UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI TRENTO

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1 UNIVERSITA' DEGLI STUDI DI TRENTO FACOLTA' DI SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI CORSO DI LAUREA IN INFORMATICA ELABORATO FINALE TITOLO ELABORATO STUDIO E IMPLEMENTAZIONE DI UN TRACKING MATCH-UP RELATORI: Prof. LUIGI PALOPOLI Prof. RAFFAELE DE AMICIS dott. GABRIO GIRARDI LAUREANDO: GIULIA CANOBBIO ANNO ACCADEMICO 2009/2010

2 Sommario Questo elaborato descrive lo studio e l'implementazione di un sistema di tracking match-up. Con il Tracking match-up s intende tracciare e riconoscere all'interno di un'immagine le orme di un soggetto, come la mano, il dito o il viso. Il software prevede la creazione di un Catalogo Interattivo con l utilizzo della tecnica di Tracking. Per il Catalogo Interattivo è prevista una composizione mediante l impiego di un pannello in plexiglass trasparente, di una webcam sensibile agli IR (infrarossi)[15] e di un proiettore come illustrato nella Figura 1. FIGURA 1 Il layout scelto per questo sistema è retro-proiettato. Il contenuto proiettato è una determinata interfaccia sul pannello per permette all'utente di navigare all'interno del catalogo interattivo così visualizzato.

3 FIGURA 2 Come illustrato in Figura 2, l'interfaccia utente è composta da 5 pulsanti, i quali hanno una loro azione che viene descritta nei seguenti capitoli e nel mezzo dei pulsanti c.d. Bottone 1 e Bottone 2 è presente la forma di un manichino. Il Catalogo Multimediale funziona nel seguente modo: a. Il contenuto è proiettato sul pannello; b. Il software richiede alla webcam la cattura delle immagini durante l'esecuzione; c. Si analizza l'immagine per trovare la maschera desiderata; d. Qualora la maschera fosse localizzata, il sistema riconosce la funzione da richiamare.

4 Indice Introduzione 9 Stato dell'arte 17 Capitolo 1 25 Il tracking match-up 25 La differenza d immagine 27 L approssimazione dei contorni 29 La segmentazione 30 Il classificatore a cascata di Haar 31 Creazione dell interfaccia utente 32 Capitolo 2 35 Architettura del progetto 35 Finger tracking 36 Algoritmo di tracking 42 Interfaccia utente 48 Texture Mapping 50 Integrazione Finger Tracking e Interfaccia Utente 52 Capitolo 3 61 Tecnica risolutiva 61 La segmentazione 62 Tracking finger mediante infrarossi 64 Capitolo 4 71 Esperimenti 71 Testing del tracking finger mediante il metodo della differenza d immagine. 71 Testing del progetto mediante la differenza d immagine 75 Testing del progetto mediante IR 77

5 Conclusioni 87 Bibliografia 89 Appendice A 93 Installazione della libreria OpenCV su Visual Studio Appendice B 95 Installazione del toolkit GLUT su Visual Studio Appendice C 97 Il Progetto a livello di codice 97 Finger tracking 97 Interfaccia utente 104 Integrazione 108 Appendice D 121 RGB e HSV color space 121

6 Introduzione La tecnologia, oggi, ha permesso l evoluzione di tanti sistemi, tra cui i sistemi di interazione uomo macchina. Questo progetto è stato pensato per migliorare questa interazione avendo la possibilità di utilizzare strumenti non sofisticati e alla portata di tutti. Per spiegare al meglio questa interazione è utile conoscere i precedenti metodi utilizzati nel corso degli anni e nello specifico affrontare tematiche riguardanti l evoluzione: ieri, oggi e domani. Fin dall inizio dell era del computer l unico metodo di comunicazione tra uomo è macchina era l interfaccia a riga di comando ( Command Line Interface ). Successivamente è stata implementata l interfaccia grafica ( Graphical User Interface ), la quale permetteva e permette ancora oggi l interazione non solo tramite righe di comando, ma anche manipolando graficamente degli oggetti tramite l uso di un nuovo componente hardware cioè il mouse. Oggi la tecnologia ha migliorato questa interazione e permette all uomo di interagire direttamente con la macchina eseguendo le azioni desiderate. Questo è dimostrato dall incremento di dispositivi mobili e computer che utilizzano un interfaccia touchscreen, mediante la quale l utente è in grado di eseguire azioni tramite il tocco dello schermo. Per questo motivo si è deciso di implementare un applicazione con l interfaccia touchscreen. L applicazione è stata divisa in due fasi: 1 quella di tracking match-up ; 2 quella di creazione dell interfaccia utente. Questi è stato sviluppato in ambiente Windows (Windows XP Professional), utilizzando il tool Visual Studio Il Catalogo Interattivo è stato implementato con due librerie (API) utilizzate in Computer Grafica e soprattutto nel ramo della Robotica e della grafica 2D e 3D. Studio e implementazione di un tracking match-up 9

7 La fase di tracking match-up, cioè del riconoscimento della mano o del dito del soggetto, è stata implementata con l ausilio della libreria OpenCV (Opensource Computer Vision). OpenCV è una libreria di computer vision e si occupa del salvataggio e della manipolazione delle immagini da device usb, da video o da file, nonché si occupa di riconoscimento di oggetti, di forme geometriche, dei volti oppure delle mani di un soggetto. Questa libreria permette di eseguire il salvataggio dell immagine recuperata dalla webcam (chiamata frame), di salvare un immagine statica (chiamata background), di richiamare la funzione che serve per trovare la mano dell utente e quindi di sapere quale azione eseguire. Nella funzione eseguita per il tracking vengono, invece, utilizzati vari filtri per poter privare l immagine dei rumori, cioè alcune malformazioni causate dalla luce, dai colori o dalla distanza dell oggetto dalla webcam. Il tracking può essere eseguito con varie funzioni e in modi differenti. 1 Per cercare un oggetto all interno di un immagine si può richiamare la funzione OpenCV che esegue una differenza di immagine: void cvsub(const CvArr* src, const CvArr* src1, const CvArr* dst, const CvArr* mask = NULL) (oppure voidcvabsdiff(const CvArr* src1, const CvArr* src2, CvArr* dst )), che prende due immagini in input ed esegue la differenza tra le due salvandone il risultato all interno di una terza immagine (le tre immagini devo avere la stessa grandezza e lo stesso numero di canali). La differenza è un immagine contenente i pixel risultati differenti nel confronto. In questo modo viene trovata qualunque cosa sia diversa dall immagine salvata (anche se non appare l oggetto desiderato). 2 L oggetto può anche essere cercato per colore e si esegue, quindi, una segmentazione, cioè l immagine viene suddivisa in base al colore dei pixel (elementi che compongono l immagine in formato digitale). Per esempio si cerca di far trovare al robot munito di webcam PlayStation Eye, con risoluzione 640x280, una pallina colorata di rosso. Il metodo utilizzato è, quindi, il color detection [1]. 10 Studio e implementazione di un tracking match-up

8 3 Se invece si hanno delle maschere con un ampio spettro, si può approssimare il contorno di un oggetto per riuscire a trovarlo tramite l analisi dell immagine. In un immagine il suo contorno è quella parte in cui i pixel hanno un enorme differenza di luminosità e colore. Per avere i contorni degli oggetti in un immagine, si usa l algoritmo di Canny: void cvcanny(const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3). Questa funzione si suddivide in quattro fasi, di seguito descritte: a I pixel dell immagine sono disturbati dal rumore presente nell immagine considerata, quindi all immagine viene applicato un filtro basato sulla derivata prima gaussina; b Per trovare i contorni in orizzontale, verticale e diagonale, vengono utilizzati quattro filtri differenti. Per ciascun pixel risultante viene assunta come valida la direzione relativa al filtro che dà il valore maggiore. Questa direzione, combinata col valore ottenuto applicando il filtro, corrisponde a quella in cui si ha il massimo gradiente di luminosità in ciascun punto dell immagine; c La mappa dei gradiente evidenzia il valore dell intensità luminosa in ogni punto dell immagine. Se l intensità è forte significa che è presente un contorno, ma solo i punti corrispondenti a dei massimi locali (derivata del gradiente è nulla) sono considerati un contorno apparente, e vengono presi in considerazione; d L estrazione del contorno avviene con un metodo chiamato sogliatura con isteresi, e prevede che vengano definite due soglie, una alta e una bassa, da confrontare con il gradiente. Quindi se il valore del gradiente è inferiore alla soglia bassa, il punto viene scartato; se invece è superiore alla soglia alta, il punto viene tenuto come parte del contorno e se invece è compreso tra le due soglie, il punto viene tenuto solo se è contiguo ad un punto salvato precedentemente. Studio e implementazione di un tracking match-up 11

9 4 Un altro metodo è chiamato il classificatore a cascata di Haar e viene utilizzato quando si vuole trovare e riconoscere una serie di gestualità della mano, oppure per trovare il viso di un utente all interno dell immagine. Si può affermare che, purtroppo, questo metodo richiede un periodo abbastanza lungo di apprendimento e di implementazione, perché il classificatore esegue un confronto fra ciò che appare nell immagine catturata dalla webcam e i campioni positivi (cioè immagini che mostrano la maschera) e dei campioni negativi (cioè immagini che non la mostrano). In OpenCV il classificatore di Haar è implementato utilizzando un file xml inserendo al suo interno i dati dei campioni positivi, con le coordinate all interno del piano riferito all immagine di dove si trova la maschera desiderata, e dei campioni negativi. Certo è che per funzionare questo metodo nel 90% dei casi deve avere un insieme di campioni nell ordine delle 5000 immagini. Esistono tantissime applicazioni che utilizzano il classificatore e riguardano l implementazione del mouse tramite la gestualità della mano [2][3][5] o l implementazione del mouse tramite il movimento della testa del soggetto [2][5][6][8]. 5 Il tracking si può effettuare anche con gli infrarossi (IR). La radiazione infrarossa (IR) è la radiazione elettromagnetica con una frequenza inferiore a quella della luce visibile, ma maggiore di quella delle onde radio. IR è spesso associata con i concetti di calore e radiazione termica poiché ogni oggetto con temperatura superiore allo zero assoluto emette spontaneamente radiazione in questa banda. Ovviamente più la temperatura è alta più l oggetto diventa visibile. Se un oggetto è abbastanza caldo o in grado di riflettere il calore emesso da un infrarosso verso la webcam, il programma sarà in grado di riconoscere l azione desiderata dall utente e, quindi, di eseguirla. La mano dell utente appartiene all insieme degli oggetti che si ritiene abbastanza caldi da riflettere il calore emesso dagli IR. 12 Studio e implementazione di un tracking match-up

10 Per esempio il dottore Johnny Lee [4] ha creato svariate applicazioni che tramite infrarossi possono implementare una lavagna interattiva o un sistema di tracking di oggetti tramite l utilizzo del WiiMote e di un led. Questi ha collegato il Wiimote tramite Bluetooth al computer (NB: se la macchina è un MacBook Pro, si può collegarlo direttamente con il Bluetooth interno senza l ausilio di programmi), ha alimentato il led tramite usb spiegando che questo è possibile anche collegandolo con una batteria esterna. Ha proiettato lo schermo del computer sul muro e si è posizionato il WiiMote in modo che la proiezione si trovasse all interno dell angolo di visualizzazione dello stesso cioè in un angolo di 45. Ha avviato il programma è dopo la calibrazione, l utente è stato in grado di utilizzare la parete come se fosse stato lo schermo del computer e con il led ha simulato il mouse del sistema. Premesso quanto sopra, qui riportato a titolo di esempio, la creazione dell interfaccia utente, descritta in questo elaborato, è stata implementata con l ausilio della libreria OpenGL (Opensource Graphics Library) e di un toolkit per Windows chiamato GLUT (The OpenGL Utility Toolkit). OpenGL è una libreria usata per la creazione di finestre indipendenti di giochi 2D e 3D e di animazioni. Si deve registrare che purtroppo questa libreria non permette la creazione dei componenti pulsanti (JButton) come le Applet di Java e, quindi, si utilizzano le funzioni di disegno delle varie forme geometriche implementate dalla libreria stessa. La finestra creata con GLUT è una finestra gestita direttamente dalla libreria e indipendente dal sistema operativo sulla quale è stata creata. GLUT, invece, ha un proprio meccanismo molto semplice per creare le finestre e per mantenere la loro esistenza all interno del sistema. Studio e implementazione di un tracking match-up 13

11 In questo caso, quando si crea una finestra la prima cosa da fare è inizializzarla, cioè darle un nome, inserire la sua grandezza, darle delle proprietà importanti (come per esempio il sistema di coordinate bidimensionale o tridimensionale, evidenziare che si vuole eseguire un animazione e altro), di seguito chiamare la funzione che disegna i componenti, ed infine richiamare il ciclo di GLUT che permette di visualizzarla fino a quando non viene chiusa. Obiettivi Gli obiettivi da raggiungere con questo progetto si erano prefissati dapprima nel creare un catalogo interattivo, estraendo e utilizzando quei procedimenti tipici del tracking e di detection degli oggetti nelle librerie OpenCV, e successivamente questo programma si completava con l integrazione in una finestra realizzata con le librerie OpenGL. Motivazioni L idea posta alla base per questo progetto sta nel tentativo di poter usare in un futuro la tecnologia touchscreen abbattendo gli elevati costi di produzione e rendere così accessibile questa tecnologia ad un numero sempre più elevato di persone/utenti, senza l impiego di altre tipologie di materiali quali il cartaceo. Questa tecnologia potrebbe essere desiderata per il settore commerciale, quali ad esempio i negozi di abbigliamento e, quindi, il sistema di tracking match-up può essere definito come un vero e proprio catalogo multimediale di quei prodotti presenti nella catena commerciale e merceologica di settore. 14 Studio e implementazione di un tracking match-up

12 Stato dell'arte Il tracking match-up è un metodo di tracciamento di oggetti. Questi si possono identificare anche in alcune parti del corpo umano quali la mano o il viso di un soggetto. Oggi quest'operazione la si effettua mediante l'utilizzo della libreria OpenCV ed esistono varie applicazioni creati per adoperare questi due oggetti, cioè la mano o il viso di una persona, in modo da implementare un mouse oppure un semplice riconoscimento come hand detection e head detection, cioè il riconoscimento della mano e del viso. Sussistono inoltre applixazioni che riescono ad implementare tutto quanto predetto senza l'utilizzo di algoritmi della libreria OpenCV, ma usando al suo posto gli infrarossi (IR), cioè una fonte di calore che pone in evidenza l'oggetto interessato. Quest ultimo si presenta con un colore molto chiaro, che possiamo definire vicinissimo al bianco, ma la webcam a cui si affida questo rilevamento deve essere sensibile agli IR. Si può affermare che la maggior parte delle webcam di recente generazione sono sensibili agli IR [15]. I progetti descritti di seguito implementano il tracking : 1 An aibo pink ball tracking [1] 2 Dasher [2] 3 HandVu [3] 4 Hand Detection [4] 5 Finger Mouse [5] 6 Face Detection [6] 7 Head Mouse [8] 8 WiiMote Project [7] 9 Motion Tracking [9] 10 Webcam Signature [13] Studio e implementazione di un tracking match-up 17

13 Object Tracking L applicazione di An aibo pink ball tracking cerca di trovare una pallina di colore rosa acceso all'interno di un'immagine catturata dalla webcam. In questa applicazione si vuole creare un robot che in un futuro possa essere in grado di riconoscere questa pallina e ipotizzare che questi possa giocarci. Si analizza l'immagine catturata dalla webcam, cambiando lo spazio dei colori da RGB a HSV. Di seguito si cerca la pallina in base al colore (rosa chiaro), si esegue il metodo di Segmentazione dividendo l'immagine e lasciando solo i pixel che rientrano nei parametri scelti, cioè rimangono solo i pixel che hanno il colore rosa chiaro. Una volta che è rimasta solo la parte d'immagine rosa, si cerca all'interno dell'immagine una figura geometrica che può approssimare l'oggetto: una sfera o un cerchio. Quindi, si richiama la funzione OpenCV che approssima l'oggetto con la forma geometrica del cerchio e, qualora lo si trovi, si evidenzia nell'immagine originale in cui si colloca, viceversa non si esegue nessuna operazione. Questa applicazione esegue due procedure: il metodo di Segmentazione che divide l'immagine in base ai pixel scelti e il metodo di approssimazione dei contorni, che trova l'oggetto desiderato. Infatti in questo caso una volta rimasta l'immagine segmentata, si cerca di approssimare la figura rimasta con una forma geometrica. Dasher Dasher è un'interfaccia d informazioni, che contempla nel suo insieme un efficiente metodo d immissione testo, anche guidato da gesti naturali o da hardware di puntamento. Questa applicazione ha una sua particolarità, cioè che può essere utilizzato anche da persone portatrici di handicap, oppure che non riescono a digitare sulla tastiera oppure maneggiare il mouse o qualsiasi altro tipo di device. 18 Studio e implementazione di un tracking match-up

14 Dasher, infatti, implementa gli insiemi algoritmici per l esecuzione di foot tracking e head tracking, cioè il tracciamento del piede o del viso tramite l'applicazione di un estensione infrarossa sulla testa o sul piede. In questo caso la webcam utilizzata dev essere una di quelle sensibile alle radiazioni infrarosse emesse dal dispositivo e tramite un filtro la evidenzia, nonché ne trova le coordinate in base al movimento effettuato dalla testa del soggetto. E necessario quindi eseguire un filtro in grado di mettere in evidenza il colore dell'infrarosso visibile dalla webcam e di tracciarlo per compiere successivamente l'azione desiderata. HandVu HandVu è un software di riconoscimento della mano del soggetto e della sua gestualità. Questi utilizza la mano per implementare il mouse del computer, per l'interazione con l'ambiente circostante, per esempio per ingrandire la visualizzazione di una determinata zona e per l'interazione con oggetti virtuali. HandVu riesce a trovare la posizione della mano e a riconoscere i suoi gesti. Per fare questa operazione impiega un algoritmo che richiama l'analisi dell'immagine tramite segmentazione e riconoscimento dei contorni dell'oggetto. Hand Detection Hand Detection permette di riconoscere all'interno di un'immagine la mano dell'utente e la sua gestualità. Questo viene implementato mediante l'utilizzo Haar Classifier. Quest ultimo viene implementato scrivendo codice XML contenente l elenco di campioni positivi e negativi, nonché le coordinate della posizione dell oggetto desiderato all interno dei campioni stessi. I campioni positivi contengono la mano e le sue gestualità da riconoscere, mentre quelli negati- Studio e implementazione di un tracking match-up 19

15 vi quelle gestualità che non sono da riconoscere o degli oggetti somiglianti per caratteristiche comuni quali colore, forma ma che non raggiungono gli standard di defalut. Haar Classifier permette il riconoscimento dell'oggetto presente nell'immagine con un confronto tra quello presente nell'immagine e quello visualizzato nei campioni. Finger Mouse Finger Mouse traccia il dito di un soggetto mediante la cattura dell'immagine dalla webcam e riconosce la gestualità della mano implementando così le azioni del mouse. Questa applicazione risulta funzionare solamente se la luce irradiata e il tipo di background (piano di appoggio della mano) sono sistemati in un determinato modo. La luce irradiata deve fare brillare bene la mano e il piano di appoggio in modo da rendere visibili i colori e le loro differenze. Il background, invece, deve essere di un colore nitido, ben preciso e tale da non essere facilmente confondibile con quello della mano. Face Detection Face Detection riconosce all'interno di un video il viso dei soggetti, anche di quelli che lo hanno leggermente di profilo, ruotato verso sinistra o verso destra. Il metodo utilizzato in questo caso, prevede di analizzare ogni parte dell'immagine e di trovare il viso del soggetto o di altri soggetti presenti in base a determinati algoritmi che modificano la visualizzazione dell'immagine, la sua luminosità e altri parametri simili. Head Mouse Head Mouse riesce a trovare all'interno dell'immagine il viso dell'utente e, a seconda dei suoi 20 Studio e implementazione di un tracking match-up

16 movimenti eseguire una delle azioni del mouse. Questo progetto riesce ad implementare un mouse tramite l'analisi dell'immagine catturata dalla webcam. La cattura dell'immagine permette di analizzare i movimenti della testa del soggetto e di riconoscere così l'azione desiderata. Head Mouse riesce a riconoscere e suddividere le fasi del movimento della testa per implementare un evento del mouse. WiiMote Projects I WiiMote Projects implementano il tracking della mano o di altri oggetti utilizzando il WiiMote, cioè il telecomando Bluetooth della console Wii. Un applicazione permette di tracciare il movimento delle dita del soggetto, semplicemente applicandogli sopra del materiale riflettente, quale potrebbe essere un nastro adesivo oppure un guanto e con l ausilio di questo materiale e una serie di led si posiziona il WiMote nell area del rilevamento. Si deve precisare che la serie di Led serve per irradiare luce verso il materiale riflettente che a sua volta solleciterà il sensore del WiiMote permettendo così il tracciamento delle coordinate dell oggetto. In questo modo si riesce a muovere lo spettro dell oggetto tracciato seguendo le coordinate del piano 2D. La forma così riflessa riesce a rimandare gli IR verso il WiiMote consentendo alla sua libreria di gestione di recuperare le coordinate della stessa e passarle al computer, filtrate nella modalità corretta per la differenza del piano cartesiano, quest ultimo all origine risulta evidentemente disuguale fra la realtà e quello presente all interno dell applicazione. Un altra applicazione, invece, sempre tramite il collegamento del WiiMote al computer e la creazione di una penna led riesce ad implementare una lavagna interattiva. Si deve precisare che la penna led è un dispositivo esterno composto da un involucro in plastica, Studio e implementazione di un tracking match-up 21

17 quale potrebbe essere una penna svuotata dallo stilo contenente inchiostro e dal pennino, sostituiti con un led alimentato tramite usb oppure batteria propria. Questa funziona e accende il Led premendo uno switch. In quest ultimo caso viene proiettata su una superficie di colore uniforme, come un muro o un tavolo, il desktop del computer. Si posiziona il WiiMote nella prossimità della proiezione facendo in modo che il suo angolo di 45 riesca a contenere le estremità della proiezione stessa. Di seguito si procede calibrando i punti che delimitano l'area con cui ci si deve interfacciare. Il WiiMote recupera così le coordinate di posizione della penna Led e tramite una funzione di trasformazione riesce ad utilizzare le applicazioni presenti sul computer. In pratica la penna Led è il mouse del sistema. Con questi due progetti Johnny Lee riesce ad implementare il tracciamento delle dita del soggetto senza utilizzare le OpenCV ma impiegando gli IR. Motion Tracking Motion Tracking è un progetto che riesce a tracciare il movimento di un oggetto. In questa applicazione si esegue una differenza d immagine tra l'immagine catturata dalla webcam al momento e quella precedente. Una volta effettuata la differenza d immagine, per vedere dove si trova la differenza viene chiamato un filtro per cancellare le zone nere ovvero quelle zone dove non vi è stato alcun movimento nell'immagine. Successivamente, si riduce il rumore presente nell'immagine e si formano una serie di bolle intorno all area dell'immagine dove è presente il movimento. Di seguito si cercano i pixel luminosi, mentre vengono del tutto ignorati i pixel neri. Per il tracking si analizza l'area dove sono presenti i pixel con il colore dell'oggetto da tracciare e si controlla la superficie, perché se risulta essere più grande di una determinata costante, allora si 22 Studio e implementazione di un tracking match-up

18 può affermare che sia avvenuto un movimento. Con questo algoritmo è possibile tracciare il movimento di un qualsiasi oggetto. Webcam Signature Webcam Signature implementa il mouse controllato dalla webcam. In questa applicazione viene tracciato l'elemento del colore desiderato e lo si usa come una penna per disegnare all'interno di un foglio. L'algoritmo utilizzato è quello usato per la segmentazione perché questi traccia gli oggetti in base al loro colore. Per il suo corretto funzionamento sono richiesti oggetti con dei colori molto forti, facilmente riconoscibili all'interno dell'immagine catturata ed è necessario che all'interno dell'immagine non vi sia presente un altro oggetto avente lo stesso colore. Studio e implementazione di un tracking match-up 23

19 Capitolo 1 Il tracking match-up Il tracking match-up si è implementato utilizzando i quattro metodi descritti nell introduzione che sono qui ripetuti per facilità di memoria: 1 la differenza d immagine; 2 l approssimazione dei contorni; 3 la segmentazione; 4 il classificatore in cascata di Haar. Bisogna riuscire a capire quali tra i metodi a disposizione è quello più efficiente e veloce per il tracking di un oggetto, quale può essere una mano o un dito del soggetto. L oggetto da trovare deve essere visibile all interno dell immagine, cioè deve essere evidente per consentire al sistema di trovarlo facilmente, preferibilmente presente in primo piano e l immagine deve avere un illuminazione favorevole che evidenzi i colori oppure le ombre. I colori ben visibili e facilmente riconoscibili aiutano a trovare e a rintracciare un oggetto all interno di un immagine. In questo caso i colori sono importanti perché aiutano a riconoscere un oggetto senza dover effettuare tutta una serie di analisi molto più impegnativa dell immagine e non di facile interpretazione. Ci possono essere anche degli errori, per esempio, se all interno dell immagine è presente un qualsiasi altro oggetto o sfondo che mostra un colore simile a quello ricercato. In questo caso si rischia di non trovare l oggetto d interesse oppure di trovare più di un oggetto. Si preferisce di solito utilizzare uno spazio di colori di tipo HSV (vedisi Appendice D ) nel- Studio e implementazione di un tracking match-up 25

20 l immagine, perché questi è uno spazio impiegato soprattutto per il confronto di colori, per la loro similarità o uguaglianza ed è molto semplice da adoperare. Si può anche analizzare l immagine lasciandola nel suo spazio corrente, cioè lo spazio di colori RGB, anche se è un insieme non di facile manipolazione perché comprende tutti i colori esistenti. Le ombre evidenti, invece, danno la possibilità di trovare un oggetto in base alla presenza della sua ombra oppure in base alla forma dell ombra, anche se la forma dell oggetto si può notare facilmente con i colori dell immagine. In tale maniera però per poterlo analizzare bisogna servirsi del filtro del colore e togliere quella parte d immagine che non è di alcun interesse. Analizzando, invece, solo le ombre l illuminazione conseguente dell ambiente deve rendere visibili alla webcam o ad un qualsiasi tipo di device usb, le ombre degli oggetti, della mano o del dito del soggetto. Nel caso in esame si cerca quindi di avere un illuminazione dietro al soggetto e il device usb deve essere all interno di una struttura o di una scatola che non permette alla luce esterna di entrare. In questo modo le ombre sono riflesse sul pannello non trasparente, quindi è un po offuscato e la webcam all interno della sua immagine avrà una serie di ombre. Modulando opportunamente la luce e la luminosità dell ambiente e collocando la webcam in una posizione favorevole, si può analizzare l immagine in base alle ombre e tracciarne i suoi contorni con lo scopo di procedere alla loro analisi. Per fare questo con le ombre bisogna ottenere la loro traccia e in specie del contorno, vale a dire tracciare o evidenziare la parte esterna dell ombra, cioè quella parte d immagine dove il colore cambia bruscamente dal chiaro allo scuro, cosi che l ombra è visualizzata con un colore molto simile al nero. Si vuole evidenziare che l illuminazione dell ambiente non deve in alcun modo precludere la creazione delle ombre degli oggetti e la visualizzazione dei colori. La webcam utilizzata in questo caso non possiede una risoluzione perfetta per visualizzare correttamente i colori, di conseguenza se la luce emessa da una qualsiasi lampada oppure derivante 26 Studio e implementazione di un tracking match-up

21 dall illuminazione esterna è collocata vicino ad una parete di colore giallo chiaro, questa verrà visualizzata di colore rosa chiaro. In pratica si ottiene uno scambio di identità dei colori, per cui alcuni tipi di colori non sono riconosciuti come tali e sono scambiati con altri poco simili ma con una caratteristica comune, cioè sono entrambi colori chiari. L analisi dell immagine per colori e quindi la sua suddivisione in base ai pixel che presentano il colore desiderato, può incorrere in errori causati dalla scarsa risoluzione della webcam e, pertanto, per un analisi di questo tipo si suggerisce l utilizzo di una webcam di ultima generazione, cioè con una risoluzione maggiore e con una visualizzazione dei colori e dell immagine migliori. Queste operazioni possono essere effettuate con le funzioni e gli algoritmi descritti di seguito. La differenza d immagine La differenza d immagine è un metodo molto semplice e prevede di avere due immagini uguali o distinte, di eseguire la loro differenza e di salvarla all interno di una nuova immagine. In questo caso la funzione void cvsub(const CvArr* src, const CvArr* src1, const CvArr* dst, const CvArr* mask = NULL) è la funzione OpenCV in grado di eseguire la differenza tra due immagini (src e src1) e di salvare la differenza all interno di una nuova immagine (dst). La funzione cvsub ha la particolarità di poter eseguire perfettamente la differenza se le due immagini sono salvate sul filesystem e, quindi, sono immagini statiche perché non vengono modificate e rimarranno sempre tali. Mentre se le immagini da utilizzare provengono dalla webcam, queste sono immagini dinamiche che cambiano ogni volta che è interpellata la webcam. Per farsi passare l immagine del momento, serve un immagine statica, cioè un immagine di confronto (background) con quella del momento (frame). Questo problema ha due possibili soluzioni, la prima è quella di interpellare una sola volta la webcam per l immagine background e successivamente interpellarla solamente per il frame, mentre la seconda è quella di copiare il frame all interno di un altra immagine solamente la prima volta. Studio e implementazione di un tracking match-up 27

22 Nel primo caso sorgono altri problemi nell immagine background, perché questa risulta essere sempre vuota, mentre nel secondo caso la copia viene effettuata solamente se nella struttura dell immagine frame sono stata salvate dinamicamente almeno 90 immagini. FIGURA 1.1 La webcam interpellata per la cattura del backgorund (nella Figura 1.1 la finestra BG) si modifica esattamente come se fosse il frame stesso, per cui non c è mai una necessaria differenza di immagine tra le due. Copiando, invece, il frame all interno del background una sola volta, la necessaria differenza di immagine funziona senza alcun problema (come visualizzato in Figura 1.2). FIGURA Studio e implementazione di un tracking match-up

23 Come si può notare dalla Figura 1.2, la differenza di immagine funziona utilizzando il metodo di copia dell immagine catturata dalla webcam una sola volta. L approssimazione dei contorni L approssimazione dei contorni è quel metodo che richiede la conoscenza matematica delle figure geometriche in modo da riuscire ad approssimare il contorno recuperato con uno dei loro. I contorni sono quella parte dell immagine dove la luminosità e i colori cambiano bruscamente. Per esempio la mano e il dito hanno la possibilità di essere approssimati con un ellissi e un cerchio come rappresentato in Figura 1.3. FIGURA 1.3 Per l approssimazione esiste comunque una funzione OpenCV in grado di approssimare qualunque contorno in quello di una forma geometrica. In questo caso però non si vuole approssimare l intera mano, ma ogni suo componente per avere una figura composta da un cerchio centrale con attaccate cinque ellissi. I contorni all interno di un immagine si possono visualizzare tramite l algoritmo di Canny implementato nella funzione cvcanny(const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3) delle OpenCV. Studio e implementazione di un tracking match-up 29

24 La segmentazione La segmentazione è un metodo particolare ed è in grado di accentuare determinati colori dell immagine. Segmentare un immagine significa partizionare l immagine in regioni significative. Essa è utilizzata per ottenere una rappresentazione più compatta, estrarre degli oggetti o comunque come uno strumento per l analisi delle immagini e permette di dividere le immagini in insieme di pixel con caratteristiche comuni. La segmentazione richiede la visualizzazione chiara dei colori dell immagine. FIGURA 1.4 Un immagine segmentata per trovare il colore della mano di un soggetto in un ambiente illuminato è rappresentato in Figura 1.4. Come si può notare il colore della mano è evidenziato da un colore forte, facilmente riscontrabile all interno dell immagine. Ma come si può notare dalla Figura non solo la mano è evidenziata con un colore forte, ma anche un oggetto che si trova in basso a destra. Poi si evidenzia il nuovo colore della mano per riuscire a fare il tracking della stessa. 30 Studio e implementazione di un tracking match-up

25 Il classificatore a cascata di Haar Il classificatore a cascata di Haar permette di creare programmi di head-tracking o handtracking, cioè consente di tracciare la mano o il viso dell utente per implementare un mouse di sistema o per riconoscerne la posizione e la gestualità. Il classificatore è un algoritmo che richiede una serie di campioni positivi, dove l oggetto da tracciare è presente e una serie di campioni negativi, dove l oggetto da tracciare non è presente. Il classificatore è un algoritmo molto preciso e richiede un insieme di campioni molto ampio per poter aumentare la precisione di tracciamento. Il classificatore a cascata di Haar permette tramite il confronto degli oggetti interessati presenti nei campioni positivi di trovarli all interno d immagini catturate dalla webcam. Studio e implementazione di un tracking match-up 31

26 Creazione dell interfaccia utente La creazione dell interfaccia utente è stata implementata con l ausilio delle OpenGL e del suo toolkit GLUT. L idea è di realizzare una finestra con 5 pulsanti con una forma di manichino al centro della finestra, quest ultimo con sopra degli indumenti e l animazione della finestra decisa in base al tracking della mano. La finestra prevede quindi il caricamento di alcune immagini presenti all interno dei cataloghi. Il caricamento dell immagine in una finestra GLUT si deve eseguire tramite il Texture Mapping, procedimento questi che permette di rendere simili alla realtà i paesaggi, le superficie o gli oggetti virtuali. Si deve quindi caricare prima l immagine all interno di una struttura particolare in grado di racchiuderla. In questo caso serve quindi una struttura in grado di recuperare tutti i dati legati all immagine d interesse e di sistemarla una volta caricata all interno della finestra nella posizione designata. Per poter eseguire correttamente il texture mapping in OpenGL, le informazioni necessarie per l immagine sono le dimensioni e i pixel o dati, cioè quello che viene visualizzato all interno dell immagine stessa. 32 Studio e implementazione di un tracking match-up

27 Capitolo 2 Architettura del progetto Il modello hardware del progetto prevede l utilizzo di una webcam usb, di un proiettore e di un pannello come rappresentato nella Figura 2.1. FIGURA 2.1 Il proiettore permette all utente di vedere il desktop del computer sul pannello e, conseguentemente, avviato il software si è in grado di vedere la finestra con cui si andrà ad interagire. Prima di descrivere l intero progetto, saranno qui di seguito analizzate le due parti: 1 Finger Tracking che riguarda la fase delle OpenCV, di cattura delle immagini e di riconoscimento dell azione scelta dall utente e, quindi, il recupero di un ID identificativo che permette di riconoscere il pulsante toccato; 2 Interfaccia Utente che riguarda la parte delle OpenGL, di creazione della finestra, dei suoi componenti e dell animazione legata poi all ID recuperato dalla parte di Finger Tracking. Studio e implementazione di un tracking match-up 35

28 Finger tracking La parte di Finger Tracking è stata implementata con l ausilio delle OpenCV, cioè la libreria che permette di catturare, modificare, applicare filtri sulle immagini, giungendo perfino a creare l immagine perfetta con cui riuscire a trovare le coordinate o la zona dove si trovano le dita dell utente. FIGURA 2.2: Use Case Diagram del Finger Tracking Come si può notare dalla Figura 2.2, vi è una webcam usb che viene utilizzata per catturare due tipi di immagini: a il frame, un immagine che viene salvata ogni secondo oppure ogni 90 frame ed è l immagine visualizzata al momento; b il background, un immagine salvata quando si avvia il programma, quindi un immagine statica che non cambia ed è salvata una sola volta per evitare che la futura differenza d immagine possa risultare non esistere perché il background è stato modificato. L azione Trovare i rettangoli presenti nell immagine esegue una funzione che permette, tramite dei calcoli matematici, di ottenere i rettangoli presenti all interno di un immagine in qualsiasi posizione e con qualsiasi colore di sfondo. 36 Studio e implementazione di un tracking match-up

29 Questa funzione è stata inserita perché nel piano di lavoro si è previsto che la finestra d interazione con l utente abbia dei componenti (pulsanti rettangolari) e in questo modo il progetto stesso riesce a trovare questi pulsanti e le coordinate dei loro vertici. Le suddette coordinate sono salvate in una struttura dati di tipo CvSeq (vedi Appendice C ) utilizzabile perché può essere trattata come uno stack, una coda oppure un array. Tale struttura dati è, quindi, una struttura adattabile a qualsiasi esigenza e i dati contenuti si possono recuperare facilmente decidendo solamente in quale modo trattarla. L azione Trovare le differenze all interno dei rettangoli dell immagine analizza solamente quella parte d immagine posta all interno dell area dei rettangoli e, quindi, risulta come se analizzasse un immagine indipendente, cioè che riguarda solamente un area rettangolare, indicando le coordinate del vertice che si trovano in basso a sinistra. In questa fase sono, inoltre, rimossi i colori per avere due immagini in scala di grigio ed in questo modo i colori, la luminosità e altri fattori che tendono a distorcere anche se leggermente l immagine, sono eliminati totalmente. Entrambe le immagini in scala di grigio sono di conseguenza passate a una funzione che fa la differenza tra le due, o meglio il risultato della funzione è un immagine in scala di grigio, che può essere nera qualora le due immagini risultino uguali, viceversa contiene la loro differenza e cioè quella parte dell immagine che risulterà diversa. Di seguito tramite l analisi dei pixel e cioè gli elementi puntiformi che compongono l immagine, si cerca di trovare le coordinate di tale differenza che, qualora esistente saranno sottoposti ad analisi i pixel (l immagine non è altro che una matrice con nr X righe e nr Y colonne, dove X è diverso da Y), per trovare quelli che sono diversi da zero, perché questo significa essere diversi dal colore nero e avere una certa luminosità, la quale determina l esistenza di un qualche oggetto oppure forma nell immagine. Studio e implementazione di un tracking match-up 37

30 FIGURA 2.3: Activity Diagram del Finger Tracking Nella Figura 2.3 si pone in evidenza come le OpenCV, cioè quella parte del software del progetto, riescano ad interfacciarsi nonché ad interagire con il componente hardware, la webcam usb e l utente che utilizza la tastiera. Il sistema comincia inizializzando nella funzione principale tutte quelle strutture utili per il riconoscimento del device usb, per il salvataggio dinamico delle immagini, per la memoria dinamica in generale, per il salvataggio delle coordinate dei punti che servono per i vertici dei rettangoli, per i punti dei contorni e per i pixel esistenti all interno della differenza di immagini. L accesso alla webcam permette di salvare l immagine del momento e il background. L immagine del momento è utilizzata per trovare i rettangoli, mentre entrambe sono poi utilizzate per cercare la loro differenza. Il sistema aspetta, ad un certo punto, una chiave dalla tastiera per poter continuare a catturare l immagine ed eseguire le altre funzioni oppure per terminare il programma. 38 Studio e implementazione di un tracking match-up

31 In questo momento si rimane in attesa per l interazione tra software e l utente che, come rappresentato nella Figura 2.3, qualora l utente prema il tasto q il programma termina, mentre se non lo preme il programma continua a catturare l immagine del momento e non il background, dato che quest ultimo risulta essere già stato catturato e al sistema serve solo una volta per evitare di avere delle differenze di immagini sbagliate. FIGURA 2.4: State Machine Diagram del Finger Tracking La Figura 2.4 evidenzia, in modo meglio dettagliato che nella Figura 3, la lista delle azioni chiamate all interno del programma e sistemate in ordine cronologico. Si riesce a notare come il sistema continui a recuperare solamente l immagine del momento per confrontarla con il background e ottenere, quindi, la sola parte d immagine che si differisce tra le due. Studio e implementazione di un tracking match-up 39

32 FIGURA 2.5: Sequence Diagram del Finger Tracking La Figura 2.5, invece, evidenzia come il sistema si evolve nel tempo e la tipologia d interazioni tra i componenti chiamati in causa dalle varie funzioni. Si nota che l inizializzazione della struttura che controlla se nel sistema vi sia presente un device video, permette alle OpenCV d interagire con un componente hardware in modo sincrono. Inizializzata la struttura, si chiama una funzione che cerca il device all interno del sistema e se il device esiste, ritorna un numero identificativo unico. Si ottiene quindi un interazione del tipo sistema webcam e webcam sistema. Questo tipo di relazione esiste anche quando si recuperano le immagini dal device e queste sono salvate all interno di una struttura dati IplImage. 40 Studio e implementazione di un tracking match-up

33 Si esegue quindi la seguente lista di istruzioni: 1 Inizializzazione delle strutture IplImage*, delle strutture dati CvSeq* e della memoria dinamica CvMemStorage*. 2 Inizializzazione della struttura che permette l accesso alla webcam via usb, per la cattura delle immagini. 3 Interrogazione della webcam per salvare l immagine attualmente vista in una struttura IplImage* già inizializzata. 4 Seconda interrogazione della webcam per salvare il background (sempre una struttura di tipo IplImage*) e controllo che la struttura non sia vuota. 5 Chiamata alla funzione che trova i rettangoli presenti nell immagine attuale(frame). 6 Ingresso in un ciclo per la cattura dell immagine attuale della webcam; l utente per uscire da tale ciclo deve premere sulla tastiera la lettera Q. 7 Chiamata alla funzione che trova la differenza tra le due immagini; se tale differenza esiste, le coordinate vengono salvate in una struttura globale di tipo CvSeq*. 8 Se questa struttura non è vuota, si stampano a video le coordinate, altrimenti si cercano ancora. 9 Premendo il tasto Q, il programma esce dal ciclo e vengono rilasciate tutte le strutture utilizzate e la memoria occupata (a parte la memoria dinamica CvMemStorage*). Come evidenziato nei capitoli precedenti, l Object Detection può essere eseguito in modi diversi e con metodi differenti, ma comunque tra di loro simili. Per la prima versione del Tracking Finger è stato deciso di provare con la differenza di immagine perché per la proiezione è stato utilizzato un pannello non trasparente ma composto da un materiale confacente per la retro-proiezione. Quando l utente appoggia la sua mano su di un pannello come quello utilizzato e sopra descritto, la webcam percepisce solo la sua ombra. Non vede nemmeno l ombra del corpo dell utente, ma solamente quella della sua mano appoggiata sul pannello. Studio e implementazione di un tracking match-up 41

34 Algoritmo di tracking Per eseguire il tracking di un oggetto o il recupero delle sue coordinate all interno dell immagine, in un piano cartesiano 2D dove l asse delle ascisse è la width (con la risoluzione della webcam utilizzata ha il suo massimo nel valore 320) e l asse delle ordinate è la height (con la risoluzione della webcam ha il suo massimo nel valore 240), esistono varie opzioni e quasi tutte funzionanti. Il pannello non è trasparente e il background dell immagine catturata non cambia se dietro al pannello passano le persone e, pertanto, questa è una parte dell immagine sempre uguale. L unica parte che cambia è quando l utente appoggia la sua mano sopra il pannello, perché a quel punto l ombra è riflessa solamente verso la webcam. La differenza di immagine è risultata in questo caso la scelta migliore. Nell esecuzione di questo metodo si deve prima salvare un immagine statica, cioè che non sia più modificabile, pertanto l unico modo per realizzare questa operazione è di utilizzare la funzione di clonazione d immagine. Si deve registrare che, purtroppo, la funzione di OpenCV cvcloneimage() ha una particolarità, e cioè che la clonazione è eseguibile solamente dopo l avvenuta cattura di almeno 90 immagini da parte del software. Si deve dare atto che, invece, provando con la funzione che interpella la webcam per avere l immagine visualizzata al momento, eseguendo tale funzione una sola volta e non interpellandola più successivamente, l immagine sia esattamente uguale a quella del momento e, di conseguenza, non si catalogherà mai una differenza d immagine. Il risultato sarà l assenza totale di quell elemento, come ad esempio la mano, appoggiato sul pannello. 42 Studio e implementazione di un tracking match-up

35 FIGURA 2.6 La situazione mostrata in Figura 2.6 è riconducibile solamente nel caso in cui si voglia interpellare la webcam anche per la cattura del background. Infatti la differenza d immagine non viene eseguita correttamente. Quanto sopra affermato non si verifica con la clonazione d immagine implementata dalla libreria OpenCV. L algoritmo utilizzato in questo caso è il seguente: 1 Inizializza le struttura CvCapture*, CvMemStorage*, IplImage*; 2 Interpella la webcam per il salvataggio dell immagine attuale con la funzione cvqueryframe(); 3 Incrementa il contatore della cattura dei frame; 4 Se il contatore == 90, allora fai la clonazione dell immagine del momento e controllo = true e fr = 0. 5 Ogni 90 frame, esegui a funzione di differenza dell immagine tra il frame e il background: cv- Sub(). Questo semplice algoritmo permette di avere l immagine comprensiva della differenza. Questo algoritmo nondimeno analizza l intera immagine passata, mentre la parte da analizzare è l area dei rettangoli, perché l interfaccia utente è stata ideata con i componenti pulsanti con i quali l utente dovrà interagire. Serve perciò una funzione in grado di trovare qualsiasi rettangolo all interno dell immagine e con qualsiasi colore. Studio e implementazione di un tracking match-up 43

36 Si conosce che la forma geometrica del rettangolo ha tutti i suoi angoli di 90, di conseguenza questi sono angoli retti. Si trova all interno dell immagine un insieme di pixel abbastanza grandi e con caratteristiche comuni, quali il colore, di seguito si controlla se esistono 4 linee che racchiudono quest area. Successivamente si controlla se l angolo d incontro è di 90 gradi e se questi sia il punto in cui le linee terminano. Con questa procedura si trovano tutti i rettangoli presenti in un immagine. FIGURA 2.7 Nella Figura 2.7 è rappresentato il risultato della funzione sopra descritta, la quale riesce a trovare i rettangoli eseguendo una Square Detection. Si deve registrare che, avendo sostituito il pannello in un lastra in plexiglass trasparente, la suddetta funzione trovava i rettangoli anche nello sfondo dell immagine e ugualmente se la persona presentava una forma geometrica simile nel capo di vestiario che indossava in quel momento. Nel progetto si è scelto, quindi, di adoperare un approccio statico alle coordinate dei vertici dei rettangoli. Questi sono stati inseriti nel modo di variabili globali all interno di un struttura di tipo CvPoint. Avendo ottenuto a questo punto le coordinate dei vertici dei rettangoli per utilizzare il ROI, cioè l area di interesse che è quella parte dell immagine che si vuole analizzare senza eseguire i filtri o 44 Studio e implementazione di un tracking match-up

37 altre operazioni su tutta l immagine ed appesantire così il programma o la funzione utilizzata, servono anche altri due dati e cioè width e height (Figura 2.8). FIGURA 2.8 In un immagine che ha una dimensione dipendente dalla risoluzione della webcam, per calcolare la lunghezza di due lati del rettangolo (width e height) si utilizza la seguente formula. sqrt((x 1 -x 2 ) 2 - (y 1 -y 2 ) 2 ) Con lo scopo di avere dei rettangoli con le stesse misure della finestra (come in Figura 2.7), in questo caso sono presi in considerazione solo i rettangoli più piccoli, per evitare di andare ad analizzare quei rettangoli che non sono effettivamente dei pulsanti. Questo errore è presente nella funzione, perché viene visto parte dello sfondo esterno dello stesso colore e quindi secondo la funzione si tratta di un rettangolo. Si deve registrare che ora sono presenti tutti i dati, anche le coordinate del vertice chiamato pt0 in Figura 2.8, pertanto, si può evidenziare la regione d interesse per avviarsi ad analizzare solamente quella parte d immagine che appartiene all area dei pulsanti. Si può affermare che il ROI è molto utile per evitare di analizzare l intera immagine, quando è nota la possibile posizione di apparizione dell oggetto interessato. Questo metodo di delimitazione prende un area a forma geometrica rettangolare, in cui si espli- Studio e implementazione di un tracking match-up 45

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