AlvaroB-PFC-Drone02 - Revision history

Victorm at 09:15, 25 June 2014

2014-06-25T09:15:20Z

Anonymous at 19:38, 22 February 2012

2012-02-22T19:38:19Z

Anonymous at 19:35, 22 February 2012

2012-02-22T19:35:14Z

Anonymous at 19:33, 22 February 2012

2012-02-22T19:33:37Z

Anonymous at 16:35, 29 November 2011

2011-11-29T16:35:42Z

Anonymous at 21:47, 27 September 2011

2011-09-27T21:47:31Z

Anonymous at 21:46, 27 September 2011

2011-09-27T21:46:13Z

Anonymous at 20:57, 27 September 2011

2011-09-27T20:57:43Z

Anonymous: /* Ayudas */

2011-07-12T12:20:02Z

‎Ayudas

Anonymous: /* Parte 3 */

2011-07-10T19:40:01Z

‎Parte 3

@@ Line 1: / Line 1: @@
 * '''Project Name:''' Tele-Operación y Navegación Autónoma de un Mini-UAV
+* '''Author:'''  Álvaro Botas Muñoz
 * '''Email Addres:'''  infabm01@estudiantes.unileon.es
 * '''Academic Year:''' 2010-2011
-----
+=Parte 1=
-== Configurando la api de ArDrone (sdk 1.5) con el mando de la ps3 en Linux ==
+==Configurando la api de ArDrone (sdk 1.5) con el mando de la ps3 en Linux==
-===Obtención del sdk ===
+===Obtención del SDK===
 * En primer lugar, deberías registrarte en la página web de ardrone https://projects.ardrone.org/

← Older revision		Revision as of 19:38, 22 February 2012
Line 582:		Line 582:
	Veamos un pequeño vídeo demostración del tracking del ArDrone de una bola roja:		Veamos un pequeño vídeo demostración del tracking del ArDrone de una bola roja:

−	~~[[Media:~~ArDroneTracking.swf]]	+	<wikiflv width="300" height="250" logo="true">/images/d/d8/ArDroneTracking.swf</wikiflv>

← Older revision		Revision as of 19:35, 22 February 2012
Line 582:		Line 582:
	Veamos un pequeño vídeo demostración del tracking del ArDrone de una bola roja:		Veamos un pequeño vídeo demostración del tracking del ArDrone de una bola roja:

−	[[~~Imagen~~:ArDroneTracking.swf]]	+	[[Media:ArDroneTracking.swf]]

← Older revision		Revision as of 19:33, 22 February 2012
Line 579:		Line 579:
	Para el seguimiento se ha desarrollado una función que gracias a los centroides nos indica en qué parte de la imagen se encuentra la bola, y en función de la distancia con el centro de la imagen, se desplaza más o menos.		Para el seguimiento se ha desarrollado una función que gracias a los centroides nos indica en qué parte de la imagen se encuentra la bola, y en función de la distancia con el centro de la imagen, se desplaza más o menos.
	También se queda con la última posición de la bola, por si la pierde, si por ejemplo era a la derecha, se moverá a la derecha para ver si la encuentra.		También se queda con la última posición de la bola, por si la pierde, si por ejemplo era a la derecha, se moverá a la derecha para ver si la encuentra.
		+
		+	Veamos un pequeño vídeo demostración del tracking del ArDrone de una bola roja:
		+
		+	[[Imagen:ArDroneTracking.swf]]

@@ Line 13: / Line 13: @@
 * '''Tags:'''
-* '''Technology:''' c, gtk, Api Ar.drone:sdk 1.5
+* '''Technology:''' c, gtk, Api Ar.drone:sdk 1.7
-* '''State:''' Developing
+* '''State:''' Finished
 * '''Source License:'''

@@ Line 334: / Line 334: @@
      pixbuf = gdk_pixbuf_new_from_data(pixbuf_data,
-                                                             GDK_COLORSPACE_RGB,
+                                                     GDK_COLORSPACE_RGB,
-                                                             FALSE,
+                                                     FALSE,
 ,
-                                                             pixbuf_width,
+                                                     pixbuf_width,
-                                                             pixbuf_height,
+                                                     pixbuf_height,
-                                                             pixbuf_rowstride,
+                                                     pixbuf_rowstride,
-                                                             NULL,
+                                                     NULL,
-                                                             NULL);
+                                                     NULL);
 La imagen en sí, viene dada por el tipo de datos pixbuf_data, que se trata de un unsigned char uint_8t.
@@ Line 575: / Line 575: @@
      CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( originalImage, cascade, storage0, 1.2, 3,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(40, 40), cvSize(0,0) );
- ===Tracking===
+===Tracking===
 Para el seguimiento se ha desarrollado una función que gracias a los centroides nos indica en qué parte de la imagen se encuentra la bola, y en función de la distancia con el centro de la imagen, se desplaza más o menos.
 También se queda con la última posición de la bola, por si la pierde, si por ejemplo era a la derecha, se moverá a la derecha para ver si la encuentra.

← Older revision		Revision as of 21:46, 27 September 2011
Line 483:		Line 483:
	lopencv_features2d -lopencv_ml -lopencv_highgui -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -		lopencv_features2d -lopencv_ml -lopencv_highgui -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -
	lopencv_legacy		lopencv_legacy
		+
		+	===Preparación de imágenes para su procesado===
		+
		+	Una vez que tenemos disponibilidad de todas las librerías nos metemos ya a realizar nuestros procesados de las imágenes.
		+	En primer lugar, debemos saber que la estructura con la que trabaja OpenCV es IplImage.
		+	Como nosotros estamos trabajando con la estructura pixbuf, en primer lugar debemos hacer una conversión pixbuf – IplImage de esta manera :
		+
		+	auxImage->imageData = (char*)pixbuf_data;
		+	auxImage = cvCloneImage(auxImage);
		+
		+	auxImage es de tipo IplImage, y su campo imageData es de tipo char. De esta manera guardamos en el campo imageData la imagen que tenemos en pixbuf_data.
		+	El cvCloneImage se realiza para poder trabajar con una imagen nueva, ya que si lo hacemos directamente sin la dúplica vamos a tener problemas con la imagen procesada.
		+	Por otra parte, el espacio de colores de IplImage es BGR mientras que el de pixbuf es RGB, por lo que lo primero que se debe hacer es un cambio de esta forma:
		+
		+	void insertBGRimage(IplImage dst, IplImage src)
		+	{
		+	cvCvtColor(src,dst,CV_RGB2BGR);
		+	insertImage(dst);
		+	}
		+
		+	===Filtros desarrollados===
		+
		+	Ahora veremos un poco los filtros desarrollados
		+
		+	====Filtro de contornos====
		+
		+	Primero pasamos la imagen a escala de grises, luego la binarizamos y le encontramos todos los contornos mediante la instrucción:
		+
		+	cvFindContours( imageGray, storage, &contour, sizeof(CvContour),CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, punto);
		+
		+	y para pintar los contornos mediante la expresión :
		+
		+	for( ; contour != 0; contour = contour->h_next )
		+	{
		+	CvScalar color = CV_RGB( rand()&255, rand()&255, rand()&255 );
		+	// replace CV_FILLED with 1 to see the outlines
		+	cvDrawContours( dst, contour, color, color, -1, CV_FILLED, 8, punto );
		+	}
		+
		+	así tendremos la imagen con todos los contornos pintados.
		+	Para poder pintarla de nuevo en el widget de GTK debemos volver a pasarlo a espacio de colores RGB y posteriormente pasar de IplImage a pixbuf. Esto se realizará del mismo modo en todos los filtros que se verán en el proyecto.
		+
		+
		+	====Filtro de colores====
		+
		+
		+	Pasamos de BGR a HSV (para que sea más independiente de la iluminación).
		+	Recorremos la imagen píxel a píxel, y los que se adecúen a los valores de cada color nos quedamos con las coordenadas para posteriormente dibujar un rectángulo que nos indique la zona con el color correspondiente.
		+	Para pintar el rectángulo necesitamos esta función:
		+
		+	cvRectangle(processedImage, cvPoint(maxYRojo,maxXRojo), cvPoint(minYRojo,minXRojo),colorRed, 3, 8, 0);
		+
		+
		+	====Filtro de letras====
		+
		+
		+	El primer paso es cargar los patrones de las letras, es decir, guardar en memoria las letras con las que vamos a hacer la comparación para saber si se trata de una A, una B, ...
		+	Una vez cargados en memoria las letras, pasamos unos filtros para reconocer la parte perteneciente y procedemos a compararlas con los patrones. En caso de que el nivel de similitud sea mayor de un 75% (se puede modificar el porcentaje), nos dirá la letra que ve y la guarda en un array, de forma que si ve varias letras seguidas, sea capaz de decirnos la frase que ha visto.
		+
		+
		+	Para poder decir una frase se utiliza el comando:
		+
		+	system ("espeak -p 40 -s 150 -v es 'A'");
		+
		+
		+	Para que sea más efectivo, se reducen las imágenes para mayor eficiencia.
		+
		+	====Filtro de Bola roja====
		+
		+	Lo que hace esta función es detectar una bola roja, saca un círculo en la zona de la bola y calcula el centroide, así como el tamaño en píxeles de ésta.
		+	Las coordenadas del centroide se guardan en un CvPoint que guarda tanto la coordenada x como y.
		+	El círculo se realiza con la instrucción:
		+
		+	cvCircle(originalImage,coordenadasCentroide,10,color,1,8,0);
		+
		+
		+	====Filtro de Rostros====
		+
		+
		+	Esta función detecta los rostros que halla en la imagen, En el más cercano dibuja un círculo y calcula el centroide.
		+	Para detectar los rostros hace uso de un archivo de características en xml.
		+	Hace uso de esta función en un primer momento que inicializa la cascada( el clasificador resultante se compone de varios clasificadores simples (etapas) que se aplican posteriormente a una región de interés hasta que en algún momento el candidato es rechazado o aprobado) :
		+
		+
		+	void init_detect_and_draw() {
		+	const char* cascade_name="./haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"; cascade = (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_name, 0, 0, 0); storage0 =cvCreateMemStorage(0);
		+	}
		+
		+	Guarda la secuencia de rostros de esta forma:
		+
		+	CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( originalImage, cascade, storage0, 1.2, 3,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, cvSize(40, 40), cvSize(0,0) );
		+
		+	===Tracking===
		+
		+	Para el seguimiento se ha desarrollado una función que gracias a los centroides nos indica en qué parte de la imagen se encuentra la bola, y en función de la distancia con el centro de la imagen, se desplaza más o menos.
		+	También se queda con la última posición de la bola, por si la pierde, si por ejemplo era a la derecha, se moverá a la derecha para ver si la encuentra.

@@ Line 1: / Line 1: @@
-* '''Project Name:''' Seguimiento de Color para el AR-Drone
+* '''Project Name:''' Tele-Operación y Navegación Autónoma de un Mini-UAV
 * '''Authors:'''  Álvaro Botas Muñoz
@@ Line 285: / Line 285: @@
      GENERIC_LIBS=-lpc_ardrone -lgtk-x11-2.0 -lrt
 ----

@@ Line 367: / Line 367: @@
 http://www.amazon.com/Learning-OpenCV-Computer-Vision-Library/dp/0596516134
 http://opencv.willowgarage.com/wiki/FullOpenCVWiki
 http://opencv.willowgarage.com/documentation/index.html
 http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/index.html
 http://web.archive.org/web/20060715011915/http://www.cs.bham.ac.uk/resources/courses/robotics/doc/opencvdocs/ref/OpenCVRef_ImageProcessing.htm
 http://www.softintegration.com/products/thirdparty/opencv/demos/
 http://opencv.willowgarage.com/documentation/c/index.html

← Older revision		Revision as of 19:40, 10 July 2011
Line 375:		Line 375:

	===Añadir librerías al Makefile de nuestra aplicación===		===Añadir librerías al Makefile de nuestra aplicación===
		+
		+	====Directorio de OpenCV====
		+
		+	En primer lugar debemos añadir el directorio donde tenemos instalado opencv para que sepa
		+	añadir las librerías correspondientes al compilar:
		+
		+	USR_PATH:=$(shell $HOME)/../../usr
		+	GENERIC_INCLUDES+=
		+	$(USR_PATH)/local/include/opencv
		+
		+	====Librerías a añadir====
		+
		+	En segundo lugar debemos añadir las librerías siguientes:
		+
		+	GENERIC_LIBS=-lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_calib3d -lopencv_video -
		+	lopencv_features2d -lopencv_ml -lopencv_highgui -lopencv_objdetect -lopencv_contrib -
		+	lopencv_legacy