Download document (10.35 MB) - Escuela Superior de Informática ...

4.3. Segmentación de imágenes y captura de movimiento 2D 91Algoritmo 2 Detección de rostros1: double scale = FACE SCALED;2: IplImage *gray = NULL;3: IplImage *small img = NULL;4: CvSeq *faces = 0;5: si (!storage) entonces6: gray = cvCreateImage (cvSize (img.width,img.height), DEPTH, CHANNELS );7: small img = cvCreateImage (cvSize (cvRound (img.width/scale),cvRound(img.height/scale)), DEPTH, CHANNELS);8: storage = cvCreateMemStorage (0);9: si no10: cvClearMemStorage (storage);11: fin si12: cvCvtColor (img, gray, CV BGR2GRAY);13: cvResize (gray, small img, CV INTER LINEAR);14: faces = cvHaarDetectObjects (small img, cascade, storage, 1.1, 2,CV HAAR DO CANNY PRUNING, cvSize(HAAR WIDTH, HAAR HEIGHT));15: CvRect* r = (CvRect*) cvGetSeqElem (faces, i);16: faceCoords[0] = (r.x+r.width) * scale;17: faceCoords[1] = (r.y+r.height) * scale;18: faceCoords[2] = r.x * scale + faceCoords[0];19: faceCoords[3] = r.x * scale + faceCoords[1];20: cvSetImageROI(img, cvRect(faceCoords[0],faceCoords[1],faceCoords[2],faceCoords[3]));21: detectEyes(img);22: detectMouth(img);que es el área algo inferior al área de una mano en la imagen capturada. Aquellas áreas seleccionadasson, en un alto porcentaje, las manos del personaje que signa, por lo que sonpintadas en rojo mediante la función cvDrawContours. Por último, se liberan recursos mediantela función cvEndFindContours para que no haya pérdidas de memoria en este proceso.4.3.2. Proceso de detección del movimiento con técnicas de Optical FlowEn un proceso paralelo al comentado en el apartado anterior se realiza la detección delmovimiento de brazos y de gestos faciales (ver Figura 4.6). Para ello se emplea una técnicade Visión por Computador llamada Optical Flow, y en particular, el algoritmo Piramidalde Lucas y Kanade. La idea fundamental de esta técnica es que se basa en el movimientorelativo de los píxeles de una imagen cuando la cámara se desplaza con relación a un objetoque se encuentra en la escena enfocada.