Extração e organização contextualizada de fachadas de edificações

• Autor(a) principal: Santos, Erick Vinicius Valadares dos
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/5712
• topic: Imagem equirretangular; Imagem panorâmica; Mapa de profundidade; Google Street View; Extração de características; Agrupamento de imagens; Processamento de imagem; Google street view; Mapa de profundidade

Ferramentas de visualização de ruas como Google Street View tem ganhado cada vez mais importância em pesquisas e auxiliando na análise de dados urbanos e geográficos. Com o avanço deste tipo de tecnologia, somos capazes de nos transportar virtualmente para as mais distantes regiões ao redor do mundo e, portanto, vislumbrar as diferentes arquiteturas urbanas encontradas. Com o intuito de obter dados a respeito dos diversos tipos de construções e mesmo a respeito da composição das diferentes geografias nas ruas das cidades, viemos, por meio desta monografia, fornecer a proposta de uma solução automática para extração das fachadas de edificações e posterior agrupamento de maneira contextualizada. A API do Google Maps, disponibilizada na linguagem JavaScript, nos possibilita ter acesso direto aos grafos das ruas de qualquer região mapeada pela mesma. Através desta possibilidade, fazemos a extração coordenada de imagens panorâmicas e também de arquivos XML que contêm informações adicionais sobre estas imagens. Esse XML apresenta, por exemplo, a quantidade de superfícies e o mapeamento entre os pixels da imagem Equirretangular e os planos propriamente ditos. As imagens panorâmicas são um meio de representar uma cena de 360 graus em um sistema de coordenadas 2D sem que aja perda significativa de qualidade do seu conteúdo. Com a utilização destas imagens, somados às informações de profundidades para cada pixel e informações como a qual plano pertence qual pixel, somos capazes de calcular de maneira robusta vistas ortográficas e fachadas de edificações. Já com a divisão da imagem panorâmica em várias imagens que contêm vistas de fachadas, utilizamos um classificador de textura para fazer a separação das diversas fachadas em grandes grupos que compartilham características visuais em comum.