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Robson D. Montenegro Saulo C. S. Machado Correção de perspectiva para imagens de documentos capturados por câmeras.

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1 Robson D. Montenegro Saulo C. S. Machado Correção de perspectiva para imagens de documentos capturados por câmeras

2 Sumário Introdução Introdução Visão Geral Visão Geral Detecção e Seleção de Linhas Detecção e Seleção de Linhas Detecção e Seleção de Pontos de Fuga Detecção e Seleção de Pontos de Fuga Transformação de Retificação Transformação de Retificação Experimentos Experimentos Conclusão Conclusão

3 INTRODUÇÃO

4 Motivação Grande quantidade de documentos ainda em papel Grande quantidade de documentos ainda em papel Digitalização Digitalização –Criação da imagem digital –Ruídos, distorções e perdas são irreparáveis Inviabilidade de equipamentos Inviabilidade de equipamentos –Portabilidade –Qualidade –Custo

5 Motivação Câmeras de dispositivos móveis Câmeras de dispositivos móveis –Baixo custo –Fáceis de usar –Portabilidade Distorção de perspectiva Distorção de perspectiva Dificuldade para o reconhecimento automático de texto Dificuldade para o reconhecimento automático de texto

6 Objetivo O objetivo é encontrar os parâmetros para uma transformação de retificação O objetivo é encontrar os parâmetros para uma transformação de retificação Isso é feito usando conceitos geométricos de pontos de fuga (PF) Isso é feito usando conceitos geométricos de pontos de fuga (PF)

7 Metodologia Abordagem híbrida para obtenção dos pontos de fuga Abordagem híbrida para obtenção dos pontos de fuga –Direta –Indireta Experimentos Experimentos

8 VISÃO GERAL

9 Visão Geral

10 Pré-processamento Pré-processamento –Tons de cinza –Detecção de bordas (Canny) –Limiarização (Block-Otsu) Detecção e seleção de Linhas Detecção e seleção de Linhas Detecção e seleção de PF Detecção e seleção de PF Transformação de retificação Transformação de retificação

11 DETECÇÃO E SELEÇÃO DE LINHA

12 Detecção e Seleção de Linhas

13 Redimensionamento Redimensionamento BlockOtsu BlockOtsu Canny Canny Componentes Conexos Componentes Conexos –BoundingBox –Execcentricity

14 Detecção e Seleção de Linhas – Bordas

15 Detecção e Seleção de Linhas – Hough

16

17 DETECÇÃO E SELEÇÃO DE PONTOS DE FUGA

18 Detecção de Candidatos

19 Abordagem Indireta Baseada apenas nas informações dos pixels da imagem Baseada apenas nas informações dos pixels da imagem Utiliza as linhas reconhecidas para buscar candidatos a pontos de fuga Utiliza as linhas reconhecidas para buscar candidatos a pontos de fuga Os centroides obtidos pelo agrupamento são considerados os candidatos a PF com a função de lucro: Os centroides obtidos pelo agrupamento são considerados os candidatos a PF com a função de lucro:

20 Abordagem Direta Projeção para cada intersecção Projeção para cada intersecção

21 Abordagem Direta

22

23 Métrica: Métrica:

24 Combinação Os candidatos obtidos pelas abordagens anteriores são combinados a fim de obter resultados mais precisos Os candidatos obtidos pelas abordagens anteriores são combinados a fim de obter resultados mais precisos É escolhido o PF com melhor combinação É escolhido o PF com melhor combinação

25 TRANSFORMAÇÃO DE RETIFICAÇÃO

26 Transformação de Retificação Relação de transformação Relação de transformação Quadrilátero convexo Quadrilátero convexo

27 Transformação de Retificação Resultado do mapeamento de pixels Resultado do mapeamento de pixels

28 Transformação de Retificação Resultado do mapeamento de pixels Resultado do mapeamento de pixels


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