Torniamo a degli argomenti seri!
Non che le cene non lo siano ma visto che oltre a mangiare e guardare reality ho fatto altre cose perchè non parlarne!
Il progetto di Visione Artificiale
Il progetto è stato creato dalla collaborazione tra me e Monia Mosconi, l’obbiettivo è:
realizzare un programma che riesca, data un’immagine (solo bmp), a trovare in essa, se vi sono, tutti i cartelli stradali, segnalandone la posizione e indicandone la categoria.
Per realizzare tale proposito ci siamo basati su tecniche di estrazione delle features, tecniche di segmentazione delle immagini e altri particolari algoritmi per l’estrazione dei contorni o il calcolo delle aree.
Per chi è interessato ad una spiegazione teorica metto a disposizione la relazione stilata come presentazione del progetto.
Per chi invece ha voglia di guardarsi il codice metto a disposizione il file con tutte le "funzioni" da noi utilizzate per realizzare il progetto. Vi avviso che il progetto è stato scritto tramite Visual Studio 6 e che il file è parte di un progetto creato con questo ambiente di sviluppo (qui tutto il progetto).
Il file è commentato ma ci sono due cose che dovreste sapere:
1) Per utilizzare le funzionalità "trasformata di Hough" dovete andare a modificare il valore del flag "Trasformata_Hough" all’inzio del file dove vengono dichiarate le variabili;
2) Per utilizzare o meno l’operatore morfologico "Erosion" dovete commentare o decommentare il richiamo a tale funzione all’interno della funzinalità "Dilation".
Ora arriviamo alle note dolenti. Utilizzando il programmino su un set di immagini diverso da quello delle nostre prove (test - trainig) si notano alcuni problemi. Il principale è l’errata etichettatura delle figure nell’immagine che dipende in parte dalla tecnica di segmentazione (tramite campionature) e dal fatto che l’algoritmo di etichettatura deve essere modificato per ottenere un numero di etichette superiore a 255.
Quindi vi suggerisco di fare attenzione a come vengono effettuate le operazioni di etichettatura…potrebbero esserci dei problemi.
Per rassicurare tutti, alla fine ho preso 25 nell’esame in questione, l’elaborato è stato valutato e ha perso molti punti per i problemi che vi ho descritto. Due suggerimenti per migliorare il programmino: cambiate metodo di segmentazione (utilizzate HSI), modificate l’algoritmo di etichettatura. 
Per il resto le funzionalità funzionano e fanno il loro dovere.
Alcuni link utili: immagini test set, immagini training set
Posted under C/C++, Linguaggi di Programmazione, Micro$oft
This post was written by Filippo on September 24, 2006
‘le funzionalità funzionano’ come frase non fa una piega!!
Il progetto è molto interessante, mi son letta la vostra relazione e mi è sembrata fatta molto bene, io ti avrei dato 30, anche se in pratica presentava ancora qualche problema
Eheheh, grazie!
Ho letto degli intoppi con la tua applicazione. Occupandomi di visione ho avuto modo di collaborare alla realizzazione di un’applicazione analoga sfruttando gli strumenti per la visione di LabVIEW. In particolare usando il pattern matching. Se può esserti d’aiuto ti segnalo questo video. http://zone.ni.com/wv/app/doc/p/id/wv-705
In bocca al lupo per gli studi
Ciao,sono una studentessa del corso di Scienze dell’Informazione,sono interessata a vedere che l’implementazione in linguaggio c del vostro progetto…è possibile averne una copia?
Grazie anticipatamente per la risposta.
cordiali saluti.