Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE Implementação de uma lupa digital baseada em captura de imagens Deivide Possamai, Fernando

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Heitor Lacerda Gentil
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Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE Implementação de uma lupa digital baseada em captura de imagens Deivide Possamai, Fernando

1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE Implementação de uma lupa digital baseada em captura de imagens Deivide Possamai, Fernando Fernandes Bolsista: MEC/SESu Ciência da Computação Orientador: Marcio Seiji Oyamada Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas/Campus de Cascavel-PR

2 Introdução As tecnologias assistivas aumentam e muito a qualidade de vida das pessoas com algum tipo de necessidade especial. O projeto xlupa embarcado é um ampliador de tela móvel adaptável voltado para pessoas com baixa visão que auxilia na leitura de documentos impressos Fornece diferentes perfis de ampliação e mudança de cor de fundo. Em desenvolvimento desde 2011 pelo grupo GIA (Grupo de Inteligência Aplicada) da UNIOESTE.

3 xlupa embarcado

4 xlupa embarcado

5 Objetivos O xlupa captura continuamente imagens da webcam, realiza o processamento e após direciona para a TV ou monitor O usuário posiciona o texto sob a webcam e a imagem gerada é apresentada no monitor. A saída é somente atualizada após a leitura e movimentação do texto. O objetivo desse trabalho é evitar a atualização desnecessária da tela. Diminuir o processamento Diminuir o desconforto visual devido a constante atualização da tela.

6 Materiais e Métodos A BeagleBoard xm é uma plataforma embarcada de baixo custo que possui as características necessárias para o funcionamento do xlupa saída HDMI USB Suporte ao sistema operacional Linux Possui dois processadores embutidos em um único chip. Um deles é o processador ARM Cortex-A8, e o outro é um processador de sinais digitais (DSP) TMS320C64x+.

7 Materiais e Métodos Especificação da BeagleBoard xm. Processadores ARM Cortex -A8 TMS320C64x+ Memória 512-MB DDR RAM Armazenamento Conexões com Periféricos Rede MICRO SD Entrada e Saída de áudio estéreo, 4xUSB 2.0, Conector JTAG, HDMI, S-video, porta RS-232 Serial 10/100 Ethernet

8 Materiais e Métodos Plataforma BeagleBoard xm

9 Materiais e Métodos Webcam Microsoft LifeCam HD-5000 com foco automático.

10 Materiais e Métodos Nesse trabalho, foi utilizado o sistema operacional Ubuntu O trabalho foi iniciado com uma modelagem do xlupa embarcado visto a necessidade de entender o fluxo de execução do projeto O xlupa é implementado na linguagem C e utiliza as bibliotecas GTK e V4L.

11 Materiais e Métodos Diagrama do Funcionamento do xlupa embarcado Captura Aplicação do Perfil Saída

12 Resultados Obtidos Testes mostraram que a câmera não suporta a leitura em frames separados. Utilização do método V4L2_BUF_TYPE_VIDEO_CAPTURE com a captura em YUYV. Formato nativo. Não necessita de conversão de cores para obtenção da imagem.

13 Resultados Obtidos Resultado dos testes realizados. A conversão para RGB24 explicitamente, resultou em um tempo de processamento de 210 ms, mostrando-se mais rápido que a conversão feita internamente pela V4L. Tipo de Captura Tempo de Captura(ms) Tempo de Captura e Processamento(ms) RGB YUYV

14 Resultados Obtidos O algoritmo desenvolvido realiza a conversão para RGB24 apenas quando é necessário. A cada nova captura, é calculado a diferença entre o buffer de imagem anterior e o atual para verificar a quantidade de pixels alterados. O limiar escolhido para determinar se haverá o processamento da nova imagem foi de 80% de diferença entre as imagens.

15 Resultados Obtidos O tempo para o processamento do frame obtido com esse método quando não é necessário fazer a conversão foi de 252 ms. Quando é necessário fazer a conversão, o tempo de processamento sobe para 512 ms.

16 Conclusão Os testes iniciais demonstraram que a implantação de um método que faz a verificação de duas imagens não foi satisfatória, pois o tempo de processamento gasto com essa análise fica próximo do gasto com a captura normal. O projeto ainda está em andamento, e os próximos passos são a utilização de outros métodos para analisar as imagens. Outro trabalho futuro envolverá a otimização da conversão de cores de YUYV para RGB24, utilizando o conjunto de instruções NEON ou o processador DSP.

17 Agradecimentos Ao Programa de Educação Tutorial do Ministério da Educação (PET-MEC/SESu) pelo apoio. Agradecimentos a FUNDEP-Fundação de Apoio ao Ensino, Extensão, Pesquisa e Pós-graduação pelo apoio financeiro para realização do projeto.

18 Backup slides

19 Resultados Obtidos Algoritmo para a captura de imagens

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