Resultado rapido de tesis.

En las siguientes imagenes se muestra un rapido ejemplo del reconocimiento de objetos a traves de caracteristicas invariantes.
Para este sistema, y en el caso de las imagenes mostradas, dos objetos son pasados por un entrenamiento , el cual toma como entrada los descriptores SURF de los puntos interesantes resultado de una optimizacion al algoritmo de Harris, pasandolos por un algoritmo de cuantizacion vectorial, generando un conjunto de centroides caracteristicos.
Asi, el reconocimiento, por lo menos de un objeto en una region especifica solo se toma como la minima distancia entre el conjunto de vectores caracteristicos y elemento en cuestion ( imagen actual ). Este algoritmo en su fase mas "inocente" solo toma un objeto por region, la comparacion completa entre todos los centroides para cada objeto entrenado es realizada lo cual lo vuelve extremadamente lento, puesto que todo este proceso es realizado en cada cuadro.
En la siguiente fase, Optimizaciones al codigo seran realizadas ( utilizando intel intrinsics ) de la misma manera que predictores para minimizar las regiones de busqueda en la imagen. Logrando con esto , tambien, tener mas de un objeto por region ( si el tamano lo permite ) .

Este programa aun le resta mucho por escrbir y servira de base para la competencia Robocup, por lo que falta tambien mucho para publicarse. De cualqueir manera para los que esperen algun dia correr mis cosas, vayan instalando OpenCV que aun , a pesar de todo, no es muy popular que digamos.