TRANSFORMADA DE HOUGH

Es una técnica ampliamente utilizada en la visión por computador, análisis de imágenes y en el procesamiento digital de las mismas. Su función es identificar figuras particulares dentro de una imagen como: líneas, círculos, elipses, entre otras.

La ecuación que describe la detección de líneas es la siguiente:

Donde r es la distancia de la línea y el origen, es determinado por teta. Para entender mejor, mirar el siguiente gráfico:

Fig 1. Transformada de Hough para una recta.

Ejemplo de detención de líneas:

Fig 2. Ejemplo de detección de líneas.

      Por cada punto, se forman diferentes ángulos respecto al eje x.

      Cada línea genera una perpendicular que parte del origen.

       La longitud del punto como el ángulos son medidos en su proceso reiterativo.  

Entre las aplicaciones modernas se encuentra la detección de bordes y el gradiente como se aprecia a continuación:

Fig 3. Imagen original y detección de bordes

Fig 4. Gradiente

La transformada de Hough es un algoritmo con gran aplicación en el procesamiento de imágenes, ya que permite detectar bordes y figuras geométricas determinadas, pudiéndose utilizarse en aplicaciones para un resultado específico.

                        

                                

Fig 1. y 2. Tomada de: <http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform>

Fig 3. y 4. Tomada de: <http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm>

EL PODER DE LA AUTOMATIVACIÓN

El principio básico por el cual una persona se introduce a estudiar una carrera es el gran interés que los temas de esta, le generan. Al pasar los semestres, obtener malas calificaciones, el desinterés aumenta y las expectativas disminuyen. Todo se remonta a obtener una buena nota que permita aprobar la asignatura.

Esa nota generada, es lo que marca en el mundo moderno; el conocimiento que posee la persona acorde a un tema específico. No quiere decir que esto sea lo real, muchas veces las calificaciones no corresponden al resultado esperado por el trabajo o estudio realizado.

El autor propone un nuevo método de educación que parte de las bases de la motivación. Como prueba de ello, con ayuda de colegas, generó un curso donde los estudiantes hicieran un computador, partiendo desde el hardware y software necesario. Luego de haberlo culminado, ellos mismos, podrían correr un juego también creado. Algo fabuloso, de gran interés, que fue publicado en la web como open source.

Este programa con la ayuda del Internet, fue tan exitoso que se volvió masivo. Haciendo así que muchas personas lo desarrollaran paso a paso, creando e implementando diferentes aplicaciones en él, como juegos. Todo esto impulsado por la pasión de aprender.

Además Shimon Schocken, desarrolló una serie de aplicaciones en el ipad que permite entender los conceptos fundamentales de Matemáticas, para niños de primaria. Donde pueden aprender de forma didáctica, sin desplazar a un lado la labor del docente.

Aunque las notas no representa la mejor forma de clasificación. La motivación es un factor muy importante para llegar a cumplir los objetivos trazados. ¿No cambiarían nuestras notas si no hubiera un gran interés hacia las materias que veamos? ¿Qué pasaría si todo esto se mezclara con la disciplina?  

Teach Yourself…

Uno de los lemas más vistos en los libros, prometen aprender lenguajes desde un mes hasta pocas horas. ¿Pero será que esto si será cierto?

En poco tiempo no se alcanzan a hacer ejercicios suficientes que permitan coger habilidades en la programación de cierto lenguaje. Lo único que hará es familiarizarse con la sintaxis del mismo (si ya ha programado anteriormente en otro lenguaje), sin conocer las fortalezas o debilidades del programa a fondo.  

Según los investigadores presentado en el artículo, una destreza se adquiere en promedio a los diez años de aprendido. Esto no solo se demuestra en la programación, sino en la música y el arte. Lo que lleva a adquirir estar fortalezas es la práctica de la misma de forma consecutiva.

Por ello la siguiente frase es la más pertinente:

"A language that doesn't affect the way you think about programming, is not worth knowing"

Aprender a fondo un lenguaje da una forma objetiva de la utilización del mismo en aplicaciones específicas, pues puede resultar muy eficiente o ineficiente, de acuerdo donde se use. Por ejemplo: MATLAB es un programa de simulación matemática, efectivo a la hora de realizar modelado de controladores pero ineficiente a la hora de trabajar en imágenes porque demora gran tiempo en su  procesamiento sin contar el alto costo de su licencia, a comparación de opencv.

Para hacer un buen programador no solo requiere de tiempo, sino de estar interesado en el tema, programar constantemente, hablar con otros programadores, leer sus programas y entenderlos, hacer proyectos que impliquen programar con otras personas, verificar los programas de los proyectos ya realizados, aprender diferentes lenguajes de programación, seguir reglas de estandarización, actualizarse continuamente, entre otras cosas más.

En pocas palabras, paciencia, estudio y sacrificio. Características esenciales que al final darán sus frutos. ¿Quién no necesita un programador en su empresa?

Reconocimiento de imágenes que lleva a realidad aumentada

Reconocimiento de imágenes que lleva a realidad aumentada

A medida que han amentado las capacidades de almacenamiento y procesamiento de los computadores, ha dado campo al desarrollo de diferentes áreas, entre una de ellas se encuentra el procesamiento de imágenes.  Lo que antes se pensaba como ciencia ficción, ahora se está convirtiendo en realidad.

Lo que se presenta en el video de TED como realidad aumentada, es un tema innovador en la actualidad. Su mayor característica es que es una aplicación totalmente abierta, lo único que depende es de un dispositivo con cámara y una conexión a Internet para su descarga y posterior uso.

Cuantas aplicaciones se podrían crear no solo al área del entretenimiento, sino en la educación, prensa, información turística, etc?

Actualmente conseguir un Smartphone en el mercado es fácil para las personas que  tengan los recursos suficientes. Pero en un futuro, los precios de estos equipos disminuirán hasta tal punto, que serán accesibles a cualquier persona y cuando esto suceda, la forma de percibir al mundo será totalmente diferente de lo que es ahora.

En mi concepto personal, lo único que espero, es que esta tecnología tan prometedora no vaya a ser destinada a malos fines.