Trabajo Final Procesamiento Digital de Señales II

Trabajo Final Procesamiento Digital de Señales II: “Visión Artificial”. Universidad Nacional de San Luis, Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales

Docentes: Petrino, Ricardo. García, Jesús. Calderón Sergio. Alumno: Ramero, Lucas Emiliano

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Indice Índice ................................................................................................................................................................. 1 Objetivos ........................................................................................................................................................... 3 Limitaciones ....................................................................................................................................................... 4 Descripción y desarrollo ..................................................................................................................................... 5 Captura de imagen: ..................................................................................................................................................... 5 Detección de manos: ................................................................................................................................................... 6 Comparación de imágenes: ......................................................................................................................................... 8 Comparaciones de Control: ............................................................................................................................................................... 8 Comparación de procesamiento: ..................................................................................................................................................... 10

Lectura de la imagen: ................................................................................................................................................ 10 Captura del nombre de la imagen: .................................................................................................................................................. 10 Lectura de la imagen: ...................................................................................................................................................................... 11

Calibración:............................................................................................................................................................... 11 Procesamiento: ......................................................................................................................................................... 11 Etapa de control previo: .................................................................................................................................................................. 11 Etapa de procesamiento: ................................................................................................................................................................. 12 Etapa de segundo control: ............................................................................................................................................................... 12

Escritura de la imagen: .............................................................................................................................................. 13 Escritura del nombre de la imagen: ................................................................................................................................................. 13 Escritura de la imagen: .................................................................................................................................................................... 13

Conclusiones .................................................................................................................................................... 14 Bibliografía ...................................................................................................................................................... 15 Anexo I............................................................................................................................................................. 16 Anexo II............................................................................................................................................................ 24 Momentos ................................................................................................................................................................ 24 Centro de Gravedad .................................................................................................................................................. 24 Momentos Centrales ................................................................................................................................................. 25 Momentos Invariantes .............................................................................................................................................. 26

Anexo III........................................................................................................................................................... 27 Manual de Usuario .................................................................................................................................................... 27 Año: 2012 1

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Cargar Imagen: ................................................................................................................................................................................ 28 Calibrar: .......................................................................................................................................................................................... 28 Edición: ........................................................................................................................................................................................... 29 Exportar imagen: ............................................................................................................................................................................. 31 Ultimas consideraciones y sugerencias: ........................................................................................................................................... 31

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Objetivos Como objetivo general, el presente trabajo pretende integrar los conocimientos adquiridos en el curso de Procesamiento Digital de Señales II, desarrollando un código sobre la plataforma MATLAB, versión 7.10(R2010a). Como objetivo específico, este pretende desarrollar una plataforma de interacción Humano – Máquina mediante la cual, la computadora podrá identificar determinados movimientos del usuario e interpretarlos para realizar una acción determinada. Utilizando para ello segmentación por color, por características de la imagen y por momentos invariantes.

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Limitaciones Debido a la metodología utilizada para la lectura del movimiento, se presentan las siguientes limitaciones, y por lo tanto restricciones para el buen funcionamiento, del trabajo:  Deben evitarse la presencia de objetos rojos o tonalidad rojiza acentuada dentro del área de captura de la cámara, esto se debe a que la primera segmentación se realiza sobre el color, buscando por tonalidad de piel mediante la matriz de color rojo.  La distancia entre las manos y la cámara debe ser mayor a los 25 cm (veinticinco centímetros), de forma que las manos sean capturadas completamente por la cámara, pero no mayo a 1 m (un metro), debido a que una segunda segmentación se realiza por tamaño de área, buscando las de mayor tamaño, con lo cual las manos deben ser los objetos de tonalidad rojiza de mayor tamaño en la captura.  Los formatos de imagen permitidos para la lectura y/o escritura de la imagen son: .jpg, .bmp y .tiff, debiendo estar la imagen a leer en el directorio raíz del programa, y guardándose la imagen escrita en el mismo directorio.  Debido a la longitud de las operaciones a realizar para la lectura en tiempo real, es probable que el programa trabaje de manera pausada, con lo cual los movimientos de mando deberán ser lentos para adecuarse a este inconveniente.

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Descripcion y desarrollo El presente trabajo culmina en el desarrollo de una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI - Graphical User Interface), en la cual el usuario podrá cargar una imagen determinada, y mediante el movimiento de sus manos frente a la cámara web indicar a esta que acción realizar sobre ella. En esta instancia las acciones se limitan a una ampliación horizontal, una ampliación vertical, una ampliación total o una rotación. Para todo esto el programa realiza distintas operaciones, la cuales serán detalladas a continuación:

Captura de imagen: con la finalidad de generalizar la utilización del código a distintas computadoras y/o cámaras utilizadas para la adquisición de datos, y que además esta ultima trabaje en su mayor resolución, a fin de conseguir mejores resultados, el código presenta un primer control en el cual analiza la información referente al dispositivo de video instalado, detectando las distintas resoluciones a las cuales puede trabajar, y seleccionando la mayor de todas, esto es:

La función imaqhwinfo devuelve en la variable cam la información correspondiente al dispositivo winvideo como una estructura,

El campo SupportedFormats entrega un arreglo de todos los formatos de captura admitidos por la imagen (RGB24_352x288, YUY2_640x480, etc.), y los ordena de forma ascendente en cuanto a resolución, con lo cual para obtener la mayor se utiliza el último elemento de dicho arreglo. Una vez determinada la resolución a utilizar se establece un canal de video mediante la función videoinput pasándole los parámetros correspondientes. Además se analiza el formato en que se recibe la información, dado que el código hace uso de las matrices RGB, en particular la matriz R, en caso que el formato de la información sea YUY se deberá configurar la captura en formato RGB, esto se logra a partir del comando set y el correspondiente parámetro ReturnedColorspace. Año: 2012

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Una vez completada la configuración del dispositivo, se inicia el canal de video mediante la función start y al finalizar se debe cerrar mediante el comando delete, esto último es importante tenerlo en cuenta ya que MATLAB no permite inicializar dos canales de video simultáneamente. Finalmente la captura propiamente dicha se realiza con el comando getsnapshot, el cual devuelve la imagen capturada por la cámara en ese momento.

Detección de manos: la detección de manos se realiza mediante detección de piel, particularmente mediante detección de tonalidades rojizas (de esto la restricción de objetos rojos en el campo visual de la cámara). Para esto, una vez capturada la imagen se procede a restarle a la matriz R (correspondiente a las tonalidades rojas), el promedio de ambas matrices, con el fin de disminuir los niveles donde el rojo no es el predominante, mediante el uso de la función imsubtract, el resultado de esto es:

Imagen Original

Imagen Resultante

Luego de esto, se aplica a la imagen resultante un ajuste de contraste con el fin de mejorar la definición de la misma, para ello se utiliza el comando imadjust, y luego mediante la función graythresh se umbraliza la imagen, quedando de esta forma en blanco todos los objetos en los cuales predomina la tonalidad roja en su color, de esto se obtienen los siguientes resultados:

Imagen con Ajuste Año: 2012

Imagen Umbralizada 6

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A partir de esta ultima imagen se procede a rellenar los agujeros (imfill) para luego determinar propiedades, como Area, BoundingBox, Centroid, etc., de cada objeto en la imagen, a partir del área de estos, y haciendo uso del enfoque de la cámara, se buscan las dos áreas de mayor tamaño en la imagen (de esto la restricción de distancia) suponiendo que estas serán las manos. Los resultados de estos procesos son:

Imagen sin Agujeros

Imagen Final

Resultado

Este procedimiento es muy susceptible a la iluminación del ambiente, debido a que de no ser uniforme, podría detectarse parcialmente las manos, como así también es susceptible a la presencia de objetos de tonalidad rojiza, debido al trabajo directo sobre la matriz del rojo, con lo cual, en definitiva, requiere un ambiente controlado, dentro de ciertos márgenes, para su correcto funcionamiento. El código final utilizado para la detección de manos queda como

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Comparación de imágenes: para poder detectar e interpreta lo movimientos de las manos, es necesario realizar una captura continua de imágenes, y compararla siguiendo un método determinado. Estos métodos pueden realizarse a partir de las propiedades de la imagen, tales como el área, la orientación, etc., como así también por su firma o sus momentos invariantes de Hu1. En el presente trabajo se realizan 3 tipos de comparaciones, dos de las cuales corresponden a etapas de control, y la tercera al procesamiento propiamente dicho.

Comparaciones de Control: dado que el procesamiento solo analiza el movimiento de la imagen, detectando solo los objetos de mayor tamaño es necesario hacer un primer control, de modo que este no inicie hasta haber detectado realmente las manos; además se debe

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Definiciones y consideraciones, Anexo 2.

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realizar un segundo control de forma permanente con el objetivo de constatar que aun se encuentran presentes las manos de forma correcta. El primer control debe ser preciso, dado que de este depende el correcto funcionamiento del programa, en caso de fallar este, el procesamiento se realizaría de forma inadecuada, detectando movimiento de objetos indeseados. Debido a esta precisión necesaria, y sumado el hecho que al estar las manos en constante movimiento se pueden producir leves rotaciones de estas, se opta por utilizar los momentos invariantes de Hu para este primer control. Previo al control, debe realizarse una calibración, para establecer la imagen patrón de para este; esto se debe a que las condiciones ambientales (objetos del entorno, iluminación, etc.) no serán siempre las mismas con lo cual se vuelve necesario este primer paso. Este control, entonces, consistirá en la comparación de los momentos invariantes de la imagen patrón con los momentos invariantes de la última imagen capturada. El segundo control debe ser más flexible que el primero, dado que se realiza de forma continua, nuevamente se presenta el inconveniente de la iluminación, con lo cual debe permitir que el proceso siga aun cuando la detección de las manos ha cambiado, pero estas aun siguen presentes. Es por ellos que este se realiza a partir de las propiedades de la imagen. Como la mayor parte de las propiedades de la imagen cambian ante variaciones de la iluminación, el control se realiza por el área del BoundingBox que contiene la mano, es decir se compara que el área del BoundingBox de la ultima detección no decaiga dentro de un rango determinado del área del BoundingBox de la imagen inicial. A continuación se presenta un caso de problemas de iluminación, el cual no genera inconvenientes al control: Imagen Patrón

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Trabajo Final Procesamiento Digital de Señales II: “Visión Artificial”. Universidad Nacional de San Luis, Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales Ramero, Lucas Emiliano Imagen de Control

Se puede observar que si bien, a causas de la iluminación, las manos no fueron detectadas completamente, el área del BoundingBox que las contiene no se vio afectada en gran medida, con lo cual esta etapa de control interpretaría que la mano aun esta presente.

Comparación de procesamiento: para decidir el tipo de procesamiento a realizar como así también la magnitud de la modificación debe analizarse en la imagen la variación de la posición de las manos en ella, conforme transcurre el tiempo. Para ello se realiza una comparación de las características, entre la ultima imagen tomada y la primera imagen que se tomo como valida en la etapa del primer control. Dado que el programa admite dos tipos de procesos (ampliación o rotación) se utilizan dos características para analizar el movimiento (Centroid, los centros para para la ampliación, y Orientation, la orientación para la rotación). Haciendo uso de estas operaciones, el código del programa se divide en 4 partes fundamentales:

Lectura de la imagen: engloba las operaciones de captura del nombre de la imagen, y lectura de la misma. En el código esto se observa como dos funciones separadas:

Captura del nombre de la imagen: la interfaz posee un campo en el cual el usuario podrá escribir el nombre de la imagen, el cual deberá cumplir con el siguiente formato: “nombre imagen.extensión”. Por ello la función posee una etapa de control que asegura la correcta especificación. Además dado que se ha limitado el programa a trabajar solo con formatos de imagen “.jpg”, “.bmp” y “.tiff”, la función incluye el control correspondiente a las extensiones. En caso de presentarse algún error en alguno de los controles, se contempla el aviso correspondiente al usuario.2

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Código del programa, NOMBRE DE ENTRADA, Anexo 1.

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Lectura de la imagen: una vez adquirido el nombre se procede a la lectura de dicha imagen, para ellos se utiliza la función imread. La función de lectura contempla además la muestra de la imagen original en un sector de la interfaz, a fin de servir de referente de comparación visual para el usuario.3 Cabe aclarar que para poder ser leída la imagen debe encontrarse en el directorio raíz del programa.

Calibración: esta etapa se vuelve de gran importancia al momento de generalizar los posibles ambientes de trabajo del programa. Dadas las condiciones cambiantes de iluminación, y las grandes variedades de formas y colores de los objetos del ambiente dentro del alcance de la cámara, se hace necesario el uso de esta etapa con el fin de asegurar una detección correcta, como así también el adecuado control previo al procesamiento. En esta función el usuario captura una imagen, al presionar un botón, la cual luego es mostrada indicando los objetos detectados. El usuario deberá repetir la acción hasta que la imagen mostrada detecte correctamente las o la mano4, dependiendo de la operación a realizar. Es esta imagen la que luego se utilizara como comparación para el primer control, con lo cual se debe asegurar que la detección sea los mas precisa posible. Una vez detectada las manos, se calculan los momentos invariantes de estas, con los cuales se realizará un posterior control, y por ultimo se determina si se va a realizar una ampliación o una rotación de la imagen, utilizando para ello las propiedades de los objetos detectados, en particular el Area de los objetos detectados. Si el Area, del objeto de mayor área, es mayor a dos veces el Area, del segundo objeto de mayor área, supondrá la presencia de una única mano abierta, con lo cual interpretará una acción de rotación, caso contrario supondrá la presencia de dos manos, las que indicaran una acción de ampliación.5

Procesamiento: en esta etapa se concentra la detección de la cámara y el procesamiento propiamente dicho. Esta consta a su vez de una etapa previa de control, seguida del procesamiento de la imagen cargada por el usuario, junto a la cual se realiza de forma continua el segundo control.6

Etapa de control previo: partiendo de lo antes mencionado sobre los métodos de comparación, este control se realiza mediante la comparación de los momentos invariantes de Hu de la imagen de calibración y la ultima imagen capturada por la cámara. Para otorgarle cierto grado de flexibilidad, debido a los cambios en las sombras a causa de la iluminación, la Código del programa, LECTURA IMAGEN DESEADA, Anexo 1. Manual de usuario, Calibración, Anexo 3. 5 Código del programa, CALIBRACIÓN, Anexo 1. 6 Código del programa, CÓDIGO PRINCIPAL, Anexo 1. 3 4

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comparación se realiza con un margen de ±30%, sobre los dos primeros momentos de las imágenes. De esta forma, si la imagen capturada posee su dos primero momentos dentro del rango especificado se supondrá que se han detectado las manos de forma correcta con lo cual la etapa de control será superada; en caso de no cumplirse la condición se repetirá la captura de una nueva imagen y se realizaran los procesamientos y cálculos necesarios para una nueva comparación hasta cumplirla.

Etapa de procesamiento: una vez superado la etapa anterior, se vuelve a capturar una imagen, a partir de la cual se hará el procesamiento adecuado para detectar las manos y así comparar sus propiedades, como se menciono antes, para luego realizar la acción correspondiente. De acuerdo a lo detectado durante la etapa de calibración, esta fase realizara uno de dos procesos posibles. Expansión: en este proceso se realizaran detecciones de desplazamientos horizontales y/o verticales de las manos, a partir de los centros de los objetos detectados, y en base a los cuales se realizara una modificación proporcional en el ancho y/o alto de la imagen respectivamente. Para ello, luego de realizar la comparación pertinente, se utiliza el comando imresize. Rotación: en este proceso se detecta la rotación de la mano, basándose en la orientación del objeto detectado, y a partir de ella se realiza una rotación proporcional a la primera. Para esto, luego de las comparaciones necesarias, se hace uso del comando imrotate.

Etapa de segundo control: previo procesamiento, y posterior a la etapa de control previo se realiza un control adicional con el fin de constatar que los objetos detectados son los deseados. En esta etapa el control se realiza partiendo de lo antes mencionado sobre métodos de comparación, haciendo uso de las propiedades de la imagen, mas precisamente del BoundingBox y de su área, calculada como el ancho del mismo por el alto de este, por las razones expuestas anteriormente. Para otorgarle aun mas flexibilidad se establece que el objeto detectado seguirá considerándose una mano mientras esta área no caiga por debajo de dos tercios del área de los objetos detectados en la primera etapa de control, calculada del mismo modo. Si el área de los últimos objetos detectados se mantienen por encima de este umbral, se continuara con el procesamiento especificado; en caso de que el área decaiga por debajo del mismo, se anulara la esta de procesamiento y se volverá a la etapa de control previo en con el fin de volver a detectar las manos, conforme la imagen patrón otorgada por la etapa de calibración.

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Escritura de la imagen: al igual que la etapa de lectura, esta engloba dos tareas que en el código se observan en dos funciones separadas:

Escritura del nombre de la imagen: esta función prevé las mismas restricciones y controles que el correspondiente a la captura del nombre en la lectura de la imagen. Nuevamente se deberá cumplir con el formato de escritura “nombre imagen.extensión” y los formatos admitidos serán “.bmp”, “.jpg” y “.tiff”. 7

Escritura de la imagen: una vez escrito el nombre de la imagen de salida, se realizara la escritura de la misma, la cual corresponde a la ultima imagen modificada en la etapa de procesamiento, a partir del comando imwrite. Cabe aclarar que la imagen resultante será guardada con el nombre y extensión determinados previamente, en el directorio raíz del código.8

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Código del programa, NOMBRE DE SALIDA, Anexo 1. Código del programa, ESCRITURA IMAGEN FINAL, Anexo 1.

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Conclusiones Frente a un mundo tecnológico que evoluciona hacia dispositivos capaces de adaptarse e interaccionar con los movimientos de sus usuarios, el desarrollo de software capaz de detectar movimientos y acciones, pudiendo además interpretarlos y actuar de acuerdo a estos se vuelve una tarea de gran importancia. Ante este desarrollo existen, principalmente, dos grandes complicaciones a vencer. La primera radica en la complejidad y extensión de las operaciones a realizar. El cálculo matricial para el acondicionamiento y comparación de imágenes, se vuelve costoso y prolongado cuando existe un hardware dedicado y optimizado para esto. Mientras que la segunda esta dada por la naturaleza cambiante y variada del ambiente, tanto en los fondos que se puedan presentar como la iluminación ambiental. Esto hace necesario el uso de múltiples focos de adquisición y/o una calibración previa al proceso propiamente dicho. Superados estos inconvenientes, las posibilidades de aplicación de dicho software abarcan una amplia gama de necesidades y soluciones. Desde la industria, como un proceso básico de “visión artificial”, permitiendo que la maquinaría posea la capacidad de trabajar interactuando con los operarios, hasta el hogar, tanto en áreas de entretenimiento como en soluciones practicas ante necesidades recurrentes. Puede observarse uno de los resultados del presente proyecto en http://www.youtube.com/watch?v=7esV_4XsBi0&feature=youtu.be.

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Bibliografía  Libros:  Digital Image Processing Using MATLAB®. Rafael C. Gonzales. Richard E. Woods. Steven L. Eddins. Prentice Hall, 2004.  Digital Image Processing, Second Edition. Rafael C. Gonzalez, Richard E.Woods. Prentice Hall. 2002.

 Apuntes:  Descriptores de Imagen. Marcos Matín. 22 de Mayo 2002. 

Sitios Web:  http://www.mathworks.es, Product Documentation.

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Anexo I function varargout = prueba(varargin) % prueba M-file for prueba.fig % prueba, by itself, creates a new prueba or raises the existing % singleton*. % % H = prueba returns the handle to a new prueba or the handle to % the existing singleton*. % % prueba('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in prueba.M with the given input arguments. % % prueba('Property','Value',...) creates a new prueba or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before prueba_OpeningFunction gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property % application % stop. All inputs are passed to prueba_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Copyright 2002-2003 The MathWorks, Inc. % Edit the above text to modify the response to help prueba % Last Modified by GUIDE v2.5 31-Oct-2012 12:16:25 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @prueba_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @prueba_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT

% --- Executes just before prueba is made visible. function prueba_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to prueba (see VARARGIN) % Choose default command line output for prueba handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes prueba wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1);

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% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = prueba_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output;

% --- Executes on button press in iniciar. function iniciar_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to iniciar (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global br; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% global ps; % % global mom1; % CODIGO PRICIPAL % global mom2; % % global cs; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% IMA=handles.imag; alto=imread('control.jpg'); alto2=imread('control2.jpg'); ok=imread('ok.jpg'); pausa=imread('pausa.jpg'); final=imread('final.jpg'); br=0; fin=0; %%%%%%%%%%%%%%% CAPTURA DE IMAGEN DESDE CAMARA %%%%%%%%%%%%%%%%%% cam=imaqhwinfo('winvideo',1); % Obtiene datos del dispositivo de entrada (camara). % cformat=size(cam.SupportedFormats); % Determina la cantidad de formatos de adquisicion posibles para dicho dispositivo. % format=char(cam.SupportedFormats(cformat(2))); % Selecciona el ultimo de los formatos dado que siempre sera el de mayor resolucion. % canalVideo=videoinput('winvideo',1,format); % Establece un canal de video con el formato de mayor resolucion. % if format(1)=='Y' % % set(canalVideo, 'ReturnedColorspace', 'rgb') % En caso de que la señal enviada por la camara sea en estado YUV o YCrCb solicita formato RGB. % end % % start(canalVideo); % Inicia el canal de video. % while (br==0) % Mientras no se haya exportado la imagen. % while (ps==0) % Mientras no se haya presionado el boton pausa. % switch cs % La accion a realizar dependera de la imagen capturada en la calibracion. % case 1 % Se capturaron dos manos con lo cual la accion interpretada es de ampliacion. % while (fin==0 && br==0 && ps==0) % Este bucle realiza una accion de control, para que no inicie a procesar la imagen leida hasta que la captura sean % axes(handles.axes5) % manos. % imshow(alto) %%%%%%%%%%%%%%%% DETECCION DE MANOS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% P=getsnapshot(canalVideo); % Obtiene una imagen del video. % ima_bg=imsubtract(P(:,:,1), rgb2gray(P)); % Realiza un resta entre la matriz del color rojo y la matriz promedio (escala de grises), para realzar esta tonalidad. % ima_bg=imadjust(ima_bg); % Aumenta el contraste de la imagen. % niv=graythresh(ima_bg); % Calcula umbral de la imagen. % ima_bw=im2bw(ima_bg,niv); % Umbraliza la imagen. % ima_bw2=imfill(ima_bw,'holes'); % Rellena agujeros, entendiendose estos como sectores negros que no estan conectados con el borde. % ima_bw3= bwlabel(ima_bw2, 8); % Etiqueta objetos encontrados. % flag=regionprops(ima_bw3,'Area','Centroid','BoundingBox'); % Determina las caracteristicas AREA, CENTRO y CUADRO DELIMITADOR de cada objeto. % [N,M]=size(flag); % % mano1=flag(1); % Los siguientes bucles se encargan de encontrar los dos objetos de mayor AREA, los cuales se suponene son las % for i=2:N % manosn, mediante comparacion iterativa del AREA de todos los objetos encontrados. % if flag(i).Area>mano1.Area % % mano1=flag(i); % % j=i; % % end % % end % % mano2=flag(1); % % for i=2:N % % if flag(i).Area > mano2.Area && i~=j % % mano2=flag(i); % % end % % end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% axes(handles.axes4) imshow(P) hold on rectangle('Position',mano1.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2) rectangle('Position',mano2.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2) hold off %%%%%%%%%%%% COMPARACION DE MANOS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% man1 = imcrop(ima_bw, mano1.BoundingBox); % Se recortan ambas manos en imagenes separadas. % man2 = imcrop(ima_bw, mano2.BoundingBox); % % man1=imfill(man1,'holes'); % %

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man2=imfill(man2,'holes'); % % mome1=invmoments(man1); % Se calculan los momentos invariantes de las manos, con el fin de utilizarlos para comparar con la % mome2=invmoments(man2); % imagen de calibración. % min11=((mom1(1)-0.3*mom1(1))=mome1(1)); % Se realizan las comparaciones dando un margen de +/- 30% dado % min12=((mom1(2)-0.3*mom1(2))=mome1(2)); % a las variaciones que se dan por la iluminacion, sobre los dos % min21=((mom2(1)-0.3*mom2(1))=mome2(1)); % primeros momentos. % min22=((mom2(2)-0.3*mom2(2))=mome2(2)); % % if (min11 && min12) || (min21 && min22) % Si se los momentos de la imagen estam demtro del rango, % fin=1; % se finaliza el bucle, caso contrario se sigue hasta hayar las manos % end % de forma correcta. % end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% centrom1= mano1.Centroid; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% aream1=mano1.BoundingBox(3)*mano1.BoundingBox(4); % Se almacenan las propiedades de ambas manos de esta primer imagen para ser utilizadas % centrom2=mano2.Centroid; % como punto de comparacion durante el procesamiento. % aream2=mano2.BoundingBox(3)*mano2.BoundingBox(4); % % cond=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% while (cond==0 && ps==0 && br==0) % Una vez detectadas las manos inicia el procesamientos, del cual se encarga este bucle, % axes(handles.axes5) % mientra el area de las manos no decaiga a menos de 2/3 del area de la primera deteccion de % imshow(ok) % manos. % P=getsnapshot(canalVideo); % Se realiza nuevamente la DETECCION DE MANOS, con su respectivo procesamiento. % ima_bg=imsubtract(P(:,:,1), rgb2gray(P)); % % ima_bg=imadjust(ima_bg); % % niv=graythresh(ima_bg); % % ima_bw=im2bw(ima_bg,niv); % % ima_bw2=imfill(ima_bw,'holes'); % % ima_bw3= bwlabel(ima_bw2, 8); % % flag=regionprops(ima_bw3,'Area','Centroid','BoundingBox'); % % [N,M]=size(flag); % % mano100=flag(1); % % for i=2:N % % if flag(i).Area>mano100.Area % % mano100=flag(i); % % j=i; % % end % % end % % mano200=flag(1); % % for i=2:N % % if flag(i).Area > mano200.Area && i~=j % % mano200=flag(i); % % end % % end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% axes(handles.axes4) imshow(P) hold on rectangle('Position',mano100.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2) rectangle('Position',mano200.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2) hold off %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% centrom100= mano100.Centroid; % Se almacenan las propiedades de la ultima captura, a fin de utilizarlas junto con las de la primer % centrom200=mano200.Centroid; % captura para analizar el procesamiento deseado. % hor=abs((centrom200(1)-centrom100(1))-(centrom2(1)-centrom1(1)));% Se calcula el desplazamiento horizontal desde la posicion inical (1° cap.) y la final (ultima cap.) % ver=abs((centrom200(2)-centrom100(2))-(centrom2(2)-centrom1(2)));% De igual forma se calcula el desplazamiento vertical, ambos a partir del centro de las manos. % fl=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% TOT=size(IMA); %%%%%%%%% if((mano100.BoundingBox(3)*mano100.BoundingBox(4)(2*hor) % Si el desplazamiento vertical es mayor a dos veces el desplazamiento horizontal, interpreta una % C=imresize(IMA,[round((1+hor/TOT(1))*TOT(1)) TOT(2)]); % ampliacion vertical, modificando la imagen de forma proporcional al desplazamiento. % fl=1; % % else % % if fl==0 %Si no suceden ninguno de los casos anteriores, interpreta una ampliacion total, tanto horizontal % C=imresize(IMA,(1+ver/TOT(2))); % como vertical, modificando la imagen de forma proporcional al desplazamiento. % end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end axes(handles.axes2) imshow(C) end end fin=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% case 2 % Se capturo una sola mano con lo cual se interpreta que se realizara una rotacion. Se repiten % while (fin==0 && br==0 && ps==0) % los pasos del caso anterior, el bucle se mantendra bajo las mismas condiciones citadas % imshow(alto2,'Parent',handles.axes5) % Se realizan los mismos procedimientos que en la DETECCION DE MANOS solo que en % P=getsnapshot(canalVideo); % este caso se detecta solo el area mas grande, que corresponde a la mano. % ima_bg=imsubtract(P(:,:,1), rgb2gray(P)); % %

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ima_bg=imadjust(ima_bg); % % niv=graythresh(ima_bg); % % ima_bw=im2bw(ima_bg,niv); % % ima_bw2=imfill(ima_bw,'holes'); % % ima_bw3= bwlabel(ima_bw2, 8); % % flag=regionprops(ima_bw3,'Area','BoundingBox','Orientation'); % % [N,M]=size(flag); % % mano1=flag(1); % % for i=2:N % % if flag(i).Area>mano1.Area % % mano1=flag(i); % % j=i; % % end % % end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% axes(handles.axes4) imshow(P) hold on rectangle('Position',mano1.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2,'Parent',handles.axes4) hold off %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% man1 = imcrop(ima_bw, mano1.BoundingBox); % Nuevamente se recortan las manos y se calculan los momentos invariantes, paso seguido se % man1=imfill(man1,'holes'); % repite la comparacion con los mismos fines que en el caso 1. % mome1=invmoments(man1); % % min11=((mom1(1)-0.3*mom1(1))=mome1(1)); % % min12=((mom1(2)-0.3*mom1(2))=mome1(2)); % % if (min11 && min12) % % fin=1; % % end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ang1=mano1.Orientation; % Se almacenan las propiedades de la primer captura para utilizarlas como comparacion para el % aream1=mano1.BoundingBox(3)*mano1.BoundingBox(4); % procesamiento posterior. % cond=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% while (cond==0 && ps==0 && br==0) % Una vez detectadas las manos se procede de igual forma que en el caso 1, captando una nueva % axes(handles.axes5) % imagen para utilizarla para compara con la primera y de esta forma decidir el proceso de la imagen. % imshow(ok) % % P=getsnapshot(canalVideo); % % ima_bg=imsubtract(P(:,:,1), rgb2gray(P)); % % ima_bg=imadjust(ima_bg); % % niv=graythresh(ima_bg); % % ima_bw=im2bw(ima_bg,niv); % % ima_bw2=imfill(ima_bw,'holes'); % % ima_bw3= bwlabel(ima_bw2, 8); % % flag=regionprops(ima_bw3,'Area','Centroid','BoundingBox','Orientation'); % % [N,M]=size(flag); % % mano100=flag(1); % % for i=2:N % % if flag(i).Area>mano100.Area % % mano100=flag(i); % % end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ang100=mano100.Orientation; % Se almacenan las propiedades deseadas de la imagen. % axes(handles.axes4) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% imshow(P) hold on rectangle('Position',mano100.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2) hold off %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% rot=ang100-ang1; % Se calcula la variacion angular entre la primer imagen tomada y la ultima. % if(mano100.BoundingBox(3)*mano100.BoundingBox(4)mano1.Area % % mano1=flag(i); % % j=i; % % end % % end % % mano2=flag(1); % % for i=2:N % % if flag(i).Area > mano2.Area && i~=j % % mano2=flag(i); % % end % % end % % imshow(P,'Parent',handles.axes3) % % hold on % % rectangle('Position',mano1.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2,'Parent',handles.axes3) % % rectangle('Position',mano2.BoundingBox,'EdgeColor','r','LineWidth',2,'Parent',handles.axes3) % % hold off % % man1 = imcrop(ima_bw, mano1.BoundingBox); % Se recortan las manos de la imagen para luego calcularles los momentos invariantes, los cuales seran% man2 = imcrop(ima_bw, mano2.BoundingBox); % utilizados para realizar el primer control de deteccion el CODIGO PRICIPAL. % man1=imfill(man1,'holes'); % % man2=imfill(man2,'holes'); % % mom1=invmoments(man1); % % mom2=invmoments(man2); % % closepreview(canalVideo); % % delete(canalVideo); % % if mano1.Area>=mano2.Area*2 % Se detectan siempre dos objetos, y se determina una relacion de areas entre ellos, si el area mayor % cs=2; % supera mas de dos veces el area del segundo objeto mayor, supone que detecto una mano, por lo % else % supone una accion de rotacion, caso contrario supone que detecto dos manos, lo que implica una % cs=1; % ampliacion. %

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end

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% --- Executes on button press in reanudar. function reanudar_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to reanudar (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global ps; ps=0;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % % REANUDACION % % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Desactiva la bandera ps, para que el procesamiento salga de estado de pausa (solo si br=0). % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% --- Executes during object creation, after setting all properties. function figure1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to figure1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

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Anexo II Momentos

Centro de Gravedad

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Momentos Centrales

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Momentos Invariantes

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Anexo III Manual de Usuario La presente plataforma fue desarrollada con el fin de proporcionar una interfaz maquina-usuario mediante la cual poder realizar modificación sobre una imagen. En esta primera versión las modificaciones disponibles comprenden el reescalado (tanto horizontal como vertical) de la imagen y/o la rotación de la misma. La interfaz funciona a través de Matlab 2010, al hacer correr el código prueba.m aparecerá una pantalla como la siguiente:

A partir de este punto para el correcto funcionamiento de la interfaz, se deben seguir los siguientes pasos:

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Cargar Imagen: en el campo “Nombre de archivo cargar” (Imagen 1) se debe ingresar el nombre de la imagen original que se desea modificar. La misma deberá tener como ubicación el mismo directorio donde se encuentra el archivo .m de la interfaz. El nombre que se escribe debe respetar la estructura (nombre.formato), donde los formatos admitidos son bmp, jpg y tiff. Una vez escrito el nombre debe hacerse click en Archivo y luego en Cargar (Imagen 2). Seguido de esto veremos en la región Imagen Original la imagen que hemos cargado (Imagen 3).

Imagen 1

Imagen 2

Imagen 3

Calibrar: a continuación se procede a tomar una imagen de muestra, con la cual el programa determinará el tipo de operación a realizar. Para ello se debe presionar el botón Calibrar (Imagen 4), y posicionar las manos frente a la cámara a una distancia mayor a 30 cm y esperar a que aparezca en la región Imagen de Calibración (Imagen 5) la captura con la primer detección de manos, durante este tiempo aparecerá un cartel informando el proceso que se realiza (Imagen 6).

Imagen 4 Imagen 5

Imagen 5

En caso de que lo detectado, aquello encerrado en los rectángulos rojos, no sea lo deseado repetir el proceso hasta conseguirlo. Año: 2012

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Detección Errónea

Detección Correcta

En este punto, se debe obtener una imagen adecuada acorde a la operación que se desea realizar. Para realizar una operación de reescalado, se deben colocar las manos con las palmas hacia la cámara, posicionadas verticalmente una al lado de la otra y separadas de forma tal que se detecten ambas. Mientras que para una operación de rotación se deberá colocar una mano totalmente abierta con la palma hacia la cámara de forma que el rectángulo que contenga la mano detectada se asemeje a un cuadrado, y procurando que el segundo objeto detectado sea próximo o menor a la mitad de tamaño de la primera.

Calibración para rotación

Calibración para reescalado

Edición: una vez realizados los pasos anteriores, se procede a realizar la edición de la imagen deseada. Para ello se debe hacer click en el botón Inicio (Imagen 6) y posicionar las manos frente a la cámara en la misma posición en que estuvieron durante la calibración. En un principio el programa buscara las manos, este tiempo estará indicado con una imagen, determinada por el proceso a realizar, ubicada sobre la región Vista Previa (Figura 7). En caso de que no supere esta primera etapa, mover lentamente Año: 2012

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las manos observando la región Señal de mando buscando que los objetos detectados se asemejen a los detectados durante la calibración. Una vez detectados los objetos, la imagen superior cambiará a una que indica que se inició la edición (Imagen 8). A partir de esto se deberá realizar el movimiento deseado de acuerdo a la edición deseada, como sigue: Reescalado horizontal: se deben mover las manos desplazándolas horizontalmente, separándolas para ampliar o juntándolas para reducir (Imagen 9). Reescalado vertical: se deben mover las manos desplazándolas verticalmente, separándolas para ampliar o juntándolas para reducir (Imagen 10). Reescalado total: se deben mover las manos desplazándolas diagonalmente, separándolas para ampliar o juntándolas para reducir (Imagen 11). Rotación: se debe girar la mano hacia un lado o el otro para rotar en un sentido o el otro (Imagen 12).

Imagen 6

Reescalado

Rotación

Imagen 8

Imagen 7

Imagen 9

Imagen 10

Imagen 11

Existe la posibilidad de pausar la edición de ser necesario. Par a ello debe presionarse el botón Pausa/Fin (Imagen 12), con lo cual se frenara la edición de la imagen y aparecerá en la parte superior de la región Vista Previa una imagen indicando este estado (Figura 13). En dicho estado, puede realizarse una nueva calibración, ya sea porque la anterior ya no es útil para el proceso o porque se desea cambiar Año: 2012

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el tipo de operación a realizar. Para reanudar la edición se debe presionar el botón Reanudar (Imagen 14).

Imagen 12

Imagen 13

Imagen 14

Exportar imagen: una vez finalizada la edición deseada, puede observarse el resultado en la región Vista previa, se debe pausar el proceso presionando el botón Pausa/Fin. Acto seguido debe escribirse el nombre deseado para el archivo de salida junto con su extensión (nombre.extension) en el campo “Nombre archivo guardar” (Imagen 15), al igual que antes las extensiones soportadas son bmp, jpg y tiff. Una vez escrito el nombre debe hacerse click en Archivo y luego Exportar (Imagen 16), la imagen resultante se guardara en el directorio donde se encuentra el archivo .m del programa. Si el proceso finalizó correctamente, donde antes estaba la imagen de pausa deberá aparecer un cartel indicando el final de la operación (Imagen 17).

Imagen 15

Imagen 16

Imagen 17

Ultimas consideraciones y sugerencias:  Dados los métodos utilizados para la detección de las manos, se vuelve de gran importancia la iluminación. Siendo conveniente una iluminación uniforme, preferentemente frontal o superior.  Por los mismos motivos no debe haber presente en el campo de captura de la cámara objetos de color o tonalidades rojas. Este hará imposible la detección de las manos, detectando en todo momento dichos objetos.  Se recomienda para comodidad y facilidad de detección, enfocar la cámara orientándola al torso del usuario de modo que este tenga que posicionarla frente a su pecho. De esta forma se elimina el posible inconveniente que puede agregar la detección de la cara y en gran medida el fondo.  Si se desea observar con mayor detalle el procedimiento se recomienda visitar http://www.youtube.com/watch?v=7esV_4XsBi0&feature=youtu.be

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