Mobile Image Processing - JIM 2014

Mobile Image ProcessingThales Levi Azevedo Valente

João Dallyson Sousa de Almeida

Apresentação

• João Dallyson– [email protected]– Doutor em Engenharia Elétrica – UFMA

• Área: Ciência da Computação

– Professor do DEINF/UFMA e Pesquisador em:• Processamento de Imagens Médicas• Reconhecimento de Padrões

– Lattes:• http://lattes.cnpq.br/6047330108382641

• Thales Levi Azevedo Valente– [email protected]– Graduando em Ciência da Computação - UFMA– Pesquisador PIBIC em:

• Processamento de imagens• Android

– Lattes:• http://lattes.cnpq.br/1509490497932923

26/11/2014 2Mobile Image Processing

mailto:[email protected]

http://lattes.cnpq.br/6047330108382641

mailto:[email protected]

http://lattes.cnpq.br/1509490497932923

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3Mobile Image Processing26/11/2014

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Cronograma do Curso

• Introdução• Fundamentos da linguagem Java• Fundamentos Processamento de Imagens

• Roteiro Android: Preparando o ambiente de desenvolvimento Android – Passo a Passo Ciclo de vida de uma Activity Criando o primeiro projeto Android Estrutura básica de um projeto Android Criando Máquina Virtual usando o AVD Manager Executando o primeiro “Hello World” Carregando uma imagem da galeria


Cronograma do Curso

• Roteiro OpenCV: Importando a biblioteca OpenCV para Android no Workspace

Instalação do OpenCV Manager no AVD por linha de comando

Adicionando a biblioteca ao Projeto

Processamento de imagens pela primeira vez (sem OpenCV)

Processamento de imagens pela segunda vez(Agora usando OpenCV)

Gerando o instalador (.apk)


INTRODUÇÃO

Por que nós processamos imagens?

• Aquisição de Imagem– Corrigir abertura e equilíbrio das cores

• Preparar para exibir ou imprimir– Ajustar o tamanho da imagem

• Facilitar o armazenamento e transmissão da imagem– Armazenamento eficiente em câmeras digitais– Enviar uma imagem de Marte para a Terra

• Melhorar e restaurar imagens– Remover arranhões de um filme antigo– Melhorar a visibilidade de um tumor em uma radiografia

• Extrair informação de imagens– Ler o CEP de uma carta– Medir a poluição da água a partir de imagens aéreas


Sistema de Processamento de Imagem Digital


Plataformas Mobile Populares


Foco no Android

• Plataforma Mobile Open Source

• Mantido pela Open Handeset Alliance (OHA)

– Aliança entre diversas empresas para criar padrões abertos para telefonia móvel.

• Usa o kernel do linux personalizado e uma máquina virtual projetada para dispositivo móvel

• Android domina 84,6% do mercado global de smartphones. (Pesquisa realizada segundo trimestre 2014 pela Strategy Analytics)


API do Android


Programando em Java

• Android encoraja o desenvolvimento em alto nível;

• Android usa Java como a principal linguagem de programação;

• Herda classes básicas do Java padrão:

– String, Container, Math, IO e Network

• Adiciona novas classes especificas para dispositivos móveis:

– Camera, Telephony, Map, Speech


Fundamentos de Linguagem Java

Dificuldades dos programadores na década de 1990

• Ponteiros

• Gerenciamento de memória

• Organização

• Falta de bibliotecas

• Ter de reescrever parte do código ao mudar de SO.

• Custo financeiro de usar a tecnologia


Máquina Virtual

• Realiza a gerência de memória, threads, a pilha de execução, etc...

• Java Virtual Machine (JVM)

15Mobile Image Processing

FONTE: [Caelum, 2014]

26/11/2014

JVM, JRE, JDK

• O que baixar no site da Oracle?– http://www.oracle.com/technetwork/java/.

• JVM = Java Virtual Machine. Não existe apenas esse download.

• JRE = Java Runtime Environment. JVM + Bibliotecas. Necessário para executar uma aplicação java.

• JDK = Java Developement Kit.– JRE + Ferramentas


http://www.oracle.com/technetwork/java/

Objetos

• Um objeto é uma entidade (física, conceitual, ou do domínio de algum problema) que tem:

– identidade (a referência)

– estado (seus atributos)

– comportamento (seus métodos)


Classe

• Classes são uma especificação para objetos com propriedades semelhantes (atributos), comportamentos semelhantes (métodos) e relacionamentos comuns com outros objetos

• Classes descrevem

– Tipos dos dados que compõem o objeto (o que podem armazenar)

– Procedimentos que o objeto pode executar (o que podem fazer)


Definição de Classe Java


Ex: Programa que cria e manipula conta


Membros estáticos

• Métodos estáticos

– Aplicam-se a classe como um todo

– Não é necessário criar um objeto para utilizá-los

– Chamada: NomeClasse.nomeMétodo()

• Campos estáticos

– A mesma cópia é compartilhada entre todas as instâncias da classe (objetos)

– Uma espécie de ―variável global‖ da classe


Herança em Java


Fundamentos de Processamento de Imagens

Imagem Digital

• Definição: função bidimensional, f(x,y), em que x e y são coordenadas espaciais (plano), e a amplitude de f em qualquer par de coordenadas (x,y) é chamada de intensidade ou nível de cinza da imagem nesse ponto. (Gonzalez and Woods, 2010)


Origens do Processamento Digital de Imagens

• Transmissão de Imagens por cabo submarino atravessando o oceano atlântico. (1920)

– Reduziu de 1 semana para menos de 3 horas


Fotografia Digital produzida em 1921 com base em uma fita codificada poruma impressora telegráfica com fontes tipográficas especiais.

26/11/2014

Etapas do Processamento de Imagens


Relacionamento entre pixels

Operações aritméticas entre 2 pixels

Adição:

p + q

Reduzir ruídos

Subtração:

p – q

Imagem médica. Remove informação estática de fundo

Multiplicação:

p * q (pq e pxq)

Corrigi sombra

Divisão:

p / q

Média

z=1/9 (Z1,Z2,...,Z9)



• Operações aritméticas entre 2 pixels

– Subtração



Operações lógicas entre 2 pixels

Mobile Image Processing26/11/2014 27

Melhoramento de Imagens

Objetivo

Processar uma imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original.

Divide-se :

Domínio espacial: refere-se ao plano da imagem, e as abordagens são baseadas na manipulação direta dos pixels

Domínio da freqüência: baseadas na modificação das transformadas de Fourier

Combinação de ambos



Histograma

Representa a freqüência de pixels na imagem

algoritmo

31

for(i=0; i< lin; i++)

{

for(j=0; j < col; j++)

{

v = valor_do_pixel

++H[ v ];

}

}

/* H depende do maior valor do pixel */

Mobile Image Processing26/11/2014


Equalização do Histograma

Melhora o contraste da imagem da imagem

Algoritmo

Calcula histograma:

Calcula o histograma acumulado:

Novo histograma

Nova imagem


26/11/2014


Equalização do Histograma

Exemplo



Convolução

1/9.(10x1 + 11x1 + 10x1 + 9x1 + 10x1 + 11x1 + 10x1 + 9x1 + 10x1) = 1/9.( 90) = 10

10 11 10

9 10 11

10 9 10

1

1010

2

9

0

9

0

9

9

9

9

0

1

99

10

10 11

10

1

11

11

11

11

1010

I

1

1

1

1

1 1

1

1

1

F

X X X

X 10

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

XX

1/9

O


Exemplos Processamento de Imagens

• Melhoramento de Imagens


FONTE: [GIRORD, 2013]

26/11/2014


• Redução de Ruídos



26/11/2014


• Efeitos especiais



26/11/2014


• Detecção de Faces



26/11/2014


• Aplicações na Oftalmologia


ROTEIRO ANDROID

Preparando o ambiente de desenvolvimento Android –Passo a Passo

Baixe e instale os seguintes itens:

• Java Runtime Environment (JRE) para a versão do seu sistema Windows (32/64 bits).

• Java Development Kit (JDK) para a versão do seu sistema Windows (32/64 bits).

• Baixar e descompactar a IDE Eclipse ADT com o Android SDK da Google para a versão de seu sistema Windows (32/64 bits).

• http://www.oracle.com/technetwork/pt/java/javase/downloads/index.html

• https://developer.android.com/sdk/index.html?hl=i

– Obs: esta versão do Eclipse fornecido pela Google só funciona em ambiente Windows.


http://www.oracle.com/technetwork/pt/java/javase/downloads/index.html

https://developer.android.com/sdk/index.html?hl=i

Página de download do JRE.

Baixe o JRE no site da Oracle e instale em sua máquina.


Página de download do JDK.

Baixe o JDK no site da Oracle e instale em sua máquina


Página de download do Eclipse ADT

Baixe a IDE Eclipse ADT no site da Google.


Página de download do Eclipse ADT

Baixe a IDE Eclipse ADT no site da Google.


Descompacte a IDE Elipse ADT e o Android SDK


Tela de escolha do workspace

Abra o Eclipse e escolha o seu workspace


Figura X. Página de download do Eclipse ADT

Tela inicial da IDE Elipse ADT

Logo após, o Eclipse carregará e abrirá sua tela de interface.


Tela inicial da IDE Elipse ADT

Verificaremos se o diretório do SDK está correto.


Clique em “Browse” para selecionar o diretório, caso queira mudar

Tela da opção preferências do Eclipse ADT


Navegue até o diretório do sdk e clique em “OK”



Clique no botão “Apply” para aplicar a mudança de diretório.




Serão listadas todas as APIs instaladas em seu SDK. Finalize clicando no botão “OK”


Fechando o Eclipse ADT

Caso apareçam estes erros, apenas reinicie o eclipse e serão resolvidos.


Figura X. Página de download do Eclipse ADT

Tela inicial do Elipse ADT

Abriremos o SDK Manager apertando este botão

Logo após, o Eclipse carregará e abrirá sua tela de interface.


• É um gerenciador de pacotes do SDK com um UI para iteração com usuário.

• O SDK nada mais é que o kit de desenvolvimento para Android, contendo bibliotecas e ferramentas de desenvolvimento necessários para construção, teste e debug de aplicativos para Android.

O que é o SDK Manager ?


Inicialização do Android SDK

Inicialização do Android SDK


Instalar os Tools, de preferência os mais atualizados por questões de compatibilidade com as APIs


• SDK Tools:

– Dalvik Debug Monitor Server (ddms): rede, memória utilizada, logcat, explorador de arquivos, captura de tela, informações sobre o disp.

– Hierarchy Viewer: mostra a presentação da hierarquia dos layouts.

– Mksdcard: cria imagem de disco para usar com sdcard no emulador

• SDK Platform Tools:

– Adb: comunicação em linha de comando entre o user e dispositivos

– Sqlite3: dá acesso a arquivos Sqlite criados e usados no Android

• SDK Build Tools: requerido para geração de código

O que são estes 3 itens? (exemplos)


A mais recente API é necessária para se utilizar as bibliotecas de compatibilidade. Instale mesmo que não a use


Depois, instale suas APIs preferenciais.


Selecionaremos essa API por ainda ser muito utilizada por uma parte do mercado


Extras necessários para utilização das bibliotecas de compatibilidade e usar um smartphone para teste direto do aplicativo


• SDK Platform: kit de desenvolvimento para plataforma específica

• ...System Images: tipos de emulador com seus respectivos processadores. Emuladores são utilizados para executar aplicativos

• Android Support Repository e Android Support Libraries: necessários para utilização de bibliotecas de compatatibilidades.

• Google USB driver: necessário para utilização de aparelhos físicos ao invés de emuladores.

O que marcamos?


Ao clicar no botão instalar, aceite os termos de compromisso e clique em instalar


As bibliotecas serão baixadas e o SDK Manager será reiniciado.


Ciclo de vida de uma Activity

O que é uma Activity ?

• Representa uma simples tela com interface com o usuário

• Um programa Android inicia com uma Activity assim como programas Java/C iniciam com uma Main()

• Tem um ciclo de vida bem definido

• É gerenciada no sistema por uma pilha de Activitys. Quando uma nova Activity é iniciada, esta vai para o topo da pilha. Ao ser destruída esta saí do topo. Quando uma nova é chamada, a nova vai para o topo.

• Se uma Activity não estiver em primeiro plano, ela pode ser destruída pelo sistema caso haja falta de memória.

Mobile Image Processing 6926/11/2014

Principais métodos:

• OnCreate():

– o sistema o chama ao criar a Activity (Componente “mãe” de GUI)

– Nele deve ser chamado setContentView()para definir o layout.

– É executada somente uma vez durante a “vida” do aplicativo

• OnStart():

– Chamado quando a Activity é visível para o usuário.

• OnResume():

– Chamado quando o aplicativo irá interagir com o usuário


• OnPause():

– É o primeiro método a ser chamado quando a Activity perde o foco (uma outra Activity vem à frente, mas a primeira não deixa de ser visível).

– Mudanças feitas pelo usuário devem ser salvas neste ponto (ex: mudanças no provedor de conteúdo, como contatos, mídias, etc), animações devem ser paradas, sensores, etc..

– Deve ser executada rapidamente, pois a próxima Activity só será só “ganhará a tela” quando este método for finalizado.



• onStop():

– Quando chamado, o aplicativo não é mais visível para o usuário.

– Por algum motivo, um outro aplicativo foi colocado no topo da pilha

• onDestroy():

– Destruição da Activity

– Pode tanto ser chamada em código, quanto o sistema pode fazê-lo caso precise de memória

• onRestart():

– Chamado quando o aplicativo volta ao primeiro plano.




Loops chaves do ciclo de vida

• Tempo de vida inteiro:

– Ocorre entre onCreat() e onDestroy()

• Tempo de vida visível:

– Ocorre entre onStart() e onStop()

– A Activity está visível, mas não está em primeiro plano.

• Tempo de vida em primeiro plano:

– Ocorre ente onResume() e onPause()

– A Activity está a frente de todas as outras e interagindo com o usuário.Mobile Image Processing 7426/11/2014

Criando o primeiro projeto Android

Selecione a opção de criação de novo projeto.


Escolha o nome do projeto, pacote, aplicação e APIs mínima, máxima e de compilação do projeto


Deixe como está, apenas “dê next”


Tela de customização do ícone.


Tela de escolha do esqueleto inicial da primeira tela de seu aplicativo. Selecionaremos a tela vazia.


Definiremos os nomes da classe principal e do arquivo de layout dela


Projeto criado. Ignore estes erros, se ocorrerem. São bugs da IDE.


Porque foram criados 2 projetos?

Porque foram criados dois projetos?

• O primeiro projeto é uma biblioteca de compatibilidade. Ela está localizada no Android SDK e selecionamos ela no início da apresentação.

• Esta biblioteca necessita da API 21 (Android 5.0 /L). Tanto ela quanto o seu projeto devem ter esta API como API de compilação ou haverá erros tanto na linkagem, quanto a biblioteca acusará erros de falta de recursos (classes java ou arquivos xml de layouts)


Estrutura básica de um projeto Android

Estrutura básica de um projeto AndroidPasta, pacotes e

classes

Adicionais (arquivos)

Linka Xmls e classes java(gerado automaticamente

Bibliotecas .jars

Informações sobre o aplicativo

Códigos gerados



Classe principal

Sempre chamado na criação de uma Activity

Setando o layout



240 dpi

Definições de layout de menus

Definições de layout de telas

Recursos para versões especíificas

120 dpi

160 dpi

480 dpi

320dpi

Definições de dimensões

Definições de strings

Definições de estilos de views



“organizador”

View usada para texto

Espaço ocupadoEspaçamento de

margem

String que aparecerá para o usuário


Criando Máquina Virtual usando o AVD Manager

Abriremos o AVD Manager apertando este botão


Abrindo o AVD Manager

26/11/2014

Tela inicial do AVD Manager

Aba 1- Android Virtual Devices


Dispositivos Virtuais Android disponíveis. Também podem ser criados outros

Aba 2- Devices Definitions


Tela de criação de dispositivos virtuais. Especificam-se características de tela, sensores, câmeras, etc.


Tela de criação de definição de um dispositivo

26/11/2014

Tela de criação de máquina virtual.


Tela de criação de Máquina Virtual

26/11/2014


Máquina virtual criada pronta para ser inicializada

26/11/2014

Desmarcar essa opção para que fique maior a

tela


Máquina virtual criada pronta para ser inicializada

26/11/2014


Máquina virtual inicializada

26/11/2014

Executando o primeiro “Hello World”


Executando o primeiro projeto

26/11/2014


Aplicativo HelloWorld

26/11/2014

Carregando uma imagem da galeria

Primeiro vamos fazer o emulador inserir uma imagem na galeria

• Com seu emulador inicializado, abra o aplicativo de câmera

• Ao abrir, clique no botão de tirar foto e uma imagem será adicionada na galeria.


Mudanças no código










Mudanças no código – mudar aqui






Voltando ao emulador








ROTEIRO OPENCV

Importando a biblioteca OpenCV para Android no Workspace

Página de download do OpenCV


1- Baixe o OpenCV

26/11/2014

Arquivo compactado


2- Abra o arquivo de descompacte-o. Você quaisquer adicionais com os arquivos descomparctados, como usar o Cmake ou compilar o projeto de quaisquer forma.

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Interface do Eclipse ADT


3- Abra a IDE Eclipse ADT e vá na opção de importar projetos. (Não esqueça de estar n Workspace do projeto que usará a biblioteca)

26/11/2014

Página de download do OpenCV


4- Selecione a opção ...marcada de vermelho...

26/11/2014

Tela de importar projetos do Eclipse


5- Selecione o diretório do(s) projeto(s) que deseja importar

26/11/2014

Tela de seleção de diretórios para importar projetos


6- Navegue em ...\OpenCV.. > sdk > java e dê ok.

26/11/2014

Página de download do OpenCVTela de seleção de diretórios para importa projetos


7- Logo após, aparecerá o projeto OpenCV a ser importado. Marque a opção de copiar o projeto e finalize.

26/11/2014


8 – A biblioteca aparecerá em seu Workspace

26/11/2014

Instalação do OpenCV Manager no AVD por linha de comando

• O AVD deve ter sido criado a inicializado antes da realização dos passos a seguir.

Instalação do OpenCV Manager no AVD

• A versão do APK do OpenCV a ser instalado deve ser

a mesma do processador emulado em seu AVD.


Instalação do OpenCV Manager no AVD

• Abra o CMD• Mude para o diretório do Android sdk\platform –

tools• Execute o comando adb install “...\diretório

opencv\apk\apk conforme seu emulador”• Espere instalar e feche o CMD• Aparecerá um novo Aplicativo no emulador:

OpenCV Manager

• OBS: deve haver apenas um AVD inicializado e quaisquer dispositivos Android não deve está conectado no computador em modo de debug. Caso falhe por falta de conexão com o ADB, reinicie o emulador e o Eclipse, para reiniciar o processo do ADB.


Adicionando a biblioteca ao Projeto


1- Clique com botão direto do mouse sobre o projeto e selecione a opção “Properties.

26/11/2014


2- Clique em “Android” do lado esquerdo e depois em “Add...” no lado direito

26/11/2014


3- Selecione o projeto do OpenCV e clique em “Ok”

26/11/2014


4- Verifique se a biblioteca foi adicionada e clique em “Ok”

26/11/2014


5- A biblioteca aparecerá em seu Workspace

26/11/2014

Processamento de imagens pela primeira vez (sem OpenCV)

1- Imagem em tons de cinza (sem OpenCV)






• Executando o projeto e selecionando a imagem da galeria, teremos este resultado.



Processamento de imagens pela segunda vez(Agora usando OpenCV)

Segmentando o olho do Android

Nível de cinzaDetecção de

BordasBuscar olhos

Metodologia



Resultado a ser alcançado

26/11/2014

0- Chamada à biblioteca

Estes métodos

SEMPRE devem ser

chamados em sua

Activity principal.


2- Imagem em tons de cinza (com OpenCV)


• Ao executar o código, o resultado será o “mesmo”.

• A imagem sempre deve ser convertida de bitmap para mat

• Percebe-se que com o OpenCV usamos menos código e o desenvolvimento fica muito mais simples.

• O tempo de processamento é muito menor.

2- Imagem em tons de cinza (com OpenCV)


3- Detecção de bordas com Canny

• Detecção de Bordas:

– Processo no qual a imagem passa por alguma técnica para realçar as suas bordas, sendo que a mais utilizada é a técnica de Canny (Sonka et. al. 1994)


3- Detecção de bordas com Canny - Teoria

• Etapas:

1) Suavização da imagem:

• Remoção de ruídos

2) Cálculo da Magnitude do Gradiente:

• As bordas são os locais onde os gradientes tem maior magnitude

3) Não Máxima supressão:

• Locais de máximo devem ser marcados como bordas

4) Limiarização por histerise ou duplo limiar + Rastreamento de bordas

• pixels fracos são descartados e pixels fortes determinados como borda. Os que forem meio termo serão analisados e posteriormente classificados como borda ou não borda.



1) Suavização da imagem (Gaussiana):

– Tem por objetivo eliminar os ruídos, pois podem ser detectados como bordas.

– Geralmente é utilizado um kernel com desvio padrão σ = 1.4, como o da figura abaixo



1) Suavização da imagem(Gaussiana):

Mobile Image Processing 149

(a) Imagem original em escala de cinza (b) Imagem borrada com o filtro da Gaussiana

26/11/2014


2) Cálculo da Magnitude dos Gradientes:

– Aplica-se operadores para determinar os gradientes de cada pixel, tanto na direção x quanto na direção y.

– Geralmente utiliza-se os operadores de sobel.



2) Cálculo da Magnitude dos Gradientes:

– Calcula-se a Distância Euclidiana utilizando-se a Lei de Pitágoras(a), ou ainda calcula-se a distância de Manhattan(b) para reduzir a complexidade. Assim, se obtêm a magnitude dos gradientes ou “força das bordas”.


(b)

Gx e Gy são gradientes nas direçõesx e y respectivamente.

(a)

26/11/2014


3) Não Máxima Supressão:


– O ângulo das direções dos gradientes são calculados:

– e aproximados para:

26/11/2014



– Consiste em eliminar os pixels não máximos locais, na direção do gradiente da imagem.


(b) Setores considerados para a supressão não máxima(a) Esquema de supressão não máxima para θ=45º;

26/11/2014



– Compare a força do pixel central (c,l) como a de seus vizinhos na direção positiva e negativa do gradiente.

– Então, no caso anterior, será comparada a magnitude do gradiente do pixel central (c, l) com a magnitude de seu vizinho no sentido do gradiente (c+1, l-1)[45 graus].

– Depois compara-se com a magnitude de seu vizinho no sentido contrário ao do gradiente (c-1, l+1).

– Se o pixel (c,l) for o maior dos 3, então preserve o valor do pixel. Senão, suprima o seu valor - zera (agora o nome está explicado ).





(a) Gradiente (b) Não-máxima supressão

• São preservadas as bordas onde o gradiente é máximo local.

• Obs: ninguém, ainda, foi classificado como borda. Apenas dizemos o que não é borda. Até agora não “embrancamos” nenhum pixel.

26/11/2014


4) Limiarização por histerise ou duplo limiar *

– Dois limiares: um alto e um baixo.

– Tentativa e erro.

– Qualquer pixel acima do maior limiar é convertido para branco(forte).o Um pixel (x, y) é chamado forte se cor(x, y) > Thalto

– Qualquer pixel abaixo do menor limiar é convertido para preto(supressão).

o Um pixel (x, y) é chamado fraco se cor(x, y) <= Thbaixo

– Os pixels entre os limiares são candidatos(fracos).



4) Limiarização por histerise ou duplo limiar *


(a) Não-máxima supressão (b) Duplo limiar (marcando fortes e fracos)

26/11/2014



– Os candidatos são analisados:

o se, seguindo a cadeia de pixels (sua vizinhança e seus vizinhos em 3x3 ou 5x5), for descoberto que ele está conectado a um pixel forte ele é considerado borda.

o Senão, ele é “descartado”.





(a) Duplo limiar (marcando fortes e fracos)

(b) Canditatos(B:ligados com forte e R:ligado com fracos)

(c) resultado

26/11/2014


Exemplos:


3- Detecção de bordas com Canny - Prática


Obs: Nossa imagem é simples e pode-se dizer que sem ruídos. Por este motivo, não utilizaremos qualquer filtro para suavizar a imagem.

26/11/2014

3- Detecção de bordas com Canny


4- Buscando os olhos do Android na Imagem - busca


Parâmetros do Hough = img, circles, method, dp, minDist, thCanny, votes, minR, maxR

26/11/2014


• Detecção de círculos com a Transformada de Hough



• Detecção de círculos com a Transformada de Hough


4- Buscando os olhos do Android na Imagem - delimitar


4- Buscando os olhos do Android na Imagem - exibir


IMPORTANTE: Não é necessária a utilização do método do Canny antes do Hough no openCV, pois o próprio Hough do OpenCV já vem com o Canny internamente. Usamos aqui apenas para fins didáticos e ilustrativos. Porém, se for utilizado o Canny antes do Hough (pois dá resultados diferentes em algumas situações), talvez os parâmetros passados para o Hough tenham de ser mudados.


Manipulando pixels com OpenCV


Trocando o verde pelo azul




Gerando o instalador (.apk)

Gerando o instalador


















Referências

GONZALES, Rafael C.; WOODS, Richard E. Processamento Digital de Imagens, 3. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010.

Caelum. Apostila Java e Orientação a Objetos. Disponível em: <https://www.caelum.com.br/apostila-java-orientacao-objetos/ > Acesso em 02 de novembro de 2014.

SILVA, Aristófanes C. Fundamentos de Imagens Digitais: pós graduação em Engenharia de Eletricidade, Notas de Aula. 2004.

BRAZ, Geraldo. Paradigmas de Programação: curso graduação em Ciência da Computação, Notas de Aula. 2004.

GIRORD, Bernd. Digital Image Processing. Stanford, Lecture Notes. 2013-2014.

KUMAR, Prem K. Canny Edge Detection. Indian Institute of Technology Delhi, Lectures Notes. 2009.

Android Developers. Android API Guides. Disponível em: http://developer.android.com/guide/index.html > Acesso em 02 de novembro de 2014.



Dúvidas ?

26/11/2014


Até a próxima

26/11/2014