origam-i: juego basado en realidad aumentada para iphone (santiago garcía guillén)
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Origam-i:Juego basado en procesado de imagen para iPhone
Realizado por: Santiago Garcıa Guillen
Dirigido por: Cristina Urdiales Garcıa
Escuela Tecnica Superior de Ingenierıa de Telecomunicacion
Universidad de Malaga
19 Mayo 2014
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
1 Introduccion a los dispositivos moviles
2 Caracterısticas del problema: iOS y origami
3 Estudio de procesado de imagen aplicado a Origam-i
4 Aplicaciones desarrolladas
5 Conclusiones y trabajo futuro
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Explosion de los dispositivos moviles
� Dispositivos moviles del ahora: Smartphones y tabletas
� Desde ∼2009: explosion de ventas. Llegada al usuario medioI Reduccion de precioI Aparicion de la tecnologıa 3GI Mejora de sus capacidades y perifericos
I CPUI Pantalla tactilI Videocamara y GPUI Sistema de sonidoI GPSI Acelerometros
� Mercado se compartimenta segun plataforma
I iOS de Apple: iPhone y iPadI Android de Google junto a diferentes companıasI BlackberryI Windows Phone (Microsoft + Nokia)
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Explosion de los dispositivos moviles
� Dispositivos moviles del ahora: Smartphones y tabletas
� Desde ∼2009: explosion de ventas. Llegada al usuario medioI Reduccion de precioI Aparicion de la tecnologıa 3GI Mejora de sus capacidades y perifericos
I CPUI Pantalla tactilI Videocamara y GPUI Sistema de sonidoI GPSI Acelerometros
� Mercado se compartimenta segun plataformaI iOS de Apple: iPhone y iPadI Android de Google junto a diferentes companıasI BlackberryI Windows Phone (Microsoft + Nokia)
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Aplicaciones para smartphones
Un telefono ya no sirve solo para llamar: aplicaciones (apps)
� Smartphone: ordenador en la palma de la manoI Movilidad, maniobrabilidad, ergonomıa,...I Tiendas virtuales: App Store, Google Play
� Aplicaciones de todo tipoI UtilidadesI Comunicaciones y redes socialesI OfimaticaI MusicaI JuegosI TelemedicinaI Educativas
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Aplicaciones para smartphones
Aplicaciones educativas: Sistemas interactivos tutorizados
X Simbiosis perfecta con sistemas moviles
X Tutorizacion mediante realimentacion usuario–movil
X Un smartphone es un ordenador en la palma de la manoI Siempre encimaI ManiobrabilidadI Mas ameno que leer un manual
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Smartphones: evolucion
A lifetime of Apps. IEEE Spectrum Sep 2012 c©James Provost
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
¿Que vamos a hacer?
Sistema interactivo tutorizado
� Aportar know-how academico
� Desarrollar una aplicacion que permita probar las ventajas queofrecen los smartphones
� Crear un ejemplo de aplicacion interactiva tutorizadaI Tutor: tiene el conocimientoI Usuario: realiza el aprendizajeI Programador: aısla el conocimiento del tutor y lo ofrece al
usuario
X Origam-i: Juego basado en procesado de imagen para iPhoneI Captura del entorno: videocamaraI Realimentacion hacia el usuario: Pantalla tactilI Alto consumo de CPU/GPU: procesado en directo
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
¿Que vamos a hacer?
Sistema interactivo tutorizado
� Aportar know-how academico
� Desarrollar una aplicacion que permita probar las ventajas queofrecen los smartphones
� Crear un ejemplo de aplicacion interactiva tutorizadaI Tutor: tiene el conocimientoI Usuario: realiza el aprendizajeI Programador: aısla el conocimiento del tutor y lo ofrece al
usuario
X Origam-i: Juego basado en procesado de imagen para iPhoneI Captura del entorno: videocamaraI Realimentacion hacia el usuario: Pantalla tactilI Alto consumo de CPU/GPU: procesado en directo
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Realidad Aumentada
� Version mejorada de la realidad superponiendo informacion digital
� Toma de datos del entorno, procesado y representacion
� No es imprescindible, pero se ajusta perfectamenteI Forma mas intuitiva de ensenar: mostrar en directoI Aplicaciones de altos requerimientos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Eleccion de plataforma: iPhone y iOS
� iOS: iPhone OS, lanzado en 2007
� Version actual: iPhone 5S/5C y iOS 7.0
� ¿Por que iPhone? Pocos dispositivos, pocas versiones SO
� Programacion en Objective-CI Extension POO del lenguaje C. Sintaxis propia
� SDK y entorno de desarrollo proporcionado por Apple
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Arquitectura logica iOS
Capas Logicas en iOS
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Patrones de diseno
Patron de diseno (templates): Solucion reutilizable a problemas comunes
� Modelo–Vista–Controlador (MVC)
� Paso de mensajes: NSNotificationCenter
� Delegacion
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Caracterısticas del origami
La papiroflexia —u origami en japones— es el arte de plegar unpapel para obtener figuras de formas variadas
Caracterısticas:
� Cada figura se compone de diferentes pasos ordenados
� Cada paso tiene una forma unica
� Entre paso y paso se realiza un doblez
� El papel usado tiene dos colores: frente y dorso
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Tipos de dobleces
Valle
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Tipos de dobleces
Inside Reverse o Hueco
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Tipos de dobleces
Apertura
¡No es plano!
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Limitaciones
� No se pueden tener pasos tridimensionalesI Easy Origami: Solo 2D
� Es necesario aislar caracterısticas que identifiquen la forma
� Existen zonas de sombra y el color no es constante
I Procesado de imagen: deteccion de esquinas, color
� Es necesario diferenciar Frente, Dorso y color de fondo
I Imponer el uso de tres colores planos y diferentes
� El doblez se identifica mediante varios parametros
I Es una recta: al menos dos puntosI Es un tipo concreto de doblez: ¿que parte se dobla?
� Los pasos deben ser almacenados correctamente
I Base de datos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Limitaciones
� No se pueden tener pasos tridimensionalesI Easy Origami: Solo 2D
� Es necesario aislar caracterısticas que identifiquen la forma
� Existen zonas de sombra y el color no es constanteI Procesado de imagen: deteccion de esquinas, color
� Es necesario diferenciar Frente, Dorso y color de fondo
I Imponer el uso de tres colores planos y diferentes
� El doblez se identifica mediante varios parametros
I Es una recta: al menos dos puntosI Es un tipo concreto de doblez: ¿que parte se dobla?
� Los pasos deben ser almacenados correctamente
I Base de datos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Limitaciones
� No se pueden tener pasos tridimensionalesI Easy Origami: Solo 2D
� Es necesario aislar caracterısticas que identifiquen la forma
� Existen zonas de sombra y el color no es constanteI Procesado de imagen: deteccion de esquinas, color
� Es necesario diferenciar Frente, Dorso y color de fondoI Imponer el uso de tres colores planos y diferentes
� El doblez se identifica mediante varios parametros
I Es una recta: al menos dos puntosI Es un tipo concreto de doblez: ¿que parte se dobla?
� Los pasos deben ser almacenados correctamente
I Base de datos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Limitaciones
� No se pueden tener pasos tridimensionalesI Easy Origami: Solo 2D
� Es necesario aislar caracterısticas que identifiquen la forma
� Existen zonas de sombra y el color no es constanteI Procesado de imagen: deteccion de esquinas, color
� Es necesario diferenciar Frente, Dorso y color de fondoI Imponer el uso de tres colores planos y diferentes
� El doblez se identifica mediante varios parametrosI Es una recta: al menos dos puntosI Es un tipo concreto de doblez: ¿que parte se dobla?
� Los pasos deben ser almacenados correctamente
I Base de datos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Limitaciones
� No se pueden tener pasos tridimensionalesI Easy Origami: Solo 2D
� Es necesario aislar caracterısticas que identifiquen la forma
� Existen zonas de sombra y el color no es constanteI Procesado de imagen: deteccion de esquinas, color
� Es necesario diferenciar Frente, Dorso y color de fondoI Imponer el uso de tres colores planos y diferentes
� El doblez se identifica mediante varios parametrosI Es una recta: al menos dos puntosI Es un tipo concreto de doblez: ¿que parte se dobla?
� Los pasos deben ser almacenados correctamenteI Base de datos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Estudiando el problema en conjunto...
� Sistema interactivo tutorizado
� Dispositivo movil
� Origami
X Plataforma que genera nuevas aplicacionesI Tutor–Programador: Aplicacion del desarrolladorI Programador–Usuario: Aplicacion de usuario final
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Estudiando el problema en conjunto...
� Sistema interactivo tutorizado
� Dispositivo movil
� Origami
X Plataforma que genera nuevas aplicacionesI Tutor–Programador: Aplicacion del desarrolladorI Programador–Usuario: Aplicacion de usuario final
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Division del proyecto en dos aplicaciones
� Diferentes usuarios, diferentes necesidadesI El usuario final quiere feedback rapido: flujo de videoI El tutor ya sabe los pasos: fotografıas
� Diferentes escenarios, diferentes procesadosI Al crear la base de datos, el visto bueno lo da el tutorI Al usar la base de datos, la aplicacion da el visto bueno
� Aislar creacion y distribucion
I Crear diferentes bases de datos para comercializar
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Division del proyecto en dos aplicaciones
� Diferentes usuarios, diferentes necesidadesI El usuario final quiere feedback rapido: flujo de videoI El tutor ya sabe los pasos: fotografıas
� Diferentes escenarios, diferentes procesadosI Al crear la base de datos, el visto bueno lo da el tutorI Al usar la base de datos, la aplicacion da el visto bueno
� Aislar creacion y distribucionI Crear diferentes bases de datos para comercializar
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Division del proyecto en dos aplicaciones
� Diferentes usuarios, diferentes necesidadesI El usuario final quiere feedback rapido: flujo de videoI El tutor ya sabe los pasos: fotografıas
� Diferentes escenarios, diferentes procesadosI Al crear la base de datos, el visto bueno lo da el tutorI Al usar la base de datos, la aplicacion da el visto bueno
� Aislar creacion y distribucionI Crear diferentes bases de datos para comercializar
Dos aplicaciones sobre iOS
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
¿Que procesado de imagen?
� Procesado en colorI Mejora de la calidad de imagen: Iluminacion, sombras
� Extraccion de esquinasI Identificacion de la forma de la figura: Esquinas
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
¿Que sabemos de las sombras?
� ¿Que provoca las sombras?I Elementos externosI La propia figura: bordes
� Reduccion de luz:I Oscurecimiento de una zona
de la imagen
� ¿Podemos aclarar un color?I Gracias a la representacion
en espacio de color
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Espacios de color
RGB: ¡No es facil moverse! HSV: Basta variar V
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Procesado de color
Transformacion RGB→HSV→RGB
� Ecuaciones complejas: LentasI Tabular los resultados (Look-Up Table) (7)
I Memoria: 256× 256× 256× 3× 4 ≈ 192MbytesI iPhone 4: 512 Mbytes de RAMI Usar disco: Perdida de velocidadI Diezmado: Perdida de precision
I Agrupacion de colores (7)
I Acudir a transformaciones aproximadas y rapidas (!)
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Procesado de color
Transformacion RGB→HSV→RGB
� Ecuaciones complejas: LentasI Tabular los resultados (Look-Up Table) (7)
I Memoria: 256× 256× 256× 3× 4 ≈ 192MbytesI iPhone 4: 512 Mbytes de RAMI Usar disco: Perdida de velocidadI Diezmado: Perdida de precision
I Agrupacion de colores (7)I Acudir a transformaciones aproximadas y rapidas (!)
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Procesado de color
Transformacion RGB→HSV→RGB
Transformada rapida RGB-HSV
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Deteccion de esquinas
¿Que caracterısticas debe tener un detector de esquinas?
� Debe detectar todas las esquinas
� No debe detectar esquinas donde no las hay
� Tiene que ser robusto ante el ruido
� Debe ser preciso en la localizacion de una esquina
¿Que problemas podemos encontrar en la imagen?
� Sombras
� Desenfoque o imagen borrosa
� Exceso o defecto de iluminacion
� Fallos hardware
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas
Algoritmos de extraccion de esquinas
� FAST(-er)I Codigo liberado en C++I Usa escala de grisesI fastn y fastn non max
I non max suppression: Supresion de no maximos locales
� Medida de HarrisI Desarrollo matematicoI Gran cantidad de calculos: uso de GPU y flujo de videoI Basado en intensidad lumınica de varios pıxeles
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas
Extraccion de esquinas: escala de grises
� Mapear un universo tridimensional en uno unidimensional
� PAL/Apple (FAST): Y = 0,299× R + 0,587× G + 0,114× B
� ITU-R BT.709 (Harris): Y = 0,2125×R + 0,7154×G + 0,0721×B
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas
Extraccion de esquinas: escala de grises
� Mapear un universo tridimensional en uno unidimensional
� PAL/Apple (FAST): Y = 0,299× R + 0,587× G + 0,114× B
� ITU-R BT.709 (Harris): Y = 0,2125×R + 0,7154×G + 0,0721×B
Colisiones en colores complejos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app del tutor: FAST
FAST
Parametro clave: Contiguidad de n pıxeles
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app del tutor: FAST
fast10 fast10 non max
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app del tutor: FAST
fast10 fast11
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app del tutor: FAST
X Modelo hıbridoI fast10
I Contiguidad 10px sobre circunferencia 16px
I Algoritmo de supresion de duplicados propioI fastn non max elimina esquinas que no debeI Rcluster = 0,03 ·
√W · H
I Ajuste fino manual aprovechando la pantalla tactilI Borrar es mas facil que anadir
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
FAST: Rendimiento
Modulo/funcion Tiempo de proceso t (ms)
Obtencion del mapa de bits (CG) ≈ 690
RGB2HSVRapido (C++) ≈ 270
Giro de la imagen (CG) ≈ 670
Image2Grayscale (CG) ≈ 100
fast10 (C++) ≈ 17
Simplificar cluster /10u (C++) ≈ 6
Superposicion RA /1u (UIKit) ≈ 5
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
FAST: Rendimiento
Modulo/funcion Tiempo de proceso t (ms)
Obtencion del mapa de bits (CG) ≈ 690
RGB2HSVRapido (C++) ≈ 270
Giro de la imagen (CG) ≈ 670
Image2Grayscale (CG) ≈ 100
fast10 (C++) ≈ 17
Simplificar cluster /10u (C++) ≈ 6
Superposicion RA /1u (UIKit) ≈ 5
Tiempo total ≈ 2s
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app de usuario: Medida Harris
Medida Harris
Parametro clave: variacion de la intensidad en ambas dimensiones
Robert Collins. Harris Corner Detector, 2007
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app de usuario: Medida Harris
� Trabajo con flujo de video: Procesado HarrisI OpenGL ES
I Fragment ShadersI Vertex Shaders
I Librerıa GPUImage
� Cadena de procesado (filtros)I Escala de grises (ITU-R BT.709): dotI Derivada discreta: 2×convolucion 2D con operador Prewitt
I Gx =(−1 0 1
−1 0 1−1 0 1
)∗ I , Gy =
(1 1 10 0 0−1 −1 −1
)∗ I
I Limpieza: Desenfoque gaussianoI Medida Harris: R = R(Ix , Iy , Ixy , k)I Supresion de puntos no maximos locales (non max suppression)
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app de usuario: Medida Harris
� Proceso en GPU: destructivo
� El resultado del procesadoHarris no esta en la CPU
� La informacion esta dispersapor el mapa de bits
� Perdida de rendimiento(iPhone 4, iOS 6):
I Leer con glReadPixels()≈ 90ms
I Leer imagen pıxel a pıxel≈ 30ms
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Extraccion de esquinas en app de usuario: Medida Harris
� Proceso en GPU: destructivo
� El resultado del procesadoHarris no esta en la CPU
� La informacion esta dispersapor el mapa de bits
� Perdida de rendimiento(iPhone 4, iOS 6):
I Leer con glReadPixels()≈ 90ms
I Leer imagen pıxel a pıxel≈ 30ms
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Deteccion de figura correcta: Emparejado
� Hay un flujo de video: movimientos
� No puede ser emparejado perfectoI Esquinas de mas o menosI Ligeras rotaciones y variaciones de perspectiva
X Algoritmo propioI Fijar dos puntos extremos de la escenaI Escalar distancias y calcular angulos respecto de estosI Buscar parejas punto a punto
X El paso ha sido realizado correctamente si durante 4fotogramas de los ultimos 5 al menos un ratio mayor del 80 %de los n elementos de la base de datos son emparejados sobrelos k elementos obtenidos del procesado en directo con nomas de un elemento del procesado no emparejado
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Deteccion de figura correcta: Emparejado
� Hay un flujo de video: movimientos
� No puede ser emparejado perfectoI Esquinas de mas o menosI Ligeras rotaciones y variaciones de perspectiva
X Algoritmo propioI Fijar dos puntos extremos de la escenaI Escalar distancias y calcular angulos respecto de estosI Buscar parejas punto a punto
X El paso ha sido realizado correctamente si durante 4fotogramas de los ultimos 5 al menos un ratio mayor del 80 %de los n elementos de la base de datos son emparejados sobrelos k elementos obtenidos del procesado en directo con nomas de un elemento del procesado no emparejado
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Deteccion de figura correcta: Emparejado
� Hay un flujo de video: movimientos
� No puede ser emparejado perfectoI Esquinas de mas o menosI Ligeras rotaciones y variaciones de perspectiva
X Algoritmo propioI Fijar dos puntos extremos de la escenaI Escalar distancias y calcular angulos respecto de estosI Buscar parejas punto a punto
X El paso ha sido realizado correctamente si durante 4fotogramas de los ultimos 5 al menos un ratio mayor del 80 %de los n elementos de la base de datos son emparejados sobrelos k elementos obtenidos del procesado en directo con nomas de un elemento del procesado no emparejado
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Base de datos
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Base de datos
nombreFigura: DemonumeroFigura: 1numeroPaso: 1
P1: x=85, y=162P2: x=85, y=339P3: x=263, y=331P4: x=262, y=163
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Base de datos
nombreFigura: DemonumeroFigura: 1numeroPaso: 1
P1: x=85, y=162P2: x=85, y=339P3: x=263, y=331P4: x=262, y=163
+Doblez:x1=26
x2=418xe=298
y1=133y2=537ye=2581
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Base de datos
nombreFigura: DemonumeroFigura: 1numeroPaso: 1
P1: x=85, y=162P2: x=85, y=339P3: x=263, y=331P4: x=262, y=163
+Doblez:x1=26
x2=418xe=298
y1=133y2=537ye=2581
nombreFigura: DemonumeroFigura: 1numeroPaso: 2
P1: x=58, y=76P2: x=354, y=377P3: x=43, y=373
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Base de datos
nombreFigura: DemonumeroFigura: 1numeroPaso: 1siguientePaso: Paso2
P1: x=85, y=162P2: x=85, y=339P3: x=263, y=331P4: x=262, y=163
+Doblez:x1=26
x2=418xe=298
y1=133y2=537ye=2581
nombreFigura: DemonumeroFigura: 1numeroPaso: 2anteriorPaso: Paso1
P1: x=58, y=76P2: x=354, y=377P3: x=43, y=373
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Division del proyecto en dos aplicaciones
Tutor — Programador — Usuario
� Origam-i dev.appI Aplicacion del desarrolladorI Reconocimiento de esquinasI Adicion de informacion a ddbbI Interaccion manual (edicion)I Uso de fotografıasI Realidad aumentada
� Origam-i.appI Aplicacion del usuarioI Decision sobre la formaI Lectura de la base de datosI Feedback visualI Uso del flujo de videoI Realidad aumentada
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i dev.app resumen
Origam-i dev.app
Amplio espacio de visualizacion
Esquinas y doblez: Realidad Aumentada
Pantalla tactil: botones y edicion manual
Botones para el uso de funciones
Tocar para anadir
Ajuste fino con deslizamiento
Base de datos: CoreData
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i dev.app resumen
Origam-i dev.app
1 Indicacion de comienzo
2 Toma de fotografıa / Carga desde carrete
3 Eliminacion de sombras:RGB→HSV→V=1→RGB
4 Deteccion de esquinas (FAST)
5 Visualizacion
6 Seleccionar doblez e introducir texto
7 Almacenamiento
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i dev.app: Integracion del procesado
Imagen Original Value=1Deteccion esquinas
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
La aplicacion del usuario final: Origam-i.app
Inicio Seleccion de figuras Principal
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i.app: Flujo de uso
1 Seleccion de figuraI Carga desde la ddbb
2 Procesado continuo del flujo de vıdeoI Calculo Harris en GPUI Deteccion forma correcta/incorrecta: MatchingI Calculo RA
3 Visualizacion: fotograma + RA
4 Interaccion del usuario (interrupcion)
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i.app: Realidad Aumentada
� Mostrar texto de ayuda
� Mostrar esquinas detectadas
� Botones OK/Atras
� Mostrar doblez
� Mostrar imagenessuperpuestas
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i.app: Realidad Aumentada
� Mostrar texto de ayuda
� Mostrar esquinas detectadas
� Botones OK/Atras
� Mostrar doblez
� Mostrar imagenessuperpuestas
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i.app: Realidad Aumentada
El problema del doblez
� La escena tiene perspectivadiferente al original
� Nuevo sistema de coordenadas
I Transformacion lineal apartir de dos puntosemparejados
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Origam-i.app: Realidad Aumentada
� Mostrar texto de ayuda
� Mostrar esquinas detectadas
� Botones OK/Atras
� Mostrar doblez
� Mostrar imagenessuperpuestas
Origam-i: Juego basado en procesado de imagen para iPhone Santiago Garcıa Guillen Mayo 2014
![Page 66: Origam-i: Juego basado en Realidad Aumentada para iPhone (Santiago García Guillén)](https://reader031.vdocuments.pub/reader031/viewer/2022030308/58eca55a1a28ab331d8b4579/html5/thumbnails/66.jpg)
Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Control de estado de red
Sin conexion Conexion WiFi Conexion red movil
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Conclusiones
X Juego educativo de origami con Realidad Aumentada para iOS
X Estudiar caracterısticas de smartphone. Test ante apps exigentes
X Division en dos aplicaciones: desarrollador y usuario
I Crear diferentes aplicaciones cambiando la base de datos
X Uso de lo ofrecido por Apple: frameworks, librerıas,...
X FAST obtienen buenos resultados y es rapido
X Medida Harris permite usar OpenGL ES (GPU)
I GPU–RAM es cuello de botella
X Realidad Aumentada mediante CoreGraphics
X Uso de redes sociales permite autopromocion
X Internacionalizacion y Localizacion de manera simple
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Introduccion Caracterısticas Procesado de imagen Aplicaciones Conclusiones
Trabajos futuros
� Paso a la tercera dimension: mas figuras
� Comercializacion de la aplicacion
� Mejoras de rendimiento: emparejado, doblez
� Portar la app a otros sistema movil: Windows Phone/Android
� Aumentar la virtualidad de la escena
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