Durante la capacitación de esta semana aprendimos sobre visión computacional y procesamiento de imágenes utilizando OpenCV.

Misión capacitación 3

La misión de esta semana fue crear un código para identificar patitos en la imagen recibida del simulador.

Aproximación al desafío

Con muchas de las instrucciones escritas como comentarios, el proceso fue bastante dirigido. Para conocer los valores HSV de los colores presentes en los patos, se obtuvo el valor RGB de algunos puntos específicos del modelo de un pato con el cursor, se convirtieron estos valores a HSV y se amplió el margen de reconocimiento de color en base a prueba y error.

Esta fue la característica que representó la mayor dificultad, ya que ampliar mucho el margen hacía que el código reconociera también el color de los camiones que aparecen, carteles que hay, y líneas se la calle. Para evitar que las líneas de la calle que superasen el reconocimiento de color se considerasen como patos, se añadió un cálculo de área, y se verificó la mayor cantidad de área que una de estas líneas podía mostrar, asumiendo luego que todo conjunto de color que superara este valor de área era un pato.

Características de la solución

• Reconocimiento de zonas de color con margen suficiente para reconocer patos y otros objetos del camino
• Muestra de estos objetos reconocidos en una ventana distinta a la principal
• Filtrado de objetos en base al área que representan en pantalla
• Marcado de figuras reconocidas como pato con un rectángulo en ventana principal

Resultados obtenidos

Sí, el pato es aterrador sin pico ni ojos, estamos de acuerdo en eso :laughing: