Computer
Vision
Segmentação
Paulo Sérgio Rodrigues
PEL205
Computer
Vision
Conceito Formal de Segmentação de Imagens
Computer
Vision
Diferença entre Segmentação e Reconhecimento
Computer
Vision
Técnicas de Segmentação
• Detecção de Bordas
• Detecção de Linhas
• Detecção de Círculos
• Detecção de Regiões
• Detecção de movimento
Computer
Vision
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Computer
Vision
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Computer
Vision
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Computer
Vision
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Computer
Vision
Técnicas de Segmentação
Detecção de Bordas
Computer
Vision
Detectores de Borda e Linhas
Detectores Baseados em Gradientes
m agf   Gx2  Gy2
1
2
 Gy
 ( x, y )  tan 
 Gx
1
 f 
Gx   x 
f      
Gy   f 
 x 
mag f   G x2  G y2



Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Baseados em Gradientes
Gx (i, j ) 
Zi-1,j-1
Zi-1,j
Zi-1,j+1
Zi,j-1
Zi,j
Zi,j+1
Zi+1,j-1
Zi+1,j
Zi+1,j+1
zi , j 1  zi , j 1
G y (i, j ) 
2
mag f   G  G
2
x
2
y
zi 1, j  zi 1, j
2
 Gy
 ( x, y )  tan 
 Gx
1



Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Baseados em Gradientes
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Baseados em Gradientes
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Baseados em Gradientes
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Baseados em derivadas
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Baseados em derivadas
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Combinados de Bordas e Linhas
 w1 
w 
2

w

 
 w3 
 z1 
z 
2

z

 
 z3 
9
R   wi zi  w z
T
i 1
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Combinados de Bordas e Linhas
9
R   wi zi  w z
w1
T
i 1
w z  w1 z cos
T
1
z
Θ
w2
T
1
w z
Uma vez que
w1  1
w z  z cos
T
1
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Combinados de Bordas e Linhas
Detector de Bordas
w3

z  (w z)  (w z)  (w z)
T
1
2
T
2
2
T
3
2

1
w3T z
Projeção no plano w3
Φ z
θ
w1T z
w1
Detector de linhas
Projeção de z no plano w1 w2
w2T z
w2 Detector de linhas
2
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Combinados de Bordas e Linhas


[(w1T z )  ( w2T z )] 2
1
  cos  T
1 
T
T
2
[(w1 z )  ( w2 z )  ( w3 z )] 
1
1
 2
2 


  ( wiT z ) 2 

 

1   i 1
  cos 
1 
2
3



T
2
(
w
z
)
  j  
 
  j 1
2

1



  cos1   (wiT z ) 2 


 z  i 1
1
2





3


1  1 
  cos   (wiT z ) 2 


 z  i 3
1
2




1  1
T 
  cos  w3 z 



z


Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Combinados de Bordas e Linhas
Detector de Bordas


1 2
  cos   (wiT z ) 2 


 z  i 1
w3
1
1
2






1 T 

  cos  w3 z 


 z

1
Conclusão: Se θ > Φ a região representada
por z possui mais bordas do que linhas. O
contrário é verdadeiro para θ < Φ.
Projeção no plano w3
Φ z
θ
w1
Detector de linhas
Projeção de z no plano w1 w2
w2 Detector de linhas
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Combinados de Bordas e Linhas
1
2
1
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
0
2
1
0
0
 2
1
1
0
1
0
0
0
 2
0
1
0
1
0
1
0
1
0
1
2
2
1
0
1
2
1
2
1
2
1
0
1
1
0
1
0
0
1
1
2
4
2
1
4
1
 2
1
2
1
2
1
2
 2
Base para subespaço
de bordas
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Base para subespaço
de linhas
Subespaço das médias
Computer
Vision
Detectores de Bordas e Linhas
Detectores Combinados de Bordas e Linhas
TESTES EM AULA
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation
Computer
Vision
Chapter 10
Image Segmentation