Algoritmo para localização de placas rodoviárias em ambiente ios a partir de imagens fotográficas

Algoritmo para localização de placas rodoviárias em Ambiente iOS a partir de Imagens Fotográficas

RESUMO

Com a evolução da imagem digital, a manipulação do digital se tornou muito freqüente no dia a dia, a utilização de sistemas de reconhecimento de faces, a localização de objetos em imagens de satélite, sistemas de visão computacional vem sendo muito comum no cotidiano das pessoas, porém para poder localizar objetos/faces em uma imagem digital é necessário um processo de segmentação, ou seja, dividir uma imagem digital em múltiplas regiões que são conjuntos de pixels, que tem por objetivo mudar a representação para facilitar sua análise. Dessa forma o projeto visa desenvolver uma aplicação em Ambiente iOS que a partir de algoritmos de segmentação de imagens seja capaz de realizar a localização de placas rodoviárias e seus respectivos caracteres para sua análise posterior.

Introdução e Justificativa

A criação da primeira imagem digital em 1957 por Russell Kirsch abriu caminho para que as imagens de satélites, scanners, códigos de barras surgissem no mundo posteriormente (IDGNOW, 2007), revolucionando assim o mundo digital. A primeira imagem digital em comparação com as atuais não é de muito entusiasmo, pois ela tinha apenas 176 pixels e ainda era em preto e branco. Mesmo assim ela é considerada a imagem que abriu caminho para a manipulação do digital. Após 51 anos da primeira imagem digital criada por Kirsch, o tamanho e a resolução das imagens estão surpreendentemente muito maiores que a primeira, diferente da primeira que era em preto e branco e não possuía mais de 176 pixels, hoje as imagens são coloridas e chegam a ter 152 gigapixels, como exemplo tem-se a imagem do Pão de Açúcar no Rio de Janeiro feita pelo Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (Impa), imagem essa que tem um total de 163 bilhões de pixels (OLHAR DIGITAL, 2010). Com a evolução da imagem digital no decorrer dos anos, as possibilidades de