Diferencia entre revisiones de «Plugin colores»

De Proyecto Butiá
Saltar a: navegación, buscar
(Desarrollo del problema)
(Configuración del entorno)
Línea 33: Línea 33:
 
A continuación se detallan los requisitos, dependencias y pasos para utilizar las funcionalidades del plugin para detección de colores a través de la cámara.
 
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
 
   - Dependencias: gcc, git, gettext, libusb-devel, sugar-emulator
   -Librerías utilizadas: Pygame, numpy, math
+
   - Librerías utilizadas: Pygame, numpy, math
 
+
  
 
==== Relevamiento de material existente ====
 
==== Relevamiento de material existente ====

Revisión del 11:36 18 jun 2014

Integrantes

  • Andrés Aldado
  • Alejandro Fontes
  • Kyria Márquez

Actualmente estamos

Proyecto finalizado! Esperamos que este espacio sea útil para futuros estudiantes que quieran extender el proyecto.

Documentación

Introducción

A continuación presentamos el proyecto Plugin para detección de Colores. En el mismo buscamos permitir al usuario interactuar con la cámara para utilizarla como un sensor de colores de manera ágil, amigable e interactiva a través de TurtleBots. Dando la posibilidad a los usuarios de utilizar estructuras de control y decidir acciones en base a los resultados obtenidos.

Motivación

Durante el año 2013 cursamos la materia Butiá interactuando con docentes, alumnos y personas interesadas en la robótica. Aquí tuvimos distintas experiencias con los robots tanto a nivel de hardware como de software.

Al comenzar la materia se fijaron las pautas de aprobación entre las que se detallaba un proyecto. Aprobadas las instancias previas requeridas para realizarlo nos permitieron elegir un tema de interés sobre el cual trabajar. Debido a nuestra experiencia e inquietudes al ver funcionar los plugins reconocimiento de marcas y followme decidimos embarcarnos en esta camino para lograr las metas de la materia y las personales en cuanto al funcionamiento de las tecnologías de reconocimiento.

Objetivos

  • Crear un plugin que identifique el color predominante en un escenario mediante la cámara web de la XO de manera eficiente.
  • 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.
  • Estudiar distintos algoritmos de detección de colores por comparación de distancia y seleccionar el más apropiado para el proyecto.

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
 - Librerías utilizadas: Pygame, numpy, math

Relevamiento de material existente

  • Plugins

Se probaron diferentes plugins que actualmente existen en la plataforma butiá, entre ellos observamos el comportamiento de followme y el de reconocimiento de marcas. De estos dos plugins decidimos reutilizar las funcionalidades que utilizaba followme para poder interactuar con la cámara mediante la biblioteca Pygame.

  • Distancia de color

El algoritmo para calcular la distancia entre dos colores utilizado se basa en el paper Colour metric [1].

El mismo se desarrolla a partir de la distancia euclideana común entro dos colores en el espacio RGB. A este calculo se le agrega un peso a cada componente calculando una distancia euclideana ponderada. Finalmente se le agrega un peso variable según la relación de componente Rojo entre los dos colores comparados llegando a la fórmula

<math>\vert\vert\Delta C\vert\vert=\sqrt{(2+r)\Delta R^2+4\Delta G^2+(3-r)\Delta B^2}</math>

Esta fue la fórmula utilizada para desarrollar el calculo mediante la biblioteca NumPy en código Python.


Implementación de nuevas funcionalidades

Este desarrollo agrega la posibilidad de utilizar en una estructura de control un condicional, que compara el color que la cámara detecta con un color de la paleta nativa.


Herramientas utilizadas para resolver el problema

  • Biblioteca Pygame [2]: es un conjunto de módulos de Python que generalmente se utiliza para creación de videojuegos 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.
  • Biblioteca NumPy [3]: Es una extensión de Python agrega soporte para vectores y matrices. La utilizamos para el manejo de operaciones entre los vectores de color RGB.
  • Biblioteca Math: Provee funciones para hacer cálculos matemáticos. Los cálculos que utilizamos fueron raíz, cuadrado.


Diagramas de flujo

Funcionalidad comparar_color: Funcionalidad setearBrillo: Funcionalidad setarTolerancia:
Comparar color.png Setear brillo.png Set tolerancia.png

Paleta ColorView

En la siguiente imágen se puede observar las funcionalidades de la paleta desarrollada.

Funcionalidadescolorview.png

Descripción de las funcionalidades

  • Comparar color: permite seleccionar un color de la paleta de colores nativa y comparar con el color que esta detectando la cámara.
  • Ver cámara: Abre una nueva ventana que permite visualizar lo que esta viendo la cámara en este momento, el área que se toma para identificar un color y una muestra del color promediado por la cámara.
  • Setear tolerancia: Permite establecer la tolerancia entre la distancia de los colores comparados. Por defecto se inicializa en 10.
  • Setear brillo: Permite establecer el brillo de la cámara. Por defecto se establece en 10.


Demo del plugin

Conclusiones

Trabajo a futuro

  • Estudiar la compatibilidad para distintas versiones de Pygame y las cámaras soportadas.
  • Extender el plugin para detectar formas además de un color particular.
  • Analizar otros algoritmos para calcular la distancia. Por ejemplo comparar la distancia utilizando el espacio de color YUV.
  • Analizar utilizar un sensor externo como sustituto de la cámara integrada.

Referencias

[Colour Metric] http://www.compuphase.com/cmetric.htm

[Pygame] http://www.pygame.org/docs/index.html

[NumPy] http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial