Reconocimiento de imágenes que lleva a realidad aumentada

A medida que han amentado las capacidades de almacenamiento y procesamiento de los computadores, ha dado campo al desarrollo de diferentes áreas, entre una de ellas se encuentra el procesamiento de imágenes.  Lo que antes se pensaba como ciencia ficción, ahora se está convirtiendo en realidad.
Lo que se presenta en el video de TED como realidad aumentada, es un tema innovador en la actualidad. Su mayor característica es que es una aplicación totalmente abierta, lo único que depende es de un dispositivo con cámara y una conexión a Internet para su descarga y posterior uso.
Cuantas aplicaciones se podrían crear no solo al área del entretenimiento, sino en la educación, prensa, información turística, etc?
Actualmente conseguir un Smartphone en el mercado es fácil para las personas que  tengan los recursos suficientes. Pero en un futuro, los precios de estos equipos disminuirán hasta tal punto, que serán accesibles a cualquier persona y cuando esto suceda, la forma de percibir al mundo será totalmente diferente de lo que es ahora.
En mi concepto personal, lo único que espero, es que esta tecnología tan prometedora no vaya a ser destinada a malos fines.
de josephlopez07

Transformada Hough

La transformada Hough fue inventada en 1972 por Richard Duda y Hart Peter, el cual  la denomino como ‘Generalizada transformada Hough ’, debido a que se había basado de la  patente de Paul Hough en el año de 1962. Esta trasformada se popularizo  debido a un artículo de revista en año 1981, ya que tenía una visión por computador.
¿Pero cuál es la funcionalidad de la trasformada Hough?

La transformada Hough es un algoritmo empleado en reconocimiento de patrones de una imagen, la cual permite encontrar formas como círculos, líneas, entre otras, dentro de la imagen. La versión más sencilla consiste en encontrar líneas, pero de acuerdo a la imagen  y problema que se tenga se puede modificar  para encontrar otro tipo de formas. El modo de funcionamiento es estadístico y de acuerdo a los puntos que se tengan se debe averiguar las posibles líneas en las que puede estar  el punto, lo cual se logra por medio de una operación que es aplicada a cada línea en un rango determinado. La trasformada Hough utiliza dentro de su funcionamiento una representación paramétricas de forma geométrica, es decir, que si se tiene una recta, esta se representaría con los parámetros  r y θ, donde r es la distancia entre a línea y el origen, y θ es el ángulo del vector desde el origen al punto más cercano. Por medio de la parametrización la ecuación de la recta se podría escribir de la siguiente manera

de josephlopez07

Shimon Schocken: The self-organizing computer course

 

En el video de la conferencia de Shimon Schocken, donde quiere mostrar como él y Noam Nisan desarrollaron un plan de estudios para que sus estudiantes construyeran una computadora. Empieza hablando de su abuelo, quien construyo un “imperio” de tiendas, teniendo apenas unos años de estudio.

Luego, habla de sus padres, quienes le demostraron que hay que ser autodidacta para poder llegar a lograr propósitos. Después él se encuentra con Nisan y así comienza el recorrido de una idea. Quisieron regalarle al mundo la manera de aprender como se construye una computadora o un sistema computacional por  si solo.

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de josephlopez07

Teach Yourself Programming in Ten Years (Aprendiendo Programación En Diez Años)

En el inicio de este texto, Peter Norvig no habla de como  el mundo quiere ahorrar tiempo. Esto se ve reflejado en los libros de aprendizaje rápido, generalmente en los de programación.

Norving dice que la gente vive tan apresurada, que ya cambia el tiempo de aprendizaje de días por horas, que ya se vive mas preocupado por aprender rápido que por aprender bien.  Por otro lado, en la segunda parte dice que la humanidad no debe ser tan apresurada en aprender, que la constancia hace que se sea maestro en lo que se hace. Sigue leyendo

de josephlopez07

Brillo, Contraste y Corrección Gamma

El brillo y el contraste son parámetros básicos con los que estamos familiarizados, ya que una modificación de cualquiera de ellos suele suponer un cambio visible en la imagen. Cualquier comando de ajuste tonal incide en estas propiedades, pero siempre habrá alguna ocasión en que lo más simple y directo sea manejar la herramienta específica, sobre todo cuando el histograma nos da un margen de movimiento.

Brillo

Variar el brillo

La imagen de partida (debajo) tiene bastante poco contraste y una luminosidad media. Con el comandoBrillo, podemos variar los valores del histograma linealmente, esto es, todos los píxeles sufren la misma variación en términos absolutos, dentro de los límites del histograma.

 

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de josephlopez07

Formato de Imagen BMP (Bitmap ó Mapa de Bits)

Contienen imágenes basadas en pixels (por ejemplo una imagen cuya resolución es de 640 x 480 pixels, contiene 640 pixels horizontales y 480 pixels verticales). Las imágenes generadas por scanner son de tipo bitmap. Cuanto mayor sea la gama de colores, más realismo se consigue con este tipo de formato. Las imágenes bitmap poseen un tamaño natural en el cual se imprimirán perfectamente, pero, a diferencia de las vectoriales, no ofrecen grandes posibilidades con respecto a la variación del tamaño. Al aumentar el tamaño bruscamente, es fácil notar una gran disminución de la calidad. Otro punto en contra de los formatos bitmap es la cantidad de memoria y espacio que ocupan. Debido a esto, la mayoría de ellos utilizan diversos métodos de compresión de la información que constituye la imágen.

Imagen

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