visão computacional e realidade aumentada prof marcelo gattass 2007-s02

20/08/07 Visão Computacional e Realidade AumentadaCésar Palomo – cpalomo @ inf . puc-rio . br

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Visão Computacional e Realidade AumentadaProf Marcelo Gattass

2007-s02

Trabalho 1 – Detecção de movimento através de subtração

de fundo

César Palomo


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Motivação

Automatização de tarefas como: Vigilância Eletrônica Monitoramento de atividades humanas Análise de multidões Análise de tráfego urbano Detecção de ações potencialmente perigosas Perseguição de objetos de interesse Detecção de silhuetas


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Método


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Etapa 1 – Modelo de fundo Modelo de fundo: usado para diferenciar objetos em

movimento do fundo estático

Obtenção: por n frames iniciais são calculadas estatísticas (média ou mediana) para os valores dos pixels. Esta medida estatística servirá como modelo do fundo do vídeo

Atualização: em intervalos de m frames as estatísticas são recalculadas e o modelo de fundo é atualizado com novos objetos estáticos, seguindo a seguinte fórmula:

iii s t a t is t ic sn ewA L P H Ast a t is t ic sA L P H Ast a t is t ic s _**)1(


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Etapa 2: Segmentação por threshold A cada frame, cada canal do pixel é comparado ao valor

correspondente ao modelo de fundo.

Se esta diferença ultrapassar um threshold, este pixel é identificado como pertencente a um objeto em movimento (pintado de branco no vídeo de saída)

Caso contrário, pixel é identificado como pertencente ao fundo (pintado de preto no vídeo de saída).

T hb a c k g ro u n df ram e ii


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Etapa 3: Identificação de contornos ativos

A partir da identificação de cada objeto em movimento, seu contorno é mostrado em destaque

Permite rastreamento dos objetos em movimento


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Biblioteca utilizada: OpenCV Biblioteca de visão computacional criada pela Intel Fácil de usar, funciona bem e é cheia de recursos comuns

para uso em visão computacional

Principais funções utilizadas: cvCaptureFromAVI(): inicializa captura a partir de um arquivo de vídeo

cvCaptureFromCAM(): inicializa captura a partir de uma câmera de vídeo

cvGrabFrame() e cvRetrieveFrame(): recupera próximo frame

cvNamedWindow(): cria uma janela com o nome lógico informado

cvCreateImage(): cria uma imagem para manipulação com os parâmetros informados

cvShowImage(): mostra a imagem na janela identificada pelo seu nome lógico

cvFindContours() e cvDrawContours(): identifica e desenha contornos ativos


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Uso do programa Formato:

#T1.exe inputType filePath inputType: câmera (1) ou arquivo AVI (2) filePath: caminho completo do arquivo AVI (usado

somente se tipo de entrada for AVI (2)

Exemplos:

#T1.exe 1 Inicializa captura a partir de uma câmera

#T1.exe 2 c:/videos/videoSeg.avi Inicializa captura a partir de um arquivo AVI


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Notas sobre o método utilizado Método com treinamento inicial pode não ser apropriado

para algumas aplicações

Ruído na captura influencia muito no resultado final de segmentação. Filtros de erosão e dilatação foram usados para tentar minimizar este problema

Estratégia de cálculo do modelo de fundo foi utilizar a média/mediana. Métodos estatísticos mais complexos podem ser utilizados para criação e atualização do modelo de fundo com maior sucesso

Parâmetros para atualização do fundo podem causar anomalias como: Fantasmas de objetos (quando ALPHA muito grande) Objetos em movimento que se tornem estacionários

podem demorar a serem adicionados ao modelo de fundo (quando ALPHA muito pequeno)


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Referências Página da disciplina: http://www.tecgraf.puc-rio.br/~mgattass/ra/ra.html

Enunciado do trabalho: http://www.tecgraf.puc-rio.br/~malf/ra/

OpenCV: http://www.cs.iit.edu/%7Eagam/cs512/lect-notes/opencv-intro/opencv-intro.html

Piccardi 2004 “Background subtraction techniques: a review”

Cucchiara et al 2003 “Detecting Moving Objects, Ghosts, and Shadows in VideoStreams”

Haritaoglu, I., Harwood, D. and Davis, L. S. "W4: real-time surveillance of people and their activities"


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?César Palomo

cpalomo @ inf . puc-rio . br

Perguntas

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