A AQUISIÇÃO DAS IMAGENS

A aquisição das imagens é feita, com o uso de uma câmera convencional (webcam), através de rotinas próprias da biblioteca JMF. Esta biblioteca disponibiliza ao seu usuário a classe Player, a qual é responsável pela aquisição das imagens provenientes da câmera de forma vinculada a um objeto thread, permitindo que esta aquisição seja contínua.

O objeto Player, instanciado através de sua classe, conta com parâmetros que determinam o formato do vídeo (ou das imagens) adquiridas com a câmera. Es- tes parâmetros determinam a freqüência com que as imagens são adquiridas (frame

rate ou fps), seu tamanho, o tipo do dado usado para armazenar o vídeo e seu espa-

ço de cor, tendo sempre em vista as características e limitações da câmera utilizada. No Figura 30, a seguir, pode ser vista a construção de um objeto do tipo Vide-

oFormat, o qual é usado para a construção do Player. Este objeto é criado determi-

nando as características que o Player deve seguir para obter as imagens, ressaltan- do que as mesmas são limitadas pelas características da câmera.

Fonte: Próprio autor.

Após a construção do Player, as imagens provenientes são adquiridas e pro- cessadas, e em seguida, são submetidas ao algoritmo de detecção de pele demons- trado na seção2.3.3.4 – Segmentação de pele utilizando espaços de cores mistos.

Essa aquisição das imagens é feita de forma contínua. Na Figura 31, a seguir, pode ser visto que a captura das imagens é feita em uma thread, reimplementando o método run e dentro de um laço de repetição. Estas imagens são obtidas através do método captura e são convertidas para um formato mais adequado para o seu pro- cessamento. Daí, são submetidas ao método processaImagem, responsável pela execução do algoritmo de detecção de pele, além de realizar um processamento so- bre estas imagens, de forma a melhorar os resultados provenientes da detecção de pele e aumentar a eficiência dos outros algoritmos que dependem desta detecção, responsáveis pelo controle do mouse e reconhecimento dos gestos.

Figura 31 – Contínua aquisição das imagens

Fonte: Próprio autor.

O método processaImagem tem seu início com a submissão, uma a uma, das imagens obtidas pela câmera ao algoritmo de detecção de pele descrito na seção 2.3.3.4. Este algoritmo, baseado na intensidade de cada um dos canais de cada pi- xel da imagem, foi desenvolvido com a varredura de toda a imagem e checagem se cada um dos pixels desta satisfaz as condições propostas no algoritmo, como pode ser visto através da chamada ao método checapixel, na Figura 32, a seguir.

Figura 32 – Varredura das imagens e detecção de pele

Fonte: Próprio autor.

É perceptível, ainda na Figura 32, que o método checapixel recebe como pa- râmetros os métodos para cálculo do coeficiente Wr, da luminância e da matiz de cada pixel da imagem, essenciais para a determinação caso este pixel corresponda a um pixel de pele ou não, como descrito na seção 2.3.3.4 da fundamentação teóri- ca. Por fim, é feita a atribuição de cor branca a estes pixels e cor preta aos que não satisfazem tais condições, promovendo ao fim, a obtenção de uma imagem binária onde os pixels brancos são os que correspondem à pele do usuário.

Após a detecção de pele, as imagens provenientes desta detecção são sub- metidas a algumas operações de processamento de imagens. Primeiramente, é feita a subtração da imagem de fundo, capturada inicialmente sem a presença do usuário frente à câmera, das imagens atuais que vão sendo capturadas pela câmera, já com o usuário em frente a ela. Esta subtração feita é seguida de uma binarização das imagens que vão sendo capturadas, utilizando o algoritmo para cálculo de limiar de

Otsu, descrito na seção 2.3.4.1.1, que permite que, a cada subtração, obtenha-se

que o fundo permanece o mesmo e é, conseqüentemente, completamente subtraí- do.

Estas imagens subtraídas são operadas juntamente às provenientes da de- tecção de pele através de uma operação booleana “E” (AND), promovendo ao seu fim, uma detecção mais fiel das zonas correspondentes à pele do usuário.

Após a operação entre as imagens, é realizada a operação de fechamento so- bre a imagem resultante, a qual, utilizando um elemento estruturante quadrado de dimensões 5x5, realiza um melhoramento na continuidade das estruturas presentes na imagem, essencial para a detecção dos membros do usuário. Na figura 33, abai- xo, pode ser vista a seqüencia de operações sobre a imagem até que seja chegado o momento da aplicação da operação morfológica de fechamento.

Figura 33 – Seqüência de operações para processamento das imagens

Fonte: Próprio autor.

Acima, ainda na Figura 33, nota-se a seqüencia das operações descritas an- teriormente. As imagens provenientes da câmera são representadas inicialmente pela variável imgProcessada e os métodos subtraiImagens e adicionaImagens re- presentam, respectivamente, a subtração das imagens capturadas pela câmera da imagem de fundo, e a realização da operação booleana AND entre a imagem resul- tante da subtração e da imagem resultante da detecção de pele. Nota-se, por fim, a realização da operação morfológica de fechamento. De forma a demonstrar o efeito das operações descritas, tem-se, na Figura 34, a seguir, o resultado destas.

Figura 34 – Operações sobre a imagem proveniente da câmera. a) Subtração com imagem de fundo. b) Binarização, operação AND e fechamento.

Fonte: Próprio autor.

Na Figura 34a, pode ser visualizado o resultado da operação de subtração da imagem de fundo de uma imagem capturada pela câmera com a presença do usuá- rio. Nota-se, nesta figura, que as regiões onde há diferença entre esta imagem e o fundo (regiões onde o usuário se apresenta) ficam esbranquiçadas. Já na Figura 34b, pode ser visto o resultado da imagem sujeita ao algoritmo de detecção de pele e a execução da operação AND entre esta e a imagem mostrada na Figura 34a, a qual é submetida também ao processo de fechamento. Vale lembrar que para a exe- cução desta operação AND, binarizou-se, utilizando o algoritmo de Otsu para obten- ção do limiar, ambas as imagens.