Virtual Wallet

Ricardo Gómez Gómez

Ivan Duque Camacho

Objetivo Diagrama simplificado Herramientas Proyecto

Detección Color. Problemas

Canny. Problemas

Solución

Diagrama completo Clasificación Siguientes pasos

Objetivo

Desarrollo de aplicación móvil Android que, a partir del flujo de vídeo de la cámara

estándar y herramientas de visión artificial, detecte, reconozca y contabilice monedas

(más otras funcionalidades añadidas)

Cámara

Dispositivo Android

Preprocesado Clasificación Contabilización

OpenCV

Diagrama simplificado

Herramientas

Eclipse IDE for Java Developers Android ADT Android SDK Android NDK OpenCV Cygwin

Principales problemas

Código en C/C++ Necesidad de JNI, Cygwin y NDK Gran cantidad de errores en la implementación de

bibliotecas OpenCV en Android Las monedas son superficies reflectantes Diversidad

de colores Gran cambio de un entorno a otro Necesidad de

portabilidad

Color Detector Detecta contornos

en función de su color

Rango en HSV Devuelve Matriz de

Puntos Frame por frame

Demonstración Color Detector

Problemas Color Detector

Resultado variable con condiciones ambientales: Luminosidad

Problema derivado de las regiones cromáticas válidas

Canny Algoritmo que

detecta contornos por umbral

Invariable respecto a condiciones de entorno

Preprocesado

Demonstración Canny

Problemas Canny

Contornos no completos ni cerrados

Dobles contornos en moneda dificultan tamaño real

Solución

Preprocesado Canny Búsqueda y detección elipses Conjeturación elipses Muestreo del color en el interior Introducción parámetros HSV en Color

Detector Detección por color

Cámara B/N Gauss Canny Procesado elipses

RBG2HSV Color Detector

Clasificador Contador

3 (Canales RGB) 8 bits

Parámetros de color

Contornos definidos

Total

Diagrama completo

Clasificación

Color

Tamaño

Patrones

Color

Tamaño

• Datos de tamaño se extraen directamente de contornos

• Relaciones entre diámetros son únicos dos a dos• Una vez reconocida una moneda, ya sea por color o

por tamaño, el resto se gradúa