Diferencia entre revisiones de «Plugin colores»

De Proyecto Butiá
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(Desarrollo del problema)
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   - Dependencias: gcc, git, gettext, libusb-devel, sugar-emulator
 
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* Re elevamiento de funcionalidades y algoritmos existentes
 
* Re elevamiento de funcionalidades y algoritmos existentes

Revisión del 19:08 22 abr 2014

Integrantes

  • Andrés Aldado
  • Alejandro Fontes
  • Kyria Márquez

Actualmente estamos

Optimizando el reconocimiento de colores a través de la cámara.

Documentación

Introducción

A continuación presentamos el proyecto Plugin para detección de Colores. Aquí se busca permitir al usuario interactuar con la cámara de sensor de colores de manera ágil, amigable e interactiva. Dando la posibilidad a usuarios utilizar estructuras de control y decidir acciones en base a resultados obtenidos.

Motivación

Objetivos

  • Reconocer el color predominante en un escenario mediante la cámara web de un PC de manera eficiente utilizando libreria pygame.
  • Lograr un conjunto de funcionalidades que permita a los usuarios de manera ágil y amigable utilizar la cámara como sensor de color comparando el resultado obtenido con la paleta de colores nativa. Permitiendo tomar decisiones si el resultado obtenido es el esperado e interactuando con el resto de las funcionalidades de la paleta.

Desarrollo del problema

  • Configuración del entorno: A continuación se detallan los requisitos, dependencias y pasos para utilizar las funcionalidades del plugin para detección de colores a través de la cámara.
 - Dependencias: gcc, git, gettext, libusb-devel, sugar-emulator
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  • Re elevamiento de funcionalidades y algoritmos existentes

Se probaron diferentes plugins que actualmente existen en la plataforma butia, entre ellos observamos el comportamiento del plugin followme y reconocimiento de marcas. De estos dos plugins decidimos basarnos en followme para lograr concretar la funcionalidad deseada.

Dentro de los algoritmos existentes en la web encontramos muchos desarrollos en lenguaje C o matlab. Algunos de estos son Euclester o Mahalanobis. Según algunas comparaciones de los resultados el algoritmo de Mahalanobis es mas efectivo que Euclester.

  • Herramientas utilizadas para resolver el problema

Pygame: es un conjunto de librerías de phyton que generalmente se utiliza para creación de video juegos en 2D. De aquí utilizamos la función average_color la cual nos devuelve el promedio de color en un cuadrado que fue seteado en la cámara.

Librería numpy: Es una extensión de phyton agrega soporte para vectores y matrices. La utilizamos básicamente para convertir un arrays en vectores.

Libreria math: Provee funciones para hacer cálculos matemáticos. Los cálculos que utilizamos fueron raíz, cuadrado.


  • Implementación de nuevas funcionalidades

Conclusiones

Trabajo a futuro