Sistema de detección: segmentación: calibración del umbral

Sistema de detección: segmentación: calibración del umbral

de Usuario eliminado -
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Hace tiempo peloteamos con Seba algunos métodos para mejorar el método de calibración del umbral. Básicamente, el objetivo es desarrollar una aplicación que permita al usuario calibrar el umbral de manera más o menos asistida.

Método 1: Calibración Manual

Características

  • Slider para controlar el umbral de iluminación.
  • Imagen binaria que cambia dinámicamente con el porcentaje del umbral.
  • Posibilidad de guardar la configuración.

Método 2: Calibración Semi-automática

Características
  • Grilla con nueve imagenes binarias a distinto umbral, provenientes de la captura.
  • El usuario debe mostrar un patrón predefinido a la cámara y seleccionar la mejor vista.
  • El proceso se repite N veces hasta llegar a un umbral determinado.

Método 3: Calibración automática

Características

  • El usuario debe mostrar un patrón predefinido a la cámara. El sistema, que sabe qué patrón debe esperar, busca el umbral adecuado hasta detectar el patrón.

Acotaciones

  • En este rubro la iluminación es y será siempre un dolor de cabeza: un brillo en el objeto detectado puede dejar fuera de concurso cualquier intento de autocalibración.
  • Muchos de los problemas gruesos se resuelven cambiando las condiciones de iluminación externas (cerrando la cortina, haciendo sombra sobre la cámara). ¿Vale la pena in invertir mucho esfuerzo en hacer un sistema que se autocalibre?
  • Hice una revisión rápida en la literatura y no encontré sistemas que hagan la calibración de forma automática. Esto probablemente se deba a mi ignorancia, a que no busqué bien o a que no es una tarea sencilla.
  • En todo caso, creo que el solo hecho de agregarle un feedback dinámico al mouseCam puede ayudar muchísimo a la calibración.