libros y sigo sin saber que demonios hay que poner en el sumatorio:
1) Si depende del valor del pixel, cualquier figura con el mismo número de descriptores, tendrá los mismos valores, pues la imagen está binarizada y detecto blanco o negro; en mi caso blanco.
2) Si dentro del sumatorio tengo que poner las coordenadas de cada pixel del borde, al trasladar la figura, los valores serán distintos y por lo tanto los descriptores también; ni invulnerable a traslación ni a nada.
Esto es para desesperarse....
