LINCE - A biblioteca de visão artificial open source

Entre uma pesquisa e outra sobre visão artificial encontrei a biblioteca Lince, baseada na comparação entre shapes e suas relações dos vértices internos. Esta biblioteca precisa amadurecer muito em termos matemáticos, mas o seu diferencial é a facilidade de uso, assim desmistificando o assunto e o aprendizado do algoritmo.

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Por: Alessandro de Oliveira Faria (A.K.A. CABELO) em 19/07/2006 | Blog: http://assuntonerd.com.br


Conceitos de utilização do Lince



O Lince trabalha em 3 modos (aprendizado, busca e lista de objetos). O modo aprendizado (training) é utilizado para vetorizar a imagem e armazenar no banco de dados, o modo busca (comparing) é o módulo de comparação da imagem atual com os objetos vetorizados armazenados no banco de dados e modo lista exibe na tela todos os objetos cadastrados.

Para usar o modo aprendizado, basta utilizar o argumento "learn" na linha de comando. Nos exemplos abaixo usaremos as imagens ameba.ppm, quadrado.ppm, letra M.ppm e a letra A.ppm para aprendizado do algoritmo.

As imagens utilizadas para processamento neste artigo podem serem obtidas nos links abaixo:

Ameba: http://www.vivaolinux.com.br/imagens/artigos/comunidade/ameba.ppm
Quadrado: http://www.vivaolinux.com.br/imagens/artigos/comunidade/quadrado.ppm
letra M: http://www.vivaolinux.com.br/imagens/artigos/comunidade/M.ppm
letra A: http://www.vivaolinux.com.br/imagens/artigos/comunidade/A.ppm
Teste1: http://www.vivaolinux.com.br/imagens/artigos/comunidade/teste1.ppm

Siga os comandos abaixo para efetuar o aprendizado das imagens:

Para aprender a estrutura da ameba, use:

$ lince learn ameba.ppm
Width: 11
Height: 11
Type: 1
--------- Statistics for object: ameba
Shapes: 1
Shape 0 ---
  Area:         43
  Perimeter:    30
  Roundness:    0.600393
Object ameba stored in database, file lince.db. Thanks for feeding me.

Para aprender a estrutura do quadrado. use:

$ lince learn quadrado.ppm
Width:  66
Height: 66
Type:   1
--------- Statistics for object: quadrado
Shapes: 1
Shape 0 ---
  Area:         1365
  Perimeter:    148
  Roundness:    0.783103
Object quadrado stored in database, file lince.db. Thanks for feeding me.

Para aprender a estrutura da imagem letra A. use:

$ lince learn A.ppm
Width:  66
Height: 66
Type:   1
--------- Statistics for object: A
Shapes: 2
Shape 0 ---
  Area:         303
  Perimeter:    116
  Roundness:    0.282967
Shape 1 ---
  Area:         33
  Perimeter:    32
  Roundness:    0.404971
Two shape comparisons ---
  Shapes 0-1:   5.16523
Object A stored in database, file lince.db. Thanks for feeding me.

Para aprender a estrutura da imagem letra M. use:

$ lince learn M.ppm
Width:  69
Height: 68
Type:   1
--------- Statistics for object: M
Shapes: 1
Shape 0 ---
  Area:         408
  Perimeter:    222
  Roundness:    0.104031
Object M stored in database, file lince.db. Thanks for feeding me.

Vale à pena mencionar que apenas duas funções são invocadas para incluir o objeto no banco de dados, a função print_object_statistics para calcular os vértices, lince_database_add_object para adicionar o objeto e por último lince_database_save para gravar no banco.

Nesta etapa foram inclusos os 4 objetos no banco de dados lince.db, para conferir a inclusão basta utilizar o parâmetro dbstats como no exemplo abaixo:

$ ./lince dbstats
Total objects: 4
Obj 0: Name:    quadrado  Shapes: 1
Obj 1: Name:    A         Shapes: 2
Obj 2: Name:    M         Shapes: 1
Obj 3: Name:    ameba     Shapes: 1
Duas funções são utilizadas nesta etapa, a lince_object_get_name para obter o nome do objeto e a lince_object_number_of_shapes para retornar a quantidade de shapes.

A imagem teste1.ppm é a letra M criada a mão livre no Gimp. Sendo assim vamos submetê-la ao processo de comparação do lince para testar a funcionalidade e eficácia do algoritmo. Basta executar o programa lince com o nome da imagem como parâmetro.

Abaixo a imagem M.ppm armazenada no banco de dados e a imagem teste.ppm submetida a identificação.


Figura armazenada no banco de dados


Figura utilizada para identificação

$ ./lince test1.ppm
Width:  66
Height: 52
Type:   1
--------- Statistics for object: test1
Shapes: 1
Shape 0 ---
  Area:         483
  Perimeter:    222
  Roundness:    0.123155
---------------RESULTS--------------
Total:  2.78058
Name:   M
Como podemos observar, o resultado da busca foi o esperado. Ou seja, na última linha encontramos a mensagem NAME: M, que significa que por semelhança de shape e vetores internos, a imagem M.ppm é o objeto com o maior coeficiente de similaridade encontrado no banco lince.db.

A função responsável pela identificação do objeto é lince_database_compare_object.

Tentei elaborar este documento de forma mais simples possível, pelo simples fato do assunto ser complexo e afastar muitos usuários. Sendo assim tenho como objetivo desmistificar o assunto abordando o projeto de forma mais direta possível.

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Páginas do artigo
   1. Introdução
   2. Jogo rápido: download e instalação
   3. Conceitos de utilização do Lince
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Comentários
[1] Comentário enviado por yutaka.nakao@pol em 19/07/2006 - 08:43h

Muito bom,

Muito obrigado pois aprendi algo a mais com sua materia!

[2] Comentário enviado por franklinbr em 19/07/2006 - 10:52h

maneiro

[3] Comentário enviado por andre.vmatos em 19/07/2006 - 11:20h

Kra, mto legal. Vou ver se consigo fazer funcionar como reconhecimento facial com minha web cam!!! Hehe, pense nas possibilidades!!

[4] Comentário enviado por matheusslima em 19/07/2006 - 15:41h

mto massa, lembrei agora dakeles filmes de ficcao cientifica em que a maquina sabe identifica cada um :-)

neuromander, eu robo, nesses filmes/livros isto ta cheio :P

[5] Comentário enviado por Savago em 20/07/2006 - 17:36h

Amigos

Faz uns 3 anos eu pesquisei por varias bibliotecas de visao artificial que tivessem os requisitos:

a) Open Source
b) Performance
c) Multiplataforma

Na epoca me lembro de ter testado umas 8 - 10 bibliotecas diferentes.

Em geral, as bibliotecas de visao que voce encontra na web costumam ser projetos que foram descontinuados ou possuem somente 1 mantenedor.

Quando negativo, o processo de compilacao/instalacao pode ser extremamente demorado ou complicado, sendo comum a biblioteca nao compilar com versoes mais recentes do gcc/g++.

Considerando todos estes fatores, acabei escolhendo a OpenCV. Alem de cumprir todos os requisitos, tem uma comunidade bem ativa e uma lista extensa de colaboradores/desenvolvedores. O modelo de programacao dela tambem eh agradavel.

Fica como sugestao para quem tiver interesse na area.

Um outro projeto interessante para quem ainda estah estudando o assunto: SIP (Scilab Image Processing toolbox). Trata-se de um pacote de visao artificial para o Scilab (um projeto opensource parecido com o matlab da vida). Voce pode escrever programas sofisticados de visao artificial usando linguagem de script do scilab.

Atenciosamente

Savago


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