Object detection in robotics using morphological information

Mestrado em Engenharia Electrónica e TelecomunicaçõesUma das componentes mais importantes em sistemas de processamento de imagem é a detecção de objectos de interesse. Contudo, a detecção de objectos é um desafio. Dada uma imagem arbitrária e assumindo que se está interessado em localizar um determinado objecto, o grande objectivo da detecção de objectos passa por determinar se existe ou não qualquer objecto de interesse. Esta tese encontra-se inserida no domínio do RoboCup e foca o desenvolvimento de algoritmos para a detecção de bolas oficiais da FIFA, um objecto importante no futebol robótico. Para atingir o objectivo principal, foram desenvolvidos três algoritmos para detectar bolas de futebol com cores arbitrárias, usando informação morfológica obtida através do detector de cortornos Canny e da tranformada de Hough. Em primeiro lugar, foi desenvolvida uma abordagem onde se implementou um algoritmo específico usando a transformada de Hough circular. Em segundo lugar, foi implementado um algoritmo que utiliza uma função da biblioteca OpenCV dedicada à procura de círculos em imagens. Finalmente, os dois primeiros algoritmos foram agrupados para criar uma nova abordagem, na qual ambos os algoritmos são usados. São apresentados resultados experimentais que mostram que os algoritmos desenvolvidos são precisos, sendo capazes de realizar a detecção da bola de forma confiável em situações de tempo-real. ABSTRACT: One of the most important steps in image processing systems is the detection of objects of interest. However, object detection is a challenging task. Given an arbitrary image and assuming that we are interested in locating a particular object, the goal of object detection is to determine whether or not there is any object of interest. This thesis is inserted in the RoboCup domain and is focused on the development of algorithms for the detection of arbitrary FIFA balls, an important object for soccer robots. To achieve the main objective, we developed three algorithms to detect arbitrary soccer balls using morphological information given by the Canny edge detector and the Hough Transform. First, it was developed an approach where we implemented a specific algorithm using the circular Hough Transform, applied after the segmentation of the acquired image. Secondly, it was implemented an algorithm that uses a function of the OpenCV library dedicated to the search of circles in images. Finally, the two first algorithms were joined to create a new approach in which both of the algorithms are used. Experimental results are presented, showing that the developed algorithms are accurate, being capable of reliable ball detection in real-time situations

Fast Image-based Object Localization in Natural Scenes

In many robot applications, autonomous robots must be capable of localizing the objects they are to manipulate. In this paper we address the object localization problem by fitting a parametric curve model to the object contour in the image. The initial prior of the object pose is iteratively refined to the posterior distribution by optimizing the separation of the object and the background. The local separation criteria are based on local statistics which are iteratively computed from the object and the background region. No prior knowledge on color distributions is needed. Experiments show that the method is capable of localizing objects in a cluttered and textured scene even under strong variations of illumination. The method is able to localize a soccer ball within frame rate