Trabalho 1 – Detecção de movimento através de subtração de fundo

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1 Trabalho 1 – Detecção de movimento através de subtração de fundo
Visão Computacional e Realidade Aumentada Prof Marcelo Gattass 2007-s02 Trabalho 1 – Detecção de movimento através de subtração de fundo César Palomo 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

2 Motivação Automatização de tarefas como: Vigilância Eletrônica
Monitoramento de atividades humanas Análise de multidões Análise de tráfego urbano Detecção de ações potencialmente perigosas Perseguição de objetos de interesse Detecção de silhuetas 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

3 Método 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada
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4 Etapa 1 – Modelo de fundo Modelo de fundo: usado para diferenciar objetos em movimento do fundo estático Obtenção: por n frames iniciais são calculadas estatísticas (média ou mediana) para os valores dos pixels. Esta medida estatística servirá como modelo do fundo do vídeo Atualização: em intervalos de m frames as estatísticas são recalculadas e o modelo de fundo é atualizado com novos objetos estáticos, seguindo a seguinte fórmula: 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

5 Etapa 2: Segmentação por threshold
A cada frame, cada canal do pixel é comparado ao valor correspondente ao modelo de fundo. Se esta diferença ultrapassar um threshold, este pixel é identificado como pertencente a um objeto em movimento (pintado de branco no vídeo de saída)‏ Caso contrário, pixel é identificado como pertencente ao fundo (pintado de preto no vídeo de saída). 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

6 Etapa 3: Identificação de contornos ativos
A partir da identificação de cada objeto em movimento, seu contorno é mostrado em destaque Permite rastreamento dos objetos em movimento 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

7 Biblioteca utilizada: OpenCV
Biblioteca de visão computacional criada pela Intel Fácil de usar, funciona bem e é cheia de recursos comuns para uso em visão computacional Principais funções utilizadas: cvCaptureFromAVI(): inicializa captura a partir de um arquivo de vídeo cvCaptureFromCAM(): inicializa captura a partir de uma câmera de vídeo cvGrabFrame() e cvRetrieveFrame(): recupera próximo frame cvNamedWindow(): cria uma janela com o nome lógico informado cvCreateImage(): cria uma imagem para manipulação com os parâmetros informados cvShowImage(): mostra a imagem na janela identificada pelo seu nome lógico cvFindContours() e cvDrawContours(): identifica e desenha contornos ativos 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

8 Uso do programa Formato: #T1.exe inputType filePath Exemplos:
inputType: câmera (1) ou arquivo AVI (2)‏ filePath: caminho completo do arquivo AVI (usado somente se tipo de entrada for AVI (2)‏ Exemplos: #T1.exe 1 Inicializa captura a partir de uma câmera #T1.exe 2 c:/videos/videoSeg.avi Inicializa captura a partir de um arquivo AVI 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

9 Notas sobre o método utilizado
Método com treinamento inicial pode não ser apropriado para algumas aplicações Ruído na captura influencia muito no resultado final de segmentação. Filtros de erosão e dilatação foram usados para tentar minimizar este problema Estratégia de cálculo do modelo de fundo foi utilizar a média/mediana. Métodos estatísticos mais complexos podem ser utilizados para criação e atualização do modelo de fundo com maior sucesso Parâmetros para atualização do fundo podem causar anomalias como: Fantasmas de objetos (quando ALPHA muito grande)‏ Objetos em movimento que se tornem estacionários podem demorar a serem adicionados ao modelo de fundo (quando ALPHA muito pequeno)‏ 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

10 Referências Página da disciplina: Enunciado do trabalho: OpenCV: Piccardi 2004 “Background subtraction techniques: a review” Cucchiara et al 2003 “Detecting Moving Objects, Ghosts, and Shadows in VideoStreams” Haritaoglu, I., Harwood, D. and Davis, L. S. "W4: real-time surveillance of people and their activities" 20/08/07 Visão Computacional e Realidade Aumentada César Palomo – inf . puc-rio . br

11 ? Perguntas César Palomo cpalomo @ inf . puc-rio . br 20/08/07
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