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Figura 4.1
Se procede a realizar la detección de contornos
usando operadores lógicos de PREWITT por
toda la imagen, la cual consiste en desplazar
matrices tanto en forma horizontal como vertical
a través de las imágenes patrón, dichos
resultados generan un numero para cada fila y
columna, luego se suma en valor absoluto y se
compara con un umbral elegido determinando
que si es mayor al umbral es contorno de lo
contrario no lo es para poder remplazar el centro
por el valor equivalente al color blanco. Ver
figura 4.2
Figura 4.2
Obtenido el resultado se requiere la necesidad
de utilizar una estructura geométrica que es la
dilatación en los contornos, para obtener una
mejor visualización de la silueta de las imágenes
patrón. Seguidamente se usa un algoritmo
de barrido en la imagen binaria que almacena
la detección de contornos, el cual consiste en
analizar de derecha a izquierda y viceversa los
pixeles de las imágenes para encontrar un pixel
1 y de esta forma completar toda la fila con pixel
del mismo valor, Ver figuras 4.3 y 4.4. Una
vez obtenida ambos resultados se procede a
utilizar el operador morfológico AND para lograr
obtener la imagen completa de la botella patrón
analizada con su cantidad de pixeles internos.
Ver figura 4.5
CIENCIA, CULTURA Y TECNOLOGÍA - UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL PERÚ
Figura 4.3 Figura 4.4
Este mismo algoritmo se utilizo para la posición
correcta en las botellas patrón estableciendo la
cantidad de pixel por cada etiqueta y dando un
margen del +/-0.1% para indicar su correcta
posición. Ver figura 4.6
Figura 4.6
Figura 4.5
Estas muestras patrón servirán de elemento
comparador con otras imágenes capturadas
para que a través del análisis de ambas mediante
el error cuadrático medio poder obtener
el reconocimiento de la botella correcta. Ver figuras
4.7 y 4.8
Figura 4.7
Figura 4.6
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