{"id":873,"date":"2010-02-19T01:29:58","date_gmt":"2010-02-18T23:29:58","guid":{"rendered":"http:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/?p=873"},"modified":"2010-02-19T01:29:58","modified_gmt":"2010-02-18T23:29:58","slug":"doctorat-progress","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/doctorat-progress\/","title":{"rendered":"Doctorat progress"},"content":{"rendered":"

Am tot zis c\u0103 o s\u0103 vorbesc un pic aici despre proiectul meu de doctorat \u0219i \u00een ce stadiu suntem acum cu el. Here goes.<\/p>\n

Tema general\u0103 a proiectului este conversia imaginii \u00een sunet, cu aplica\u021bii \u00een ghidarea nev\u0103z\u0103torilor. Adic\u0103 vrem s\u0103 transmitem unui nev\u0103z\u0103tor un sunet care s\u0103 descrie scena pe care o are \u00een fa\u021b\u0103, \u00een sunet. De aici, pornind de la conceptul de brain plasticity, sper\u0103m ca nev\u0103z\u0103torii s\u0103 poat\u0103 s\u0103 \u00ee\u0219i re-antreneze zona din creier responsabil\u0103 cu captarea imaginii pentru a prelucra informa\u021bia sonor\u0103 pe care o suprapunem noi sunetelor existente. Exist\u0103 ceva cercetare \u00een domeniul \u0103sta, \u0219i eu sunt \u00een procesul de a descoperi exact c\u00e2t\u0103 \u0219i ce rezultate are.<\/p>\n

\u00centre timp, ne-am propus s\u0103 facem ni\u0219te teste, s\u0103 ne facem o imagine asupra diferitelor abord\u0103ri posibile. Continu\u00e2nd munca \u00eenceput\u0103 de Alex Iordan la proiectul lui de diplom\u0103, am scris o aplica\u021bie care folose\u0219te gstreamer<\/a> (pentru captur\u0103), PIL<\/a> (pentru procesare imagine), glade<\/a> \u0219i pygtk<\/a> (pentru interfa\u021b\u0103) \u0219i pyaudiere<\/a> (pentru generare sunet), pe care s\u0103 o putem folosi \u00een teste. Mi-a luat ceva vreme p\u00e2n\u0103 am citit toate cele, dar acuma merge destul de ok.<\/p>\n

\u00cen principiu, preiau imaginea de la un webcam, o trec \u00een grayscale \u0219i apoi \u00een imagine binar\u0103 (alb \/ negru). Pe imagine definesc macropixeli (pentru a m\u0103 ajuta cu viteza de procesare :P) \u00een func\u021bie de care decid dac\u0103 imaginea pe care o v\u0103d este \u00een interiorul unei \u021binte, dac\u0103 am prins \u0219i din \u021bint\u0103 \u0219i din fundal sau daca v\u0103d doar fundal. Evident, testele sunt extrem de simple, cu doar dou\u0103 culori, \u021binta \u0219i fundalul, \u0219i doar dou\u0103 dimensiuni.<\/p>\n

Obiectivul testelor de acum este de a vedea dac\u0103 prin mi\u0219carea capului \u0219i limitarea puternic\u0103 a dimensiunii imaginii po\u021bi s\u0103 \u00ee\u021bi dai seama care sunt formele pe care le ai \u00een fa\u021b\u0103 (curbe, unghiuri drepte, col\u021buri, dimensiuni …). S\u0103pt\u0103m\u00e2na trecut\u0103, \u00eenainte s\u0103 plec la Alba, am f\u0103cut un prim r\u00e2nd de teste, \u0219i a mers destul de bine. Evident, sunt \u0219i lucruri care nu au mers at\u00e2t de bine (spre exemplu, sunetul pentru cele trei cazuri posibile este continuu \u0219i \u00eennebunitor), dar pentru asta avem versiunea 0.02 :P<\/p>\n

Ast\u0103zi am f\u0103cut partea de binarizare \u0219i m-am mai jucat un pic cu pyaudiere pentru generarea de sunet intermitent.<\/p>\n

De\u0219i proiectul \u0103sta este mai pu\u021bin despre software dec\u00e2t despre alte chestii, ta-daaa, un screenshot din varianta curent\u0103 a aplica\u021biei:<\/p>\n

\"\"<\/a>
Eyecam \u00een ac\u021biune<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Am tot zis c\u0103 o s\u0103 vorbesc un pic aici despre proiectul meu de doctorat \u0219i \u00een ce stadiu suntem acum cu el. Here goes. Tema general\u0103 a proiectului este conversia imaginii \u00een sunet, cu aplica\u021bii \u00een ghidarea nev\u0103z\u0103torilor. Adic\u0103 vrem s\u0103 transmitem unui nev\u0103z\u0103tor un sunet care s\u0103 descrie scena pe care o are … Continu\u0103 s\u0103 cite\u0219ti Doctorat progress<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[557],"tags":[727,810,619],"class_list":["post-873","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-facultate","tag-cs-pub","tag-doctorat","tag-eyecam"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/873","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=873"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/873\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=873"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=873"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/yeti.albascout.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=873"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}