“I love you, mean it”, 1:37

“Our reality is less interesting than the story i will tell”, 2:47

Deberíamos hacer que la tecnología nos haga más humanos, y no que nos deshumanice.

Cada punto es un archivo, los archivos se acercan a su desarrollador, mientras mas brillan mas actividad hay sobre ellos. Si dos desarrolladores trabajan en los mismos archivos se acercan entre ellos y los puntos intentan reflejarlo acercandose o alejandose.

En la visualización se pueden ver los commits iniciales y la rapida evolucion de la API en etapas tempranas como cientos de puntos(archivos) junto a mi nombre, luego se puede ver como Mario se involucra en el desarrollo. Casi al final, apenas se nota, que Mario comienza a trabajar en archivos “lejanos” a los mios, por eso ya se alcanzan a notar 2 anillos distintos, uno para cada quien. Al parecer Mario tiene mucha actividad sobre unos pocos archivos, por eso crecen los puntos.

Y compilas con

g++ `pkg-config --cflags --libs gstreamer-0.10` -o Hola Hola.cpp

Eso te dará como resultado un programa que dice

Hola, yo se usar: GStreamer 0.10.18

O la versión que uses. Luego de eso te das una vuelta y maldices a la gente de Phonon, porque teniendo algo tan completo y organizado como Gstreamer han decidido rehacer la rueda. El OSS en el pecado lleva la penitencia.

¿Cuales son los principios básicos?

Estoy 90% seguro que esa es una cámara firewire o tal vez USB2.0 que manda datos en bruto (sin comprimir o tal vez en Bayer) a digamos unos 60 cuadros por segundo, de los cuales solo son útiles 30. Ademas de tener un arreglo de LED’s IR que prende en solo en los frames pares.

Los frames impares son los que se usan para video normal, los pares son usados para detectar la profundidad usando la ayuda del infrarrojo.

¿Como detectar la profundidad?

El IR es reflejado por objetos cercanos, y los objetos lejanos no alcanzan a recibir suficiente iluminacion IR. Es como prender una vela en la oscuridad, sólo puedes ver tu rostro y las cosas cercanas a la vela.

Finalmente

Usando las cosas a la par se puede sacar doble provecho de una cámara, es como tener 2 cámaras en una. Ojala tuviera una cámara con disparador manual. ¿Alguien me quiere regalar una Unibrain?

Aqui un demo.

Es algo simple pues es de las primeras pruebas. Pero cuando esto funcione, va a ser un YouTube-sito!!!

Eso significa que… Ya casi acabo mi super tesis!!!.

Se usa el modelo de color HSV, y de el unicamente se usa el Hue pues es el que contiene la informacion de color. Se toma un Histograma como muestra del color y se procede a hacer una convolucion, opencv le llama “backproject” del histograma en la imagen completa. De ahi se obtiene un mapa de probilidades es cual es una imagen en escala de grises donde segun lo blanco de un pixel es la probabilidad que sea del color del histograma, mas blanco mas certero.

Entonces se procesa la imagen de probabilidades para encontrar formas, objetos y otras cosas, en principio se tiene un relajo, todo lleno de ruido.

Se aplica umbralizacion para eliminar todos los pixeles debajo del umbral y si se quiere convertir a blanco todos los demas. Luego se hace deteccion de contorno en lo que queda.

Ahora, podemos hacer ajuste de figuras geometricas y podemos descartar los que no ajusten bien y los que sean demasiado pequeños. Nos queda algo bastante bueno.

Como ven, en esta ultima ya no se tiene un mapa de pixeles de probabilidad, se tiene una elipse vectorial que se pinto directo sobre donde se predice que esta el circulo azul.