Video GrayScale

Rgb and luma coefficients , Framerate

  • 2 Oct

Una de las características más importantes en el procesamiento de videos es la frecuencia de fotogramas por segundo, el cerebro humano tiene la capacidad de procesar de 10 a 12 fotogramas por segundo; en caso de aumentar esa tasa. el cerebro lo percibe como movimiento, característica muy importante al momento de exponer una imagen.

Al igual que en el estudio de procesamiento de imágenes, que se vio en el ejemplo Image GrayScale se realizó la siguiente implementación que muestra cómo realizar el procesamiento e implementacion de mascaras de convolucion en videos. Para este fin se crearon dos lienzos, el primero permite visualizar el video original, el segundo lienzo es el encargado de mostrar los cambios realizados en tiempo real.

La siguiente implementación se encarga de medir la tasa de fotogramas por segundo, al realizar la razón entre la cantidad de fotogramas que se expusieron desde el tiempo 0 hasta la actualidad y la variables que se encarga de obtener la diferencia de tiempo transcurrido en el paso de los fotogramas. Adicionalmente muestra los cambios al aplicar las diferentes mascaras de convolucion, utilizando los mismos algoritmos que permitieron realizar el procesamiento de imágenes en los ejemplos anteriores, pero esta vez modificando los pixeles de una imagen capturada por video.

Tecla Operacion Expresion Eficiencia
Original (R,G,B) 60 F/S
Media Aritmetica I = Avg(R,G,B) 16.10 F/S
Componente mas grande M = Max(R,G,B) 12.57 F/S
Rango Medio L = (max(R,G,B)+min(R,G,B))/2 10.41 F/S
Luma Y601 Y601 = 0.2989*R + 0.5870*G + 0.1140*B 14.34 F/S
Luma Y240 Y240 = 0.212*R + 0.701*G + 0.087*B 15.32 F/S
Luma 709 Y709 = 0.2126*R + 0.7152*G + 0.0722*B 16.09 F/S
Luma 2020 Y2020 = 0.2627*R + 0.6780*G + 0.0593*B 16.63 F/S

Como podemos observar en la implementacion, la tasa de fotogramas por segundo decae con respecto a su valor original, pero en el caso de las escalas grises , tiene un bien comportamiento ya que no se observa demasiada interrupcion en la fluidez del movimiento que representa el video.

Software Processing

Image GrayScale

Rgb Average and luma coefficient

Image Convolution Matrix

Blur, Sharpen, Emboss, Edge Detection,Unsharp and more.

Video Convolution Matrix

Blur, Sharpen, Emboss, Edge Detection,Unsharp, Framerate and more.

Image Segmentation

Graphical representation of the tonal distribution