It's any one there ?

Well there are a couple of possibilities to check if there are any object, person

But one of the simplest is to use Haar-like features.

To work with Haar features (see the example FaceDetect.cpp in your directory OpenCV-2.4.3/samples/c/facedetect.cpp)
But basically works with haar files which store an abstract of the information about what is a face (any object) and what is not a face (a object)

Depending of the necessity and the power of our machine, we should different haar libraries. Even we can build special libraries for our purposes. (but my i3 with 4 GB ram took 3 days to make one haar library about cars)

I used this three
  

"./haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml" (3.5 MB) (over 500ms)
"./haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml" (0.8 MB) (over 300 ms)
"./haarcascades/haarcascade_eye.xml" (0.4 MB) (over 200 ms)


Also depends the size of the image, I used the less quality (160x120) for the first ideas will works

The code is based in the sample, so you'll find the code there, any doubt ask me.

With this exercise I finish the first part of the project based on computer vision.
We can do a lot of things more, blobs, our haar libraries, structural analyzes, movement studies, etc... but all this exercise are outside of this scope.

Looking for a fish

I would  like go to dive with fishes, but its time to study, so I've take afford of my studies to catch the fish with a web cam.

So, how I can fishing with my web cam, and a plastic fish?

With this exercise I've checked the power of our cubieboard, its a merge between the previous exercises search a pattern and  how to use the web cam

The code is very similar to the search pattern, but with a small difference it's a video instead a photo, (video = photo1, ..... photo n ...., photo n+m)

The size of the video is 160x120, with bigger videos (320x240) it takes around 200 ms to found it

Here is the result, and I think is power enough for almost proposes

So with 33 ms to detect an object will be right for the simplest projects, but I've to try with Linaro, and with a new compilation of openCV.
I'll try to do this the next week wen I've a monitor with HDMI at last.

web cam and cubieboard

Well I'm back again with the computer vision, now with a webcam

The idea is to how fast is our cubieboard to do some exercise, as could be detect faces, or detect and object.

I've saved a couple of videos in different resolutions, they are saved from my desktop and you can see how the lag is working, it's not realistic exercise, but it can show as a little information.

First the code

#define WITH  640
#define HEIGHT 480

int main (int argc, char** argv)
{

Mat img;
bool salir=false;
double flagGrab,flagRetrieve, flag;


VideoCapture webCam(0);
//Change the size of the resolution (640x480,320x240,160x120)

    webCam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH,WIDTH);
    webCam.set(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,HEIGHT);
    while ( waitKey(1) <= 0 && !salir)
    {
        flag=getTickCount();
        webCam.grab() ? :salir=true;
        flagGrab=getTick(flag);

      
        flag=getTickCount();
        webCam.retrieve(img);
        flagRetrieve=getTick(flag);
//here the code will start to work with the image
        imshow("Web Cam",img);

    }
return 0;
}

and here the result, the videos are a little bit bored

640x480

320x240

160x120

With this videos I'll try to make the exercise to detect a pattern, on a real time detection.

Siguiente paso: visión artificial.

Visión artificial 

Bueno llegados a este punto vamos a entrar en faena y vamos a darle un poco más de vida a la cubieboard.

 Cámara web

¿Cámara cara con muchos megapixeles o barata con pocos  megapixeles?

Queremos hacer que nuestro "sistema" pueda hacer algún tipo de reconocimiento y trabajo con imágenes, hasta ahí todo bien.

¿Pero como funciona una imagen en un ordenador ?
Una imagen no es más que una matriz de X*Y =megapixels
A mayor resolución mayor información pero información a nivel de visión redundante.
El punto menos fuerte de la cubieboard es la velocidad de procesamiento, así que trataremos de usar el menor número de pixels posibles, la imagen para nosotros puede perder calidad, pero para la cubieboard no le restará efectividad y si que permitirá mejor rendimiento.

Esta es mi cámara web

pi@raspberrypi ~ $ lsusb                                                                                                                                                          
Bus 003 Device 002: ID 046d:0819 Logitech, Inc. Webcam  C210                                                                                                            

¿Qué vamos a hacer en visión artificial ?

Esto no pretende ser un curso de visión artificial, sino una serie de ejercicios prácticos, donde se vean los ejemplos y como se comporta la cubie. Aunque si hay  dudas entre todos podemos tratar de resolverlas.

Queremos visión artificial en tiempo real, luego vamos a trabajar con imágenes de vídeo y no imágenes estáticas.

Este es el plan, que puede cambiar y si alguien tiene alguna duda, comentario, o aporte que se sienta libre de hacerlo

1. Adquisición de imágenes
1. Foto
2. Vídeo
2. Detección de contornos
3. Geometrías
4. Región de interés / (ROI)
5. Detección de imágenes.
6. Realidad Aumentada
7. Blobs

El plan llevará cierto tiempo completarlo, y trataré de hacerlo en los dos próximos meses (si las complicaciones de la vida lo permiten)

Soy nómada

Soy nómada

¿Cómo puedo trabajar con la cubieboard?

Me he quedado sin un hogar fijo, soy nómada y vivo de la amistad, el viento y la wifi que me dejan mis amigos.

Solo tengo espacio para un portátil, no tengo teclado, ni ratón para la cubie, ¿y ahora cómo trabajo?.

Fácil pues por SSH me conecto.
Antes de quedarme sin monitor ni teclado, programé una IP fija en la cubie por el puerto ethernet.
Y con un cable cruzado ya nos podemos conectar.
La cubieboard saldrá a internet por la wifi, pero por ahora no la necesito.

ikaro@nirvana ~ $ ssh -X pi@192.168.0.50
pi@192.168.0.50's password:
Linux raspberrypi 3.4.19-a10-aufs+ #4 PREEMPT Fri Dec 28 23:40:52 CET 2012 armv7l

The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
the exact distribution terms for each program are described in the
individual files in /usr/share/doc/*/copyright.

Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
permitted by applicable law.
Last login: Thu Jan 24 19:25:17 2013 from 192.168.0.20
pi@raspberrypi ~ $

ssh -X usuario@ip es para poder ejecutar aplicaciones gráficas.

Y tachan problema solucionado y ya volvemos a estar activos.

Ya adelanto que probé la webcam, y traté de hacer una detección de cara :)
y FUNCIONA pero tarda 3 segundos en detectar una cara, pero eso será en el siguiente post.