Projetivo para Cálculo de Dimensões de Caixas em Tempo Real

Transcrição

1 Um Método M Projetivo para Cálculo de Dimensões de Caixas em Tempo Real Leandro A. F. Fernandes laffernandes@inf.ufrgs.br Manuel M. Oliveira oliveira@inf.ufrgs.br (orientador) Grupo de Computação Gráfica e Processamento de Imagens

2 Medições a Partir de Imagens

3 Caixas Estão em Toda Parte Companhias AéreasA Armazéns 3 Correios

4 Desafios da Pesquisa Método para calcular de dimensões de caixas Requisitos Automático tico Tempo real Medições a partir de uma única imagem Robusto à presença a de textura nas caixas e oclusões parciais Mais acurado e preciso possível 4

5 5

6 Contribuições Algoritmo para o cálculo das dimensões de caixas A partir de imagens, automático tico e em tempo real Algoritmo para extração de silhuetas de caixas Que trata a oclusão parcial das caixas Modelo estatístico stico para detecção do fundo da cena Independente das condições de iluminação Esquema de votação para a transformada de Hough Mais rápido r que o método m convencional 6

7 Estrutura da Apresentação Abordagem Desenvolvida Técnica Proposta Remoção do Fundo 1 a parte Transformada de Hough Resultados Conclusões 2 a parte Trabalhos Futuros 7

8 Z Abordagem Desenvolvida Como calcular as dimensões de caixas Y W Câmera Pinhole Como eliminar a ambig g h d e f H y G Plano de Imagem ambigüidade idade projetiva? x d z F E Caixa X 8 Como identificar a silhueta e os vértices da caixa?

9 Inserindo uma Distância Conhecida Vista Superior P 0 P 1 Caixa d ld α α Normal da Face N L 3D Marcações Laser Z d lb L Feixes de Laser Câmera X 9

10 Encontrando as Marcações Laser Marcações laser na imagem P 0 P 1 10

11 Identificando a Silhueta da Caixa Objetos sobrepostos e texturas arbitrárias rias Cor Conhecida 11

12 Identificando a Silhueta da Caixa Contorno dos objetos em cena [Gauch, 2003] Sentido do Contorno Marcações 12

13 Identificando a Silhueta da Caixa Subdivisão do contorno [Lowe, 1987] c b a r q k j d p l i g f e h o n m Segmentos de reta mais perceptíveis 13

14 Identificando a Silhueta da Caixa Removendo os segmentos nos limites da imagem c b a r q k j d p l g f e o n m 14

15 Identificando a Silhueta da Caixa Removendo os segmentos não visíveis veis pelas marcações laser c q d p e o 15

16 Identificando a Silhueta da Caixa Agrupando segmentos candidatos para a silhueta A B 16

17 Encontrando os Vértices V na Silhueta Linhas suporte para arestas na silhueta e 3 e 5 e 0 e 4 e 2 e 1 17

18 Encontrando os Vértices V na Silhueta Vértices na silhueta e 3 e 5 v 5 e 0 e 4 v 4 v 0 e 2 v 3 v 2 v 1 e 1 18

19 Estimando o Vértice V Interno Vértice interno Ponto de Fuga e 3 e 5 v 5 e 0 e 4 v 4 m 0 v 0 Vértice Próximo ao Ponto de Fuga e 2 v 3 v 2 v 1 e 1 19

20 Linhas e Pontos de Fuga Ponto de Fuga ω 1 λ 1 Linha de Fuga ω 2 Ponto de Fuga 20

21 Estimando o Vértice V Interno Vértice interno e 3 e 5 v 5 e 0 e 4 v 4 m 0 v 0 e 2 v 3 v 2 v 1 e 1 21

22 Estrutura da Apresentação Abordagem Desenvolvida Técnica Proposta Remoção do Fundo Transformada de Hough Resultados Conclusões Trabalhos Futuros 22

23 Remoção do Fundo Modelo de Segmentação Proposto Color Matting [Smith & Blinn 1996] ACM SIGGRAPH Modelo por Pixel [Horprasert et al. 1999] IEEE ICCV 23

24 Estrutura da Apresentação Abordagem Desenvolvida Técnica Proposta Remoção do Fundo Transformada de Hough Resultados Conclusões Trabalhos Futuros 24

25 Transformada de Hough [Duda & Hart, 1972] Comm. of the ACM 740 citações (Google Google Scholar) Explora dualidade entre pontos e linhas Equação normal da reta x cos( θ ) + y sin( θ ) = ρ e 3 e 5 e 0 e 4 e 2 e 1 25 Linhas suporte para arestas na silhueta

26 Transformada de Hough [Duda & Hart, 1972] Comm. of the ACM 740 citações (Google Google Scholar) Explora dualidade entre pontos e linhas Equação normal da reta x cos( θ ) + y sin( θ ) = ρ ρ p q p x θ r y q r s s Espaço o da Imagem Espaço o de Parâmetros 26

27 Mapa de Votos Transformada de Hough Convencional [Duda & Hart, 1972] Espaço o da Imagem Espaço o de Parâmetros 27

28 Método de Votação Eficiente Transformada de Hough Convencional [Duda & Hart, 1972] Método Proposto B D G D+E B+C H C E A A G F H F Espaço Votação o da por Imagem Pixel Votação Espaço por o de Grupo Parâmetros de Pixels 10x mais rápido! r 28

29 29 Outras Imagens Outras Imagens Beach Building Church Board Wall Chess Road Vote Peaks Link Subdivide Kernel Vote Peaks GHT KHT Time (ms) 33

30 Estrutura da Apresentação Abordagem Desenvolvida Técnica Proposta Remoção do Fundo Transformada de Hough Resultados Conclusões Trabalhos Futuros 30

31 Resultados Foi construído o protótipo tipo de um scanner Uma câmera firewire colorida Dois apontadores laser paralelos Um módulo m de software ~39 fps em um computador de 2.8 GHz, imagens com resolução de 640x480 31

32 Validação do Protótipo tipo Análise Estatística stica Comprimento MédioM Caixa de Madeira Intervalo de Confiança Erro Relativo Caixas Convencionais Caixa Sintética 32

33 Análise Estatística stica Intervalo de confiança a para caixas reais b b γ = 99,5% ad t γ = 3,038 n = 30 0,40 σ 4,31 be c b e d e d e c a a a c d c 33

34 Análise Estatística stica Erro relativo para caixas reais x Valor estimado x v Valor verdadeiro Média dos Erros Relativos 3,81% Caixas Deformadas 34

35 Propagação da Incerteza Incerteza nas variáveis veis de entrada propagam para resultados Dados + Transformações Incerteza Dados + Transformações Medições + Incerteza Incerteza 35

36 Propagação da Incerteza Incerteza com base em uma única imagem Evita amostragem Intervalos de confiança a equivalentes aos amostrais 36

37 Condições Desfavoráveis veis Aumento dos erros em função da distância 37 Distância: ~ 1,8 metros ± 1,32 ± 1,61 ± 1,29 ± 1,33 ± 1,32 ± 1,58 ± 1,36 ± 1,66 ± 1,26 ± 1,34 ± 1,21 ± 1,38 Distância: ~ 3,5 metros

38 Condições Desfavoráveis veis Aumento dos erros em função da inclinação das arestas Vista Superior Vista Superior Caixa Caixa Z Z 38 X X

39 Conclusões Otimização dos procedimentos de medição Vantagens Scanner de fácil utilização Método automático tico e em tempo real Método acurado e preciso Cenas complexas são tratadas Restrição Fundo de cor conhecida 39

40 Publicações SIBGRAPI 2005 JBCS 12:2, SBC, 2006 ACM SIGGRAPH 2006 (Sketch) CTD 2007 PR 41:1, Elsevier,, 2008 WTD SIBGRAPI 2007 CSDA, Elsevier 40

41 Trabalhos Futuros Transformada de Hough otimizada para detecção de curvas Tratamento de cenas com fundo arbitrário rio 41

42 Perguntas? 42 Leandro A. F. Fernandes Leandro A. F. Fernandes