Visión. Sesión 6: Alineamiento 3D a partir de nubes de puntos. Departamento CCIA

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Visión. Sesión 6: Alineamiento 3D a partir de nubes de puntos. Departamento CCIA http://www.jtech.ua.es/vision/2011/"

Transcripción

1 Visión Sesión 6: Alineamiento 3D a partir de nubes de puntos Departamento CCIA

2 Hoy SfM (Structure from Motion) Alineamiento 3D (Registration) Descripción del Algoritmo ICP Experimentación con ICP Variantes del ICP Cámara Kinect Point Cloud Library (PCL) Referencias Andreas Nüchter Szymon Rusinkiewicz and Marc Levoy Bogdan Rusu and Steve Cousins 2

3 Objetivo: Reconstrucción de entornos 3D Para reconstruir digitalmente un entorno sin oclusiones es necesario visualizarlo desde diferentes puntos de vista Desde cada punto de vista, se obtiene una representación parcial del entorno (scan 3D) Para crear una representación completa y consistente del entorno, todos los scans deben alinearse en un único sistema de coordenadas (R. Gvili) 3

4 SfM (Structure from Motion) SfM = Alineamiento + Reconstrucción 3D (A. Bartoli) 4

5 El Problema del Alineamiento 3D Dados dos scans observados desde dos puntos de vista diferentes, en nuestro caso, dos nubes de puntos con su respectivo sistema de referencia local Se trata de encontrar la transformación rígida (rotación y traslación) entre los dos sistemas de referencia que alinea puntos correspondientes de las dos nubes (scan matching)? 5

6 Por qué es difícil el alineamiento 3D? 6

7 Métodos de Scan Matching Matching basado en características: Extraer características (features) distinguibles que permitan ser identificadas en ambos scans A partir del emparejamiento correspondiente entre características de ambos scans, se calcula la transformación rígida que las alinea Matching como un problema de optimización: Usar una función de coste que mide la calidad del alineamiento entre puntos de ambos scans Normalmente en un proceso iterativo, se determina la transformación rígida que minimiza dicha función de coste 7

8 Cálculo de la Transformación Rígida Solución en forma cerrada: Aplicable cuando se conocen las correspondencias entre los puntos 4 métodos matemáticos Usando Descomposición en Valores Singulares de una matriz (SVD) Usando matrices ortonormales Usando quaternions Usando quaternions duales Solución iterativa: Cuando las correspondencias entre los puntos son desconocidas Algoritmo ICP (Iterative Closest Points) 8

9 Descripción del algoritmo ICP Sean dos conjuntos de puntos 3D, M (model set) y D (data set), M = Nm D = Nd se trata de encontrar la transformación rígida (R,t) que minimiza la siguiente función de coste: donde wi,j determinan las correspondencias de puntos : 1 si mi empareja con dj wi,j = 0 en otro caso El algoritmo en cada paso de iteración, primero calcula las correspondencias de puntos usando el criterio del punto más cercano, y después calcula la transformación rígida que minimiza la función de coste para dichas correspondencias, utilizando uno de los métodos en forma cerrada 9

10 El algoritmo ICP Repetir for all dj D do encontrar el punto más cercano de dj en el conjunto M end for Calcular la transformación (R,t) que minimiza la función de coste Actualizar el conjunto de datos D, aplicándole esta transformación Calcular la diferencia del error cuadrático: ei = Ei-1(R,t) - Ei(R,t) hasta que ei < Umbral OR Max_iteraciones 10

11 Calcular la Transformación (R,t) con ICP Generalmente se calcula primero la rotación R y después la traslación t Idea: en la solución correcta las 2 nubes de puntos deberían tener el mismo centroide Modificar las 2 nubes de puntos restándoles sus respectivos centroides D = {d i = di - dm} 1,..,N M = {m i = mi - cm} 1,..,N De forma que el problema se reduce a minimizar la función de error: 11

12 Calcular la Transformación (R,t) con ICP Calcular la rotación R usando una solución en forma cerrada (por ejemplo SVD) Calcular la traslación t = cm - Rcd cm t Rcd cd 12

13 Descomposición en Valores Singulares (SVD) de una matriz Calcular la matriz 3x3 de correlación H donde Calcular la descomposición en valores singulares de la matriz H = U S V t La matriz 3x3 de rotación es R = V U t 13

14 Ejemplo 2D (0,0) x y Data set (2057 puntos) Model set (1966 puntos) Iteración: 1 R;t : 36.7º; (-194.3, 263.8) Error : 75.5 Iteración: 2 R;t : 5.9º; (-48.6, 11.8) Error : 36.7 Iteración: 3 R;t : 1.5º; (-9.4, -6.9) Error : 19.5 Iteración: 4 R;t : 1.4º; (-2.4, -2.8) Error : 14.5 Iteración: 5 R;t GLOBAL: 45.6º; (-241.4, 303.2) Error :

15 Ejemplo 3D: Traslación X Iteración: 1 R : (0.15,0.50,0.0) t: : (171.3, -2.8, 0.0) Error : Iteración: 2 R : (-0.15,-0.50,0.0) t: : (28.7, 2.8, 0.0) Error : Iteración: 3 R global: (0.0,0.0,0.0) t: global : (200.0, 0.0, 0.0) Error :

16 Ejemplo 3D:Rotación Yaw +Traslación X Iteración: 1 R : (-7.10,-0.38,-0.17) t: : (160.4, -2.1, 2.8) Error : Iteración: 2 R : (-2.77,0.24,0.11) t: : (38.5, -5.7, -4.8) Error : Iteración: 3 R : (-0.13,0.14,0.04) t: : (1.0., 0.3, 0.2) Error : 2.79 Iteración: 4 R global: (-10.0,0.0,0.0) t: global : (199.7, 0.7, 0.0) Error :

17 Ejemplo 3D: YawPitchRoll + XYZ Iteración: 1 R : (-2.79,-7.27,-4.95) t: : (92.4, 61.8, 134.3) Error : Iteración: 2 R : (-3.66,-4.59,-2.30) t: : (78.4, 18.5, 120.5) Error : Iteración: 3 R : (-2.52, -6.22, -0.13) t: : (4.1, 2.4, 129.6) Error : Iteración: 4 R : (0.64, -2.69, 0.02) t: : (-21.1, 11.6, 50.9) Error : Iteración: 5 R global: (-10.00, , ) t: global : (200.1, 99.9, 400.4) Error :

18 Variantes del ICP El algoritmo ICP fue originalmente creado en 1991 de forma simultánea por Chen y Medioni y por Bels y McKay Desde entonces han aparecido múltiples variantes que afectan a los distintos pasos del algoritmo: Seleccionar puntos en uno o ambos conjuntos Emparejar (matching) puntos entre los dos conjuntos Ponderar las correspondencias entre puntos Eliminar correspondencias incorrectas (outliers) Métrica de error asociado a las correspondencias Minimizar el error 18

19 Selección de puntos Todos los puntos disponibles Muestreo uniforme Muestreo aleatorio con diferentes muestras en cada iteración Con alto gradiente (color o intensidad) Muestreo con la mayor distribución de normales Muestreo uniforme en cada sub-espacio angular de normales Facilita la convergencia en escenas con características pequeñas y dispersas (Levoy) 19

20 Emparejamiento de puntos Encontrar el punto más cercano en el otro conjunto (Closest Point) Para acelerar la búsqueda, se utiliza un Kd-tree Encontrar la intersección del rayo en la dirección de la normal, con el conjunto modelo (Normal Shooting) (Levoy) Proyectar el punto sobre el conjunto modelo desde el punto de vista de la cámara del conjunto modelo (Reverse Calibration) (R. Gvili) 20

21 Ponderación de correspondencias Pesos constantes Asignar pesos en función de la distancia entre los puntos: Ponderar en función de la compatibilidad de normales: Weight = n1. n2 Ponderar en función del color Ponderación basada en la incertidumbre de la medición (ruido del sensor) Por ejemplo, con la kinect las mediciones entre [60cm..1,5m] son más fiables que mediciones > 3m 21

22 Eliminación de correspondencias (outliers) Eliminar correspondencias con distancia entre sus puntos superior a un determinado umbral (R. Gvili) Eliminar un determinado porcentaje (por ejemplo 10%) de los peores emparejamientos, según alguna métrica (por ejemplo distancia entre puntos) Eliminar emparejamientos cuya distancia entre sus puntos sea superior a un determinado múltiplo (por ejemplo, 2.5) de la desviación típica de las distancias 22

23 Eliminación de outliers Eliminar emparejamientos que no son consistentes con otros emparejamientos vecinos Dos emparejamientos (p1,q1) y (p2,q2) son inconsistentes sii < Umbral (R. Gvili) Eliminar correspondencias que contienen puntos en los límites del conjunto destino Aplicable cuando el solapamiento entre los conjuntos no es completo (R. Gvili) 23

24 Medición del error de emparejamiento Métricas punto-a-punto que consideran la suma de distancias al cuadrado entre puntos correspondientes También pueden tener en cuenta la diferencia de color Distancia punto-al-plano que considera la suma de distancias al cuadrado entre cada punto con el plano más cercano (perpendicular a la normal del punto destino) (R. Gvili) 24

25 Minimización del error Generar repetidamente emparejamientos usando la transformación actual, y encontrar una nueva transformación que minimiza la métrica de error Minimización iterativa combinada con extrapolación en el espacio de las transformaciones para acelerar la convergencia Realizar la minimización iterativa con distintas perturbaciones en las condiciones iniciales, y seleccionar el mejor resultado Realizar la minimización iterativa usando distintos subconjuntos de puntos seleccionados aleatoriamente, y elegir el resultado óptimo usando una métrica robusta (least median of squares) 25

26 La cámara Kinect Comercializada desde Noviembre de 2010 Desarrollada por Primesense y utilizada por Microsoft para la consola Xbox 360 Reconoce gestos, comandos de voz, objetos e imágenes Se ha extendido su uso a la comunidad científica APIs OpenNI (Primesense) SDK (Microsoft) OpenKinect (comunidad abierta) 26

27 Sensores de la cámara Kinect (2) (1) (3) (5) (4) Cámara RGB (1) 32 bits de color 640x480 pixels 57º x 47º campo visual 30 Hz Sensor de profundidad proyector infrarrojo (2) cámara de infrarrojos (3) 16 bits de profundidad 320x Hz 1,2 a 3,5 metros Motor de inclinación (4) Tilt (hacia arriba o abajo) hasta 27º Micrófonos multiarray (5) 4 canales a 16 bit de audio 16 khz 27

28 Cálculo de la profundidad Se proyecta un patrón de puntos con un láser infrarrojo A partir de la luz infrarroja que llega rebotada a la cámara de infrarrojos se obtiene la profundidad a la que se encuentra cada pixel El patrón de puntos está memorizado para una profundidad conocida. Al poner objetos delante, el patrón aparece distorsionado y así se puede calcular la profundidad Como hay menos puntos en el patrón de IR que el mapa de profundidad, algunas partes de este mapa son interpoladas (J. Kjaer) 28

29 Capacidades de la kinect Ventajas Bajo coste (100 ) Proporciona 30 fps con resolución 640x480 Es capaz de detectar profundidad en zonas sin textura Puede funcionar a oscuras Inconvenientes Alcance limitado (50cm - 4m) Falla en zonas que reflejan mal la luz infrarroja No funciona en entornos de exterior Suele fallar en los bordes de los objetos 29

30 PCL (Point Cloud Library) Librería de procesamiento de nubes de puntos 3D Software de libre distribución (licencia BSD), desarrollado por la empresa Willow Garage Incluye algoritmos de Filtrado Extracción de características Reconstrucción de superficies Alineamiento Ajustes de modelo Segmentación Visualización Implementada en C++ Plataformas de desarrollo Linux, MacOS, Windows y Android Soporta de forma nativa las interfaces 3D de OpenNI 30

31 Estructuras básicas en PCL Tipo PointT Existen distintos tipos de puntos predefinidos: PointXYZ, PointXYZRGB, PointNormal, etc. Se pueden añadir tipos definidos por el usuario adding_custom_ptype.php#adding-custom-ptype Tipo PointCloud Permite almacenar una nube de puntos int width int height std::vector<pointt> points Nube de puntos organizada (height = número de filas) o desorganizada (height = 1) Ejemplo: pcl::pointcloud<pcl::pointxyz> cloud; std::vector<pcl::pointxyz> data = cloud.points; // Nube organizada cloud.width = 640; cloud.height = 480; // Nube desorganizada cloud.width = ; cloud.height = 1; basic_structures.php#basic-structures 31

32 Librerías de PCL libpcl_filters Filtros de datos: reducción de la resolución (downsampling), eliminación de outliers, etc. libpcl_features Extracción de características 3D: normales de superficies, puntos frontera, descriptores SIFT, NARF, etc libpcl_io Entrada y Salida: escribir y leer ficheros en formato PCD (Point Cloud Data) libpcl_segmentation Segmentación: extracción de clusters, ajustes de modelo mediante métodos de consenso, etc libpcl_surface Reconstrucción de superficies libpcl_registration ICP libpcl_keypoints Extracción de puntos clave que puede utilizarse para decidir dónde extraer descriptores de características libpcl_range_image Dar soporte a mapas de profundidad creados a partir de nubes de puntos 32

33 Procesamiento pipeline en PCL 1. Crear el objeto de procesamiento (filtro, estimador de características, segmentación, etc) 2. Utilizar setinputcloud para pasar la nube de puntos de entrada al módulo de procesamiento 3. Actualizar algunos parámetros 4. Invocar al correspondiente módulo de procesamiento (compute, filter, segment, etc) para obtener el resultado (R.B. Rusu) 33

34 Proyecto KinectFusion Un proyecto para la kinect que fusiona el mundo real y el virtual Generar modelos 3D en tiempo real: objetos, personas y habitaciones enteras Motor de física realista que permite escanear objetos para ser manipulados con realismo 34

35 Referencias 3D Robotic Mapping: The Simultaneous Localization and Mapping Problem with Six Degrees of Freedom. Andreas Nüchter (Springer 2009).: cap. 4 Efficient Variants of the ICP Algorithm. Rusinkiewicz and Levoy. (3DIM 2001) 3D is here: Point Cloud Library (PCL). Radu Bogdan Rusu and Steve Cousins (ICRA 2011) 35

SURFACE FROM POINT CLOUDS. Superficies a partir de nubes de puntos

SURFACE FROM POINT CLOUDS. Superficies a partir de nubes de puntos SURFACE FROM POINT CLOUDS Superficies a partir de nubes de puntos Qué es una nube de puntos? Conjunto de vértices en un sistema de coordenadas tridimensional. Representaciones de la superficie externa

Más detalles

Capítulo 2. Técnicas de procesamiento digital de imágenes y reconocimiento de patrones.

Capítulo 2. Técnicas de procesamiento digital de imágenes y reconocimiento de patrones. Capítulo 2. Técnicas de procesamiento digital de imágenes y reconocimiento de patrones. 2.1 Revisión sistema reconocimiento caracteres [9]: Un sistema de reconocimiento típicamente esta conformado por

Más detalles

Visión. Sesión 4: Búsqueda y tracking de modelos 2D en imágenes. Departamento CCIA http://www.jtech.ua.es/vision/2011/

Visión. Sesión 4: Búsqueda y tracking de modelos 2D en imágenes. Departamento CCIA http://www.jtech.ua.es/vision/2011/ Visión Sesión 4: Búsqueda y tracking de modelos 2D en imágenes Departamento CCIA http://www.jtech.ua.es/vision/2011/ Hoy Detección de aristas Transformada de Hough Componentes conectadas Alineación de

Más detalles

Modelización de entornos con visión artificial aplicado al guiado de robots

Modelización de entornos con visión artificial aplicado al guiado de robots Modelización de entornos con visión artificial aplicado al guiado de robots Boyán Bonev (boyan@ua.es) Grupo de Visión Robótica (), Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad

Más detalles

Capítulo 3. 3. Marco Teórico.

Capítulo 3. 3. Marco Teórico. Capítulo 3 3. Marco Teórico. La visión artificial o visión por computador se define como un área multidisciplinar que pretende, en cierta medida, reproducir artificialmente el sentido de la vista mediante

Más detalles

Tema 1.- Introducción a la Visión Artificial

Tema 1.- Introducción a la Visión Artificial Tema 1.- Introducción a la Visión Artificial Visión Artificial Avanzada Prof. Dr. Nicolás Luis Fernández García Departamento de Informática y Análisis Numérico Escuela Politécnica Superior Universidad

Más detalles

Luis Esteban Peñaherrera Sandoval Ing. de Software

Luis Esteban Peñaherrera Sandoval Ing. de Software DESARROLLO DE UN SISTEMA DE APRENDIZAJE INTERACTIVO PARA EL ÁREA DEL IDIOMA INGLÉS CON EL SOPORTE DEL KINECT DE MICROSOFT- CASO PRÁCTICO PARA NIÑOS DE 6 A 8 AÑOS EN EL CENTRO EDUCATIVO ILINIZAS. Luis Esteban

Más detalles

Procesado de Imagen para Reconocimiento de Huellas Digitales

Procesado de Imagen para Reconocimiento de Huellas Digitales Procesado de Imagen para Reconocimiento de Huellas Digitales Técnicas Avanzadas de Procesado de Imagen Marcos Ortega Hortas 1 Introducción (I) Identificación por huella dactilar, o fingerprint en inglés,

Más detalles

Reconocimiento de imágenes

Reconocimiento de imágenes Capítulo 4 Reconocimiento de imágenes En la actualidad, el reconocimiento de imágenes es una herramienta de gran utilidad en el área de control y automatización. Varias empresas usan el reconocimiento

Más detalles

Tema 6: Morfología. Primera parte

Tema 6: Morfología. Primera parte Tema 6: Morfología Primera parte Morfología La morfología matemática se basa en operaciones de teoría de conjuntos. En el caso de imágenes binarias, los conjuntos tratados son subconjuntos de Z 2 y en

Más detalles

Alineamiento. Cognitens-WLS400M

Alineamiento. Cognitens-WLS400M Alineamiento Objetivos Lograr entender el procedimiento de alineación. Entender el razón del alineamiento en el proceso de medición. Revisar y practicar los diferentes tipos de alineamiento. Familiarizarse

Más detalles

Capítulo 12: Indexación y asociación

Capítulo 12: Indexación y asociación Capítulo 12: Indexación y asociación Conceptos básicos Índices ordenados Archivos de índice de árbol B+ Archivos de índice de árbol B Asociación estática Asociación dinámica Comparación entre indexación

Más detalles

CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA

CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA CLASIFICACION IMPORTANCIA PROPÓSITO METODOLOGÍAS EXTRACTORES DE CARACTERÍSTICAS TIPOS DE CLASIFICACIÓN IMPORTANCIA CLASIFICAR HA SIDO, Y ES HOY DÍA, UN PROBLEMA FUNDAMENTAL

Más detalles

GUÍA PARA UN ESCANEO ÓPTIMO

GUÍA PARA UN ESCANEO ÓPTIMO Condiciones para obtener un buen escaneo Los factores que intervienen en el proceso de escaneo son ambientales, propios de la configuración y calibración del escáner así como del objeto a escanear. El

Más detalles

MODULO DE NI-VISION DE LABVIEW GUÍA DE INICIO JONATHAN EDUARDO CRUZ ORTIZ

MODULO DE NI-VISION DE LABVIEW GUÍA DE INICIO JONATHAN EDUARDO CRUZ ORTIZ MODULO DE NI-VISION DE LABVIEW GUÍA DE INICIO JONATHAN EDUARDO CRUZ ORTIZ UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS FACULTAD TECNOLÓGICA TECNOLOGÍA EN ELECTRÓNICA INGENIERÍA EN CONTROL Índice general

Más detalles

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES 3D EN GPU

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES 3D EN GPU Trabajo final PROCESAMIENTO DE IMÁGENES 3D EN GPU Para la materia de posgrado: Procesamiento digital de imágenes Dictada por el Profesor: Dr. Claudio Delrieux Propuesta presentada por Ing. Juan P. D Amato

Más detalles

Autor: Javier Yáñez García

Autor: Javier Yáñez García Curso 2009-2010 2010 Universidad Carlos III de Madrid PROYECTO FIN DE CARRERA: TRACKING DE PERSONAS A PARTIR DE VISIÓN ARTIFICIAL Autor: Javier Yáñez García Contenidos 1. Introducción 2. Estado del arte

Más detalles

Diseño de un sistema de navegación en interiores adaptado al guiado de personas.

Diseño de un sistema de navegación en interiores adaptado al guiado de personas. UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA Diseño de un sistema de navegación en interiores adaptado al guiado de personas. Aitor Aladrén Tudela Índice general 1 2 Sección 1 Introducción 1.1. Marco de trabajo La obtención

Más detalles

SISTEMAS DE SEGURIDAD DE RECONOCIMIENTO FACIAL

SISTEMAS DE SEGURIDAD DE RECONOCIMIENTO FACIAL SISTEMAS DE SEGURIDAD DE RECONOCIMIENTO FACIAL INTRODUCCIÓN Los sistemas de reconocimiento facial son sistemas de seguridad basados en aplicaciones que detectan e identifican automáticamente rostros humanos.

Más detalles

Redes de Kohonen y la Determinación Genética de las Clases

Redes de Kohonen y la Determinación Genética de las Clases Redes de Kohonen y la Determinación Genética de las Clases Angel Kuri Instituto Tecnológico Autónomo de México Octubre de 2001 Redes Neuronales de Kohonen Las Redes de Kohonen, también llamadas Mapas Auto-Organizados

Más detalles

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA TRABAJO FIN DE MÁSTER

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA TRABAJO FIN DE MÁSTER UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA TRABAJO FIN DE MÁSTER Clasificación automática de espacios utilizando información

Más detalles

CAPÍTULO 2 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES

CAPÍTULO 2 PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES CAPÍTULO PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES En este capítulo se presentan de manera breve, una explicación de la visión, las imágenes digitales y como son capturadas por medios electrónicos, el campo encargado

Más detalles

En este capitulo se presentan los métodos y algoritmos utilizados para el desarrollo del

En este capitulo se presentan los métodos y algoritmos utilizados para el desarrollo del 33 En este capitulo se presentan los métodos y algoritmos utilizados para el desarrollo del sistema de procesamiento de imágenes para controlar un robot manipulador y se describen en la forma como serán

Más detalles

Object Search and Localization for an Indoor Mobile Robot

Object Search and Localization for an Indoor Mobile Robot Object Search and Localization for an Indoor Mobile Robot Kristoffer Sjö, Dorian Gálvez López, Chandana Paul, Patric Jensfelt and Danica Kragic Artículo presentado por : Javier Cabanillas Lugar : Laboratorio

Más detalles

Visión artificial y Robótica Detección de movimiento y flujo óptico. Depto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial

Visión artificial y Robótica Detección de movimiento y flujo óptico. Depto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial Visión artificial y Robótica Detección de movimiento y flujo óptico Depto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial Contenidos Introducción Flujo óptico Structure From Motion Introducción

Más detalles

TEMA VI ANÁLISIS DIGITAL DE IMÁGENES

TEMA VI ANÁLISIS DIGITAL DE IMÁGENES TEMA VI ANÁLISIS DIGITAL DE IMÁGENES Qué es una imagen digital? Radianza media de una parcela Valor numérico Tratamiento digital Pixel Nº entero (ND) Pixel: unidad mínima de información en una imagen digital

Más detalles

UNIDAD DIDÁCTICA: ELECTRÓNICA DIGITAL

UNIDAD DIDÁCTICA: ELECTRÓNICA DIGITAL IES PABLO RUIZ PICASSO EL EJIDO (ALMERÍA) CURSO 2013-2014 UNIDAD DIDÁCTICA: ELECTRÓNICA DIGITAL ÍNDICE 1.- INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL 2.- SISTEMA BINARIO 2.1.- TRANSFORMACIÓN DE BINARIO A DECIMAL

Más detalles

Diseño de un pizarrón digital interactivo como apoyo a la enseñanza/aprendizaje en las aulas, usando visión por computadora

Diseño de un pizarrón digital interactivo como apoyo a la enseñanza/aprendizaje en las aulas, usando visión por computadora Diseño de un pizarrón digital interactivo como apoyo a la enseñanza/aprendizaje en las aulas, usando visión por computadora Laura Briones Severo Instituto Tecnológico de Apizaco laurabrioness@gmail.com

Más detalles

CONFERENCIA REALIDAD AUMENTADA. Ingeniero CARLOS ENRIQUE ORTIZ RANGEL carlos.ortiz@tecnomovilidad.com

CONFERENCIA REALIDAD AUMENTADA. Ingeniero CARLOS ENRIQUE ORTIZ RANGEL carlos.ortiz@tecnomovilidad.com CONFERENCIA REALIDAD AUMENTADA Ingeniero CARLOS ENRIQUE ORTIZ RANGEL carlos.ortiz@tecnomovilidad.com Bogotá, Septiembre 2012 OBJETIVO GENERAL El objetivo es presentar un recorrido actualizado por las diferentes

Más detalles

2 Representación poligonal

2 Representación poligonal INGENIERÍA INFORMÁTICA 2 Representación poligonal Introducción Modelo poligonal Teselación Simplificación Prof. Miguel Chover Introducción Modelado geométrico Creación del modelo 3D en el ordenador Técnica

Más detalles

Tema: Detección de billetes con OpenCV en Android.

Tema: Detección de billetes con OpenCV en Android. TRABAJO FINAL PARA APROBACION DEL CURSO DE POSTGRADO: INTRODUCCION AL PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMAGENES. UN ENFOQUE TEORICO - PRACTICO UTILIZANDO OPEN CV. FACULTAD DE INGENIERÍA. 2013. Autor: Vera, José

Más detalles

IB14 Informática para la construcción. Tema 5. Tratamiento de imágenes digitales

IB14 Informática para la construcción. Tema 5. Tratamiento de imágenes digitales IB14 Informática para la construcción Tema 5. Tratamiento de imágenes digitales Contenidos Fotografía tradicional. Fotografía digital. Procesamiento digital de imágenes. Cómo almacena el ordenador

Más detalles

Qué es una imágen digital?

Qué es una imágen digital? Qué es una imágen digital? Una imagen digital es una fotografía, un dibujo, un trabajo artístico o cualquier otra imagen que es convertida en un fichero de ordenador. Qué es una imágen digital? Una imagen

Más detalles

Aplicaciones del Procesado de Imagen

Aplicaciones del Procesado de Imagen Práctica - Aplicaciones del Procesado de Imagen. Introducción En la carpeta Mis Documentos\TDSII\pImagen y en Moodle se encuentran - El calendario de las prácticas de la asignatura, CalendarioTdsii.pdf

Más detalles

Tema 4:Segmentación de imágenes

Tema 4:Segmentación de imágenes Tema 4:Segmentación de imágenes La segmentación de imágenes divide la imagen en sus partes constituyentes hasta un nivel de subdivisión en el que se aíslen las regiones u objetos de interés. Los algoritmos

Más detalles

En las estructuras de datos, muchas de las implementaciones o mapeos de problemas, sus

En las estructuras de datos, muchas de las implementaciones o mapeos de problemas, sus 1 Introducción. En las estructuras de datos, muchas de las implementaciones o mapeos de problemas, sus soluciones o procesos, se basan en matrices binarias. Existen varios métodos y algoritmos que trabajan

Más detalles

6 de Mayo Bogotá, Colombia. ni.com/colombia 01 8000 513680 o (1) 482.4888

6 de Mayo Bogotá, Colombia. ni.com/colombia 01 8000 513680 o (1) 482.4888 6 de Mayo Bogotá, Colombia ni.com/colombia 01 8000 513680 o (1) 482.4888 Diseño y Simulación de Control y Código Matemático con LabVIEW Carlos Pazos Technical Marketing Engineer National Instruments Mexico

Más detalles

102784 [20380] Visió per Computador Prueba 1 (2015) [A] Teoría (10p) (una pregunta test fallada descuenta 1/4 de pregunta acertada)

102784 [20380] Visió per Computador Prueba 1 (2015) [A] Teoría (10p) (una pregunta test fallada descuenta 1/4 de pregunta acertada) 102784 [20380] Visió per Computador Prueba 1 (2015) [A] Teoría (10p) (una pregunta test fallada descuenta 1/4 de pregunta acertada) 1. El gap del silicio es de 1.11eV (salto energético entre banda de valencia

Más detalles

Algoritmos. Autor: José Ángel Acosta Rodríguez

Algoritmos. Autor: José Ángel Acosta Rodríguez Autor: 2006 ÍNDICE Página Índice 1 Problema 1. Movimiento de figuras geométricas.2 Problema 2. Conversión decimal a binario....3 Problema 3. Secuencias binarias..4 Problema 4. Conversión a binario a octal...

Más detalles

Capítulo 5. Modelo Matemático

Capítulo 5. Modelo Matemático Capítulo 5. Modelo Matemático Una vez establecidas las bases completas de diseño, se empieza a plantear todo el análisis que este proyecto requiere. Recordemos que un sistema mecatrónico requiere diferentes

Más detalles

Introducción al programa ImageJ Entrenamiento de docentes para el uso efectivo y desarrollo de recursos informáticos en el aula

Introducción al programa ImageJ Entrenamiento de docentes para el uso efectivo y desarrollo de recursos informáticos en el aula Introducción al programa ImageJ Entrenamiento de docentes para el uso efectivo y desarrollo de recursos informáticos en el aula Proyecto de Voluntariado Universitario DQIAQF, FCEN-UBA Autor: Rolando M.

Más detalles

Fundamentos de la Visión Artificial. Prof. Dr. Francisco Gómez Rodríguez Prof. Manuel J. Domínguez Morales 1

Fundamentos de la Visión Artificial. Prof. Dr. Francisco Gómez Rodríguez Prof. Manuel J. Domínguez Morales 1 Fundamentos de la Visión Artificial Prof. Dr. Francisco Gómez Rodríguez Prof. Manuel J. Domínguez Morales 1 Índice 1. Introducción a lavisión Artificial 2. Adquisición y representación de imágenes 3. Filtrado

Más detalles

Introducción a la Estadística con Excel

Introducción a la Estadística con Excel Introducción a la Estadística con Excel En el siguiente guión vamos a introducir el software Excel 2007 y la manera de trabajar con Estadística Descriptiva. Cargar o importar datos En Excel 2007 podemos

Más detalles

SCOP++ Lidar. Metodología de filtrado

SCOP++ Lidar. Metodología de filtrado SCOP++ Lidar. Metodología de filtrado 1 Contenido 1 Estrategia de filtrado y clasificación... 4 Eliminate Building Step (eliminación de edificios)... 5 Thin Out Step (reducción de densidad del fichero

Más detalles

Investigación sobre el cambio en la aceleración de un carrito que rueda hacia abajo sobre un plano inclinado

Investigación sobre el cambio en la aceleración de un carrito que rueda hacia abajo sobre un plano inclinado Investigación sobre el cambio en la aceleración de un carrito que rueda hacia abajo sobre un plano inclinado La investigación Pregunta de investigación: Es constante la aceleración de un carrito que cae

Más detalles

UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS CARRERA DE INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA E INSTRUMENTACIÓN

UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS CARRERA DE INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA E INSTRUMENTACIÓN UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS CARRERA DE INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA E INSTRUMENTACIÓN DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA PARA EL CONTROL DE UN ROBOT MÓVIL PARA ACCESO A LUGARES REMOTOS UTILIZANDO

Más detalles

A robust identification approach to gait recognition

A robust identification approach to gait recognition A robust identification approach to gait recognition Autor: Tao Ding Presentación: Carlos García Argos The Pennsylvania State University Presentación para la asignatura Reconocimiento Biométrico en EPS-UAM

Más detalles

Sector Metal-Decoletaje. Aplicación 3D para la detección de golpes, rebabas o defectos en piezas de forja

Sector Metal-Decoletaje. Aplicación 3D para la detección de golpes, rebabas o defectos en piezas de forja Sector Metal-Decoletaje Aplicación 3D para la detección de golpes, rebabas o defectos en piezas de forja La visión 3D llega donde la visión 2D no puede llegar La obtención de un modelo 3D permite inspecciones

Más detalles

Cámara. Práctica 5. 5.1. Introducción. 5.1.1. Proyección

Cámara. Práctica 5. 5.1. Introducción. 5.1.1. Proyección Práctica 5 Cámara 5.1. Introducción En esta práctica se aborda la creación de la cámara virtual, esto es, el medio o forma mediante el cual vamos a poder observar los elementos de la escena. De nuevo,

Más detalles

Lista de acrónimos... xv. Cómo leer este libro?... xvii

Lista de acrónimos... xv. Cómo leer este libro?... xvii Índice general Lista de acrónimos... xv Cómo leer este libro?... xvii CAPÍTULO 1. Diseño avanzado de interfaces de usuario... 19 1.2.1. Insertar fragments desde XML... 27 1.2.2. Insertar fragments desde

Más detalles

Enfoque propuesto para la detección del humo de señales de video.

Enfoque propuesto para la detección del humo de señales de video. Capítulo 3 Enfoque propuesto para la detección del humo de señales de video. 3.1 Comportamiento del enfoque propuesto. Una visión general del método propuesto se muestra en la figura 2. El método genera

Más detalles

Sistema Maxx Map Características Técnicas

Sistema Maxx Map Características Técnicas Sistema Maxx Map Características Técnicas 1. Arquitectura 2. Servidor 2.1. Hardware 2.1.1. Caracteristicas 2.1.2. Requerimientos 2.1.3. Interface a otros sistemas 2.2. Software 2.2.1. Caracteristicas 2.2.2.

Más detalles

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que Capítulo 1 Marco Contextual 1.1. Formulación del problema 1.1.1. Definición del problema El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que varían con el tiempo. Tal información,

Más detalles

Capítulo III Procesamiento Digital de Imágenes

Capítulo III Procesamiento Digital de Imágenes Capítulo III Procesamiento Digital de Imágenes Contenido Introducción al Procesamiento digital de imágenes Orígenes del procesamiento digital de imágenes. Aplicaciones del Procesamiento de Imágenes Componentes

Más detalles

Práctica 2 - Procesamiento de Imágenes

Práctica 2 - Procesamiento de Imágenes Práctica 2 - Procesamiento de Imágenes En esta práctica veremos diferentes técnicas de tratamiento que suelen ser aplicadas a las imágenes obtenidas desde satélites. Muchos de los procedimientos que aprendamos

Más detalles

Cursos AUTOCAD 2D Y 3D: Planos y maquetas

Cursos AUTOCAD 2D Y 3D: Planos y maquetas Cursos AUTOCAD 2D Y 3D: Planos y maquetas OBJETIVOS Con la realización de este curso adquieres un conocimiento sólido en el manejo de Auto- CAD para el desarrollo de cualquier tipo de plano, tanto en 2

Más detalles

Estimación de Movimiento (Marzo 2012)

Estimación de Movimiento (Marzo 2012) Estimación de Movimiento (Marzo 2012) 1 Estimación de Movimiento (Marzo 2012) Iván López Espejo, Jonathan Prados Garzón Documento que trata de la estimación de movimiento en imágenes. L I. INTRODUCCIÓN

Más detalles

8.1. FITROS DE PASO BAJO 81. Figura 8.1: Tipos de filtro y mecanismo de aplicación

8.1. FITROS DE PASO BAJO 81. Figura 8.1: Tipos de filtro y mecanismo de aplicación 8.1. FITROS DE PASO BAJO 81 Figura 8.1: Tipos de filtro y mecanismo de aplicación 82 TEMA 8. TÉCNICAS DE FILTRADO -2-1 0 1 2-2 -1 0 1 2-2 -1 0 1 2-2 -1 0 1 2-2 -1 0 1 2-2 -2-2 -2-2 -1-1 -1-1 -1 0 0 0 0

Más detalles

Prácticas de programación en C con MinGW Developer Studio

Prácticas de programación en C con MinGW Developer Studio Prácticas de programación en C con MinGW Developer Studio MinGW Developer Studio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para la programación en lenguaje C gratuito y cómodo de usar. Se ejecuta en

Más detalles

Visión Artificial. Por Elisabeth Pérez

Visión Artificial. Por Elisabeth Pérez Visión Artificial Por Elisabeth Pérez Indice Qué es la Visión Artificial? Visión Artificial Diversos nombres Áreas de Aplicación Visión Artificial en Sistemas de Calidad Los pasos a tener en cuenta Áreas

Más detalles

Texturas. Descripción y aplicaciones

Texturas. Descripción y aplicaciones Texturas Descripciónyaplicaciones Motivación Segmentación de texturas. Clasificación de texturas. Síntesis de texturas. Extracción de características. Reconocimiento de patrones. Reconocimiento de objetos.

Más detalles

PREPROCESADO DE DATOS PARA MINERIA DE DATOS

PREPROCESADO DE DATOS PARA MINERIA DE DATOS Ó 10.1007/978-3-319-02738-8-2. PREPROCESADO DE DATOS PARA MINERIA DE DATOS Miguel Cárdenas-Montes Frecuentemente las actividades de minería de datos suelen prestar poca atención a las actividades de procesado

Más detalles

ELABORACIÓN DE MAPAS COGNITIVOS DE ENTORNO EMPLEANDO UN SENSOR LÁSER ACTIVO

ELABORACIÓN DE MAPAS COGNITIVOS DE ENTORNO EMPLEANDO UN SENSOR LÁSER ACTIVO INSTITUTO UNIVERSITARIO DE SISTEMAS INTELIGENTES Y APLICACIONES NUMÉRICAS EN INGENIERÍA UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA TRABAJO FINAL DE MÁSTER ELABORACIÓN DE MAPAS COGNITIVOS DE ENTORNO EMPLEANDO

Más detalles

SEGURIDAD Y PROTECCION DE FICHEROS

SEGURIDAD Y PROTECCION DE FICHEROS SEGURIDAD Y PROTECCION DE FICHEROS INTEGRIDAD DEL SISTEMA DE ARCHIVOS ATAQUES AL SISTEMA PRINCIPIOS DE DISEÑO DE SISTEMAS SEGUROS IDENTIFICACIÓN DE USUARIOS MECANISMOS DE PROTECCIÓN Y CONTROL INTEGRIDAD

Más detalles

Capítulo 3. dependen de él son, por ejemplo, la voz, una onda de radio, un electrocardiograma, etc. El

Capítulo 3. dependen de él son, por ejemplo, la voz, una onda de radio, un electrocardiograma, etc. El Capítulo 3 Procesamiento digital de señales mioeléctricas Las señales se representan matemáticamente como funciones de una o más variables independientes. La variable independiente más común es el tiempo,

Más detalles

Análisis de desempeño y modelo de escalabilidad para SGP

Análisis de desempeño y modelo de escalabilidad para SGP Análisis de desempeño y modelo de escalabilidad para SGP Este documento es producto de la experiencia de Analítica en pruebas de stress sobre el software SGP. Estas pruebas se realizaron sobre un proceso

Más detalles

CONCEPTOS BASICOS DE IMAGEN DIGITAL

CONCEPTOS BASICOS DE IMAGEN DIGITAL CONCEPTOS BASICOS DE IMAGEN DIGITAL 1- Conceptos Básicos Una imagen analógica es una imagen natural captada con una cámara o cualquier otro instrumento óptico, presenta unas características de sombras

Más detalles

!!!!!!!! !!!!! Práctica!4.! Programación!básica!en!C.! ! Grado!en!Ingeniería!!en!Electrónica!y!Automática!Industrial! ! Curso!2015H2016!

!!!!!!!! !!!!! Práctica!4.! Programación!básica!en!C.! ! Grado!en!Ingeniería!!en!Electrónica!y!Automática!Industrial! ! Curso!2015H2016! INFORMÁTICA Práctica4. ProgramaciónbásicaenC. GradoenIngenieríaenElectrónicayAutomáticaIndustrial Curso2015H2016 v2.1(18.09.2015) A continuación figuran una serie de ejercicios propuestos, agrupados por

Más detalles

Software de Particle Tracking Version 1.0

Software de Particle Tracking Version 1.0 Software de Particle Tracking Version 1.0 Martín Pastor Laboratorio de Medios Granulares Departamento de Física y Matemática Aplicada Universidad de Navarra Enero, 2007 Índice general 1. Introducción 3

Más detalles

Reducción del ruido en una imagen digital.

Reducción del ruido en una imagen digital. Reducción del ruido en una imagen digital. Departamento de Ingeniería electrónica, Telecomunicación y Automática. Área de Ingeniería de Sistemas y Automática OBJETIVOS: Estudio de distintas máscaras para

Más detalles

Construcción de mapas 3D y extracción de primitivas geométricas del entorno

Construcción de mapas 3D y extracción de primitivas geométricas del entorno Construcción de mapas 3D y extracción de primitivas geométricas del entorno Diego Viejo Miguel Cazorla Dpto. Ciencia de la Computación e I.A. Universidad de Alicante Apdo 99 03080 Alicante {dviejo,miguel}@dccia.ua.es

Más detalles

- para crear fácilmente Superficies y Parches de Splines

- para crear fácilmente Superficies y Parches de Splines BLACKSTAR SPLURF - para crear fácilmente Superficies y Parches de Splines 1 Información General Derechos de Autor y Responsabilidades BlackStar Solutions no ofrece ninguna garantía derivada del comportamiento

Más detalles

Estructuras en Imagen Médica y Tecnologías Cloud

Estructuras en Imagen Médica y Tecnologías Cloud Segmentación e Identificación de Estructuras en Imagen Médica y Tecnologías Cloud José Crespo DLSIIS Grupo de Informática Biomédica Facultad de Informática Universidad Politécnica de Madrid Campus de Montegancedo,

Más detalles

CONTROL DE ROBOTS Y SISTEMAS SENSORIALES 4º Ingeniería Industrial

CONTROL DE ROBOTS Y SISTEMAS SENSORIALES 4º Ingeniería Industrial TÍTULO Segmentación, localización y reconocimiento de piezas OBJETIVO El objetivo de la práctica es mostrar al alumno un método para el reconocimiento de varias piezas existentes en el módulo servidor

Más detalles

Anexo IV Configuración del Entorno de Desarrollo. Guía de puntos de interés de la Ciudad de Madrid

Anexo IV Configuración del Entorno de Desarrollo. Guía de puntos de interés de la Ciudad de Madrid Anexo IV Configuración del Entorno de Desarrollo Guía de puntos de interés de la Ciudad de Madrid 1. Índice Anexo IV Configuración del Entorno de Desarrollo... 1 1. Índice... 2 2. Entorno de Desarrollo...

Más detalles

TEMA 3 Representación de la información

TEMA 3 Representación de la información TEMA 3 Representación de la información Álvarez, S., Bravo, S., Departamento de Informática y automática Universidad de Salamanca Introducción Para que el ordenador ejecute programas necesita dos tipos

Más detalles

Introducción: Visualización, Discretización,

Introducción: Visualización, Discretización, Introducción: Visualización, Discretización, Hardware y Métodos Numéricos Prof. M.C. Rivara 2011 M.C.Rivara 2011 1 Contenido Visualización Científica versus Visualización Realista Modelación de objetos

Más detalles

HERRAMIENTAS DIGITALES PARA DISEÑO Y CONTRUCCIONES DE PRESENTACIONES. TOTAL: 80 HORAS TOTAL CICLO: 16 SABADOS

HERRAMIENTAS DIGITALES PARA DISEÑO Y CONTRUCCIONES DE PRESENTACIONES. TOTAL: 80 HORAS TOTAL CICLO: 16 SABADOS HERRAMIENTAS DIGITALES PARA DISEÑO Y CONTRUCCIONES DE PRESENTACIONES. TOTAL: 80 HORAS TOTAL CICLO: 16 SABADOS INTRODUCCIÓN El curso de Herramientas Básicas Digitales está dirigido a todas las personas

Más detalles

qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq

qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw ertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwer tyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiop asdfghjklzxcvbnmqwertyuiopas

Más detalles

INFORMÁTICA. Práctica 5. Programación en C. Grado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industrial. Curso 2013-2014. v1.0 (05.03.

INFORMÁTICA. Práctica 5. Programación en C. Grado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industrial. Curso 2013-2014. v1.0 (05.03. INFORMÁTICA Práctica 5. Programación en C. Grado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industrial Curso 2013-2014 v1.0 (05.03.14) A continuación figuran una serie de ejercicios propuestos, agrupados

Más detalles

SilverFast isrd - Eliminación de polvo y arañazos con infrarrojos

SilverFast isrd - Eliminación de polvo y arañazos con infrarrojos SilverFast isrd - Eliminación de polvo y arañazos con infrarrojos Diapositivas y negativos siempre tienen pequeñas partículas y arañazos, incluso cuando se manipulan con mucho cuidado. Existen muchas tecnologías

Más detalles

Superficies a partir de nubes de puntos

Superficies a partir de nubes de puntos 1 Realizado por: López D. Hilda M., Gómez F. Antonio R. Superficies a partir de nubes de puntos En el trabajo a continuación estudiaremos la técnica para extrapolar superficies de objetos de la vida real

Más detalles

La definición de digital es toda información representada por una serie de pulsos eléctricos discretos basados en un sistema binario (ceros y unos).

La definición de digital es toda información representada por una serie de pulsos eléctricos discretos basados en un sistema binario (ceros y unos). Tratamiento de la Imagen Digital Qué es la imagen digital? La definición de digital es toda información representada por una serie de pulsos eléctricos discretos basados en un sistema binario (ceros y

Más detalles

Sistema de Reconocimiento de Iris Implementado en un Procesador Digital de Señales

Sistema de Reconocimiento de Iris Implementado en un Procesador Digital de Señales Sistema de Reconocimiento de Iris Implementado en un Procesador Digital de Señales Arles Felipe García Maya Juan Camilo Moreno Ruiz Director MSc. Edwin Andrés Quintero Salazar Ing. Electrónica Orden del

Más detalles

FLS -SUV LiDAR para embarcaciones

FLS -SUV LiDAR para embarcaciones FLS -SUV LiDAR para embarcaciones Objetivos QUIÉNES SOMOS? VIXIA SYSTEM es una empresa destinada a desarrollar actividades en torno a sistemas de visualización y evaluación de variables ambientales, sistemas

Más detalles

Maximiliano G. G. - Septiembre 2010. - mxgdvg@gmail.com (Versión 0.)

Maximiliano G. G. - Septiembre 2010. - mxgdvg@gmail.com (Versión 0.) Estas son mis respuestas a algunas cuestiones y preguntas de exámenes (no hay soluciones oficiales resueltas por el equipo docente en esta asignatura). Como soy un alumno, no necesariamente son correctas

Más detalles

Operaciones Morfológicas en Imágenes Binarias

Operaciones Morfológicas en Imágenes Binarias Operaciones Morfológicas en Imágenes Binarias Introducción La morfología matemática es una herramienta muy utilizada en el procesamiento de i- mágenes. Las operaciones morfológicas pueden simplificar los

Más detalles

Robótica y visión artificial. Miguel Cazorla http://www.dccia.ua.es/~miguel Grupo de Visión Robótica Universidad de Alicante

Robótica y visión artificial. Miguel Cazorla http://www.dccia.ua.es/~miguel Grupo de Visión Robótica Universidad de Alicante Robótica y visión artificial Miguel Cazorla http://www.dccia.ua.es/~miguel Grupo de Visión Robótica Universidad de Alicante Introducción Percepción biológica vs. computacional Qué es una imagen? Procesamiento

Más detalles

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA INGENIERÍA SUPERIOR DE INFORMÁTICA. Curso académico 2011-2012. Proyecto Fin de Carrera

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA INGENIERÍA SUPERIOR DE INFORMÁTICA. Curso académico 2011-2012. Proyecto Fin de Carrera UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA INGENIERÍA SUPERIOR DE INFORMÁTICA Curso académico 2011-2012 Proyecto Fin de Carrera LIBRERÍAS WRAPPER PARA EL ACCESO A CÁMARAS KINECT Y HERRAMIENTAS PARA EL CALIBRADO

Más detalles

Trabajo Individual de Introducción a la Ingeniería Informática

Trabajo Individual de Introducción a la Ingeniería Informática Estudios Generales Ciencias Formatos Gráficos: Trabajo Individual de Introducción a la Ingeniería Informática Horario: H - 0332 Docente: Marcelo Guardia, Richard Investigador: 10. Sánchez Rosas, Juan Eladio

Más detalles

Introducción a JOUTEC

Introducción a JOUTEC Introducción a JOUTEC T-eye (ADR-3000) Automated Driving Recorder Que es?? GRABADOR DIGITAL DE INCIDENTES CRITICOS DENTRO DEL VEHICULO COMPACTO BAJO COSTO ALCANZABLE The eye Automático y Compacto Para

Más detalles

EDDO HUMAN MOTION TRACKING AND ANALYSIS

EDDO HUMAN MOTION TRACKING AND ANALYSIS EDDO HUMAN MOTION TRACKING AND ANALYSIS Page 2 of 6 EDDO SISTEMA PORTÁTIL DE CAPTURA DE MOVIMIENTO PARA ANÁLISIS BIOMECÁNICO 1. Descripción general 1) EDDO es un sistema portátil de captura de movimiento,

Más detalles

Tratamiento de la Imagen Digital

Tratamiento de la Imagen Digital Tratamiento de la Imagen Digital Qué es la imagen digital? La definición de digital es toda información representada por una serie de pulsos electricos discretos basados en un sistema binario (ceros y

Más detalles

TOPOGRAFÍA LÁSER CON EL MÉTODO I-SITE APLICADO A MINERÍA. El sistema de escáner I- Site es un método de levantamiento topográfico terrestre

TOPOGRAFÍA LÁSER CON EL MÉTODO I-SITE APLICADO A MINERÍA. El sistema de escáner I- Site es un método de levantamiento topográfico terrestre TOPOGRAFÍA LÁSER CON EL MÉTODO I-SITE APLICADO A MINERÍA 1. Introducción El sistema de escáner I- Site es un método de levantamiento topográfico terrestre desarrollado para recopilar información tridimensional

Más detalles

SENSOR DE POSICIÓN ULTRASÓNICO. Guía de Uso

SENSOR DE POSICIÓN ULTRASÓNICO. Guía de Uso SENSOR DE POSICIÓN ULTRASÓNICO Guía de Uso Introducción I NTRODUCCIÓN El S ENSOR DE P OSICIÓN U LTRASÓNICO de INGKA permite medir la distancia entre un determinado objeto y el sensor de manera continua.

Más detalles

SISTEMAS DE INFORMACIÓN II TEORÍA

SISTEMAS DE INFORMACIÓN II TEORÍA CONTENIDO: EL PROCESO DE DISEÑO DE SISTEMAS DISTRIBUIDOS MANEJANDO LOS DATOS EN LOS SISTEMAS DISTRIBUIDOS DISEÑANDO SISTEMAS PARA REDES DE ÁREA LOCAL DISEÑANDO SISTEMAS PARA ARQUITECTURAS CLIENTE/SERVIDOR

Más detalles

Corrección de bordes en imágenes de rango por medio de un algoritmo genético

Corrección de bordes en imágenes de rango por medio de un algoritmo genético Corrección de bordes en imágenes de rango por medio de un algoritmo genético Idanis B. Díaz* y John W. Branch** Resumen En este artículo se propone un método que permite completar y mejorar los bordes

Más detalles

INSTRUCTIVO PARA LA CUENTA DE PUNTOS FUNCIÓN

INSTRUCTIVO PARA LA CUENTA DE PUNTOS FUNCIÓN INSTRUCTIVO PARA LA CUENTA DE PUNTOS FUNCIÓN INDICE Introducción...2 Frontera de la aplicación...3 Cuenta de Puntos Función sin ajustar...3 Funciones de Datos...4 Funciones Transaccionales...4 Mecanismo...5

Más detalles

Técnicas empleadas. además de los discos las controladoras.

Técnicas empleadas. además de los discos las controladoras. RAID Introducción En los últimos años, la mejora en la tecnología de semiconductores ha significado un gran incremento en la velocidad de los procesadores y las memorias principales que, a su vez, exigen

Más detalles

Procesamiento Digital De Imágenes

Procesamiento Digital De Imágenes Introducción 1 Procesamiento Digital De Imágenes El término procesamiento digital de imágenes versa sobre la manipulación y análisis de imágenes por computadora Se utiliza mayormente para extraer/revelar

Más detalles