API para transformação de imagem em cartum utilizando plataforma ios. Acadêmico Christian Hess Orientador Dalton Solano dos Reis

Transcrição

1 API para transformação de imagem em cartum utilizando plataforma ios Acadêmico Christian Hess Orientador Dalton Solano dos Reis

2 Roteiro da apresentação Introdução Fundamentação teórica Desenvolvimento Especificação / Implementação Resultado e discussões Conclusões / Extensões Demonstração

3 Introdução Contextualização

4 Introdução Objetivos do trabalho Explorar o potencial da plataforma ios frente a algoritmos de computação gráfica Aplicar algoritmos e técnicas de cartoon rendering sobre imagens Construir uma ferramenta para transformação de imagens em cartum

5 Fundamentação teórica Cartum

6 Fundamentação teórica Cartum o Destaque de bordas o Pouca quantidade de cores

7 Fundamentação teórica Detecção de bordas Filtro Canny 1. Transformação em tons de cinza 2. Filtro gaussiano para suavização (diminuição de ruídos) 3. Filtro de Sobel (destacar bordas) 4. Limiar com histerese (remoção de bordas falsas) 5. Supressão não máxima (afinamento de bordas)

8 Fundamentação teórica Detecção de bordas Filtro Canny Intensidade da borda (força da borda) Direção da borda Direção do gradiente da borda (perpendicular a direção da borda)

9 Fundamentação teórica Detecção de bordas Filtro Canny Intervalos de ângulos

10 Fundamentação teórica Detecção de bordas Filtro Canny T 1 = Limiar baixo T 2 = Limiar alto I = Intensidade da borda Borda verdadeira, se I > T 2 Possível borda, se T 1 > I > T 2 Borda descartada, se I < T 1

11 Fundamentação teórica Detecção de bordas Filtro Canny Imagem normal Supressão Não Máxima Limiar com histerese

12 Fundamentação teórica Segmentação de cores - Mean Shift Imagem normal Imagem segmentada

13 Fundamentação teórica Segmentação de cores - Mean Shift

14 Fundamentação teórica Segmentação de cores - Mean Shift

15 Fundamentação teórica Segmentação de cores - Mean Shift

16 Fundamentação teórica Segmentação de cores - Mean Shift

17 Fundamentação teórica Segmentação de cores - Mean Shift EDISON (Edge Detection and Image Segmentation System) OpenCV

18 Fundamentação teórica Trabalhos correlatos o Adobe Photoshop Express e Photo fx Ultra

19 Fundamentação teórica Trabalhos correlatos o Cartoon rendering e shading 3D Jeronimo Venetillo (2004/2005)

20 Desenvolvimento Requisitos Permitir a transformação de imagens JPEG ou PNG para cartum utilizando filtros e algoritmos específicos (RF) Permitir informar uma única imagem (RF) Permitir visualizar e salvar a imagem transformada (RF) Implementação na linguagem Objective-C em ambiente Xcode (RNF) Utilizar plataforma ios (RNF) Possuir código fonte documentado (RNF) Estar funcionando no Simulador do iphone e no ipad (RNF)

21 Desenvolvimento Especificação

22 Desenvolvimento Especificação

23 Desenvolvimento Especificação

24

25 Desenvolvimento Técnicas e ferramentas utilizadas Xcode ios SDK Repositório SVN [XP-Dev.com] Simulador iphone ipad 2 3G 32GB Doxygen

26 ToonLib.mm

27 Mean Shift

28 Filtro Canny

29 Desenvolvimento Operacionalidade

30 Desenvolvimento Resultados e discussões Aspecto visual satisfatório com EDISON porém pobre com OpenCV Alto consumo de processamento e memória ao utilizar EDISON com determinados parâmetros e imagens grandes

31 Desenvolvimento Resultados e discussões Consumo de memória, em MegaBytes 1000,00 900,00 800,00 700,00 600,00 500,00 400,00 300,00 200,00 100,00 0,00 Memória - EDISON 941,54 232,30 217,48 59,44 17,19 60,28 17,21 0, x x x x Tamanho da imagem, em pixels Consumo de memória, em MegaBytes 200,00 180,00 160,00 140,00 120,00 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,00 Memória - OpenCV 171,90 171,90 44,30 44,30 2,88 10,98 2,88 10, x x x x Tamanho da imagem, em pixels

32 Desenvolvimento Resultados e discussões Tempo de processamento, em milissegundos Processamento - EDISON x x x x Tamanho da imagem, em pixels Tempo de processamento, em milissegundos Processamento - OpenCV x x x x Tamanho da imagem, em pixels

33 Conclusões Foi possível obter uma imagem transformada com estilo muito próximo a um cartum Melhor aspecto visual utilizando biblioteca a EDISON sendo eficaz porém não produtiva Limite no tamanho de imagens ( pixels)

34 Extensões Otimização ou troca do algoritmo Mean Shift Processamento de sub-imagens para evitar o limite de tamanho de imagem Criar uma interface com funcionalidades para permitir a criação de histórias em quadrinhos

35 Demonstração

36 Obrigado! FIM

37 Documentação on-line TCC ChristianHess_documentacao.zip

38 Fórmulas!f = mag(!f ) = Gx 2 + Gy 2 Intensidade do gradiente!!(x, y) = arctan Gy $ # & " Gx % Direção da borda