Laboratorio - Actividad 7: Agujeros

Para esta semana, en la entrada de clase, se trabajo en detectar agujeros, rellenarlos y darles un ID.

Ahora, en la entrada se mostrara el pre-proceso que se realizo para detectar los agujeros

En este entrada y en la anterior, mostrare el mismo código ya que no realice cambios y ahora solo mostrare los histogramas que tuve como resultado utilizando Gnuplot.

Imágenes:

Y el código es el siguiente:

Código:


Y los resultados son los siguiente:

Resultados:

Imagen 1:

Histograma Vertical y Horizontal de imagen 1:

Vertical

Horizontal

Imagen 2:

Histograma Vertical y Horizontal de imagen 2:

Vertical

Horizontal

Imagen 3:

Histograma Vertical y Horizontal de imagen 3:

Vertical

Horizontal

En los histogramas se muestra donde existe mas intensidad de pixeles.

Repositorio:

• https://github.com/calixtofc/Vision-Computacional-RCM

Clase - Deteccion de Agujeros

En esta entrada, se mostrara como se detectaron agujeros.

Instrucciones de lo que realizara el programa:

• Los agujeros detectadas se marcan con un borde morado oscuro y un relleno de morado claro.
• Un tono ligeramente diferente en cada agujero.
• Se marca el centro de cada agujero con un punto.
• Al centro de cada agujero se agrega una etiqueta del ID.
• El programa imprime un listado que indica para cada ID el tamaño del agujero (como porcentajes del tamaño de la imagen).

Imágenes 

Ahora, el código para la detección de agujeros:

Código

Y estos son los resultados:

Resultados:

Emm ... tuve problemas con detectar los agujeros y rellenarlos, asi que esto ultimo fueron mis resultados.

Repositorio

• https://github.com/calixtofc/Vision-Computacional-RCM

Laboratorio - Actividad 6: Relleno de Elipses

Para esta semana, ya realizamos la actividad que consistía en detectar Elipses.

Ahora, esos elipses que se detectaron, se rellenan.

Tome como referencia el código de mis compañeros, ya que la tarea anterior tuve problemas exactamente en detectar elipses y quedo incompleto, también falto en agregar los ID, y esta ocasión si quedo

Instrucciones:

• Identifica cada elipse/círculo individual
• Rellenar de un color aleatorio
• Sigue marcando su centro & ID con etiqueta
• Imprime un listado de los áreas de los círculos/elipses

Imágenes:

Y el código es el siguiente:

Código

Y los resultados son los siguiente:

Resultados

Ahora, los resultados de Terminal:

Primera Imagen

Segunda Imagen

Se muestran los elipses encontrados y sus áreas

Tuve problema en que no se detectaran figuras que no fueran elipses.

Repositorio

• https://github.com/calixtofc/Vision-Computacional-RCM

Clase - Detección Elipses

En esta entrada, se mostrara como se detectaron elipses.

Instrucciones de lo que realizara el programa

• Los elipses detectadas se marcan con tonos diferentes
• Se marca el centro de cada elipse
• Al centro de cada elipse se agrega una etiqueta del ID del elipse.
• El programa imprime un listado que indica para cada ID los semi-diámetros perpendiculares del elipse

Imágenes:

Ahora, el código para detectar elipses.

Código:

Y estos son los resultados:

Resultados:

No tuve la oportunidad de terminar el código para detectar los centros e incluir la ID.

Repositorio

• https://github.com/calixtofc/Vision-Computacional-RCM

Clase - Presentación de Proyecto

Presentación:

Y esto es todo, gracias.

Laboratorio - Actividad 5: Detección de Circulos

Para esta semana, en la entrada de clase, se trabajo para detectar círculos

Ahora, la diferencia es, detectar diferentes radios, para diferentes círculos

En la entrada anterior, mostré las instrucciones del funcionamiento.

Nota: otra vez tuve problemas con el código anterior, me base en un código de mis compañeros y de la Dra. Elisa

Imágenes:

Para detecta círculos, es el siguiente código:

Código:

Los Resultados son los siguientes:

Resultados:

Resultado final:

Las imágenes las hice en paint, y fue de tamaño pequeño, porque el programa tardaba mucho para generar las salidas.

Hubo mejor resultado en la segunda imagen.

Ahora, los resultados de Terminal

Terminal:

Primera imagen:

Segunda imagen:

Muestra el ID de la figura encontrada, que es el circulo, y su radio y diametro.

Repositorio:

• https://github.com/calixtofc/Vision-Computacional-RCM

Clase - Detección de Círculos

Para esta semana, se trabajo para detectar círculos en una imagen.

El programa hace lo siguiente:

Instrucciones:

• Los círculos detectados se marcan con tonos fuertes.
• Un tono diferente en cada círculo.
• Se marca el centro de cada círculo con un punto .
• Al centro de cada círculo se agrega una etiqueta.
• El programa imprime un listado que indica para cada ID el diámetro del círculo.

Imágenes:

Para la tarea, ocupe el código de varios compañeros y con el código de la doctora

Para detectar lineas, el código es el siguiente:

Código:

 Los Resultados son los siguientes:

Resultados:

Hubo errores al detectar los centros.

Repositorio:

• https://github.com/calixtofc/Vision-Computacional-RCM