Mapa celeste del cometa ISON desde México

Animación del 10 al 25 de diciembre del 2013 a las 6:00 AM

Vía Ciencia y Letras

« L'absence est à l'amour, ce qu'est au feu le vent ; il éteint le petit, il allume le grand. »

- Roger Bussy-Rabutin

Detector de similitud de imagenes

Es muy útil poder cuantificar la similitud entre dos imagines para todo sistema de visión por computadora. Uno de los algoritmos más utilizados por su sencillez y efectividad es el Coeficiente de Correlación de Pearson. Si consideremos a una imagen digital como una muestra de datos de un evento "aleatorio", podemos reescribir el coeficiente de la siguiente forma:

donde el numerador representa a la covariancia de los datos (valores de los pixeles) de la imagen A y B y el denominador es el producto de la desviación estándar de los datos de la imagen A por la desviación estándar de los de la imagen B. Podemos implementar un detector de similitud en Matlab. Antes, hay que mencionar algunas características de la función cov(). Supongamos que tenemos dos conjuntos de datos:

x = [ 1 3 4 6 7 4];

y = [ 6 7 1 4 9 8];

Si queremos obtener la covariancia entre ambos conjuntos utilzando cov(x,y), lo primero que hará la función es concatenar ambos vectores de la siguiente manera:

 [x     y ]

1     6

3     7

4     1

6     4

7     9

4     8

La función cov() dará como resultado una matriz donde la posición (1,1) es la covarianza de la primer columna consigo misma, (1,2) es la covarianza de la primera con la segunda, (2,1) la segunda con la primera y (2,2) la segunda consigo misma:

>> cov(x,y)

ans =

    4.5667    0.8333
    0.8333    8.5667

En este caso las únicas posiciones que nos interesan son la (1,2) o la (2,1). Conociendo este detalle podemos implementar sin problemas un algoritmo de detección de similitud de la siguiente forma:

% Carga de imagenes
I = imread('dali.jpg');
I2 = imread('dali6.jpg');

subplot(1,2,1),imshow(I),title('Imagen A')
subplot(1,2,2), imshow(I2),title('Imagen B')

% Conversion a escala de grises y escalamiento
Is = rgb2gray(I);
[n m] = size(Is);
I2 = imresize(I2,[n m]);
I = rgb2gray(I);
I = double(I);
I2 = rgb2gray(I2);

% Cambio de forma matricial a vector y cambio de formato
Ir = reshape(I, [1 numel(I)]);
Ir = double(Ir);
Ir2 = reshape(I2, [1 numel(I2)]);
Ir2 = double(Ir2);

% Cálculo del CCP
Sx = std(Ir);
Sy = std(Ir2);
Cxym = cov(Ir,Ir2);
Cxy = Cxym(2,1);
p = Cxy/(Sx*Sy)

if p > 0.7
   
    disp('La imagen es la misma')
   
else
   
    disp('Las imagenes son diferentes')
   
end

S.

Pareciera ser el caso de que últimamente sólo escribo de mi vida cuando algo anda mal o estoy enojado. ¿Por qué no estoy escribiendo cuando siento que cada cosa en la tierra me sonríe? Nunca había tenido tan cerca de mi vida a una mujer tan perfecta. Puede interpretarse la palabra “perfecta” como la ausencia de defectos. Quizá por mis inevitables analogías de ingeniería prefiero usar el adjetivo “ideal” para tal fin. Al decir perfecta, en mi contexto, no me refiero a una mujer libre de defectos, sino a una mujer que dispara y desborda mis emociones de formas inexplicables como si tuviera marcado dentro de mi mente un margen entre lo común y lo extraordinario.

Contador de objetos con webcam en Matlab

El programa es muy similar al contador de objetos dibujados en un archivo JPG como el de la entrada anterior:

winvid = videoinput('winvideo',1,'YUY2_320x240'); % Probablemente tengas que ajustar esta linea a tu webcam
capt1 = getsnapshot(winvid);

img = rgb2gray(capt1);
bin = img <= min(min(img))+20;

%filtro antiruido tomado de Floydbot
magic=strel('square', 2);
binf=imerode(bin, magic);

cen = regionprops(binf,'centroid'); % Calculo de centroides
num = numel(cen); % Conteo de centroides

El archivo .fig y .m vienen en la carpeta que pueden descargar en el siguiente enlace:

Descargar

Visión por computadora: Contador de objetos en Matlab

Supongamos que hemos dibujado algunos objetos en Paint, por ejemplo:

Podemos implementar un programa en Matlab que cuente los objetos dibujados en una imagen como la anterior de la siguiente forma:

clear, clc

imagen = imread('objetos.jpg');
img = rgb2gray(imagen); %Conversión RGB a Escala de grises
imshow(imagen)
title('Imagen Original')

binaria = img<=20; % Binarización de la imagen

cen = regionprops(binaria,'centroid'); % Calculo de centroides
num = numel(cen); % Conteo de centroides
fprintf('Numero de objetos: %d\n',num)

Para este ejemplo he guardado la imagen en formato JPG, pero Matlab soporta además los formatos PNG, BMP, GIF, TIFF y XWD. La imagen, como deben recordar, debe encontrarse en el directorio de trabajo que estemos utilizando para que pueda ser llamada por el programa. Próximamente veremos como contar objetos dibujados en una hoja de papel utilizando una webcam.

Grupos de Divulgación Científica en México

Me encontré con un problema al tratar de contar los grupos de divulgación en nuestro país. ¿Cómo contactarlos a todos? Hasta ahora sólo podría mencionar a grupos activos como Hipercubo (Puebla), GUDIC (Querétaro) y Quark (Zacatecas). Supongo y confío que deben haber muchos más, especialmente en el DF, Guadalajara y Monterrey. Están también los grupos institucionales como el del INAOE (en el que trabajo) y del taller de óptica de la BUAP. Grupos de este tipo deben ser también comunes en varias universidades y centros de investigación. Sería interesante consolidar una red nacional de estos grupos como ya lo habían propuesto divulgadores del INAOE hace unos años. Sería interesante poder compartir experiencias, experimentos y organizar actividades conjuntas.

Tengo ya bastantes presentaciones y proyectos que podrían usarse por otros divulgadores. Y aquí quizá he pecado por no escribir sobre lo que hago, sobre mi experiencia como divulgador. Espero remediar esto pronto.

Guia para el estudiante universitario de nuevo ingreso

Este, como otros de mis escritos, es una carta más que quisiera enviarme al pasado, justo al comienzo de mi primer año en la universidad. Han pasado casi 4 años desde entonces y es han ahora cuando puedo ver de modo claro lo que debí haber hecho. Esta guía, ensayo o recopilación de consejos va orientada a estudiantes de ingeniaría y ciencias. Naturalmente deben existir consejos universales pero ya bastantes artículos pueden ser consultados en la red para ese caso. Mi labor solidaria recae en los detalles particulares que nadie te ha dado.

Existe una cuestión mental llamada disracionalidad. En pocas palabras, es la incapacidad de comportarse o resolver un problema racionalmente a pesar de tener la inteligencia adecuada. Existe la teoría de que este comportamiento existe porque para nuestros ancestros les era mejor evitar detenerse a pensar para huir rápidamente del peligro. Menciono esto porque cuando estés a mitad de carrera te darás cuenta que podías haber sabido lo que sabes en ese momento desde el principio de la carrera. Tienes toda la capacidad para aprender todo lo que necesitas en tu carrera desde un principio. Esto es un hecho y no una frase vacía de "motivación personal".

Ahora que tienes identificada la disracionalidad debes luchar contra ella. Pierde el miedo a aprender cosas que tomas por difíciles. Hasta aquí hemos hablado de capacidad (la tienes), pero el aprendizaje es como una escalera y no puedes simplemente saltar hasta el último escalón. Debes dominar los escalones más bajos. Comienza con estos:

Álgebra: Inevitablemente todo se reducirá a álgebra en algún punto así estés haciendo matemáticas complejas (desde Calculo, Ecuaciones Diferenciales, Variable Compleja hasta análisis de Fourier). No puedes sobre-confiarte en esta área. Desde un principio deberás repasar todo hasta el cansancio. Has una libreta de apuntes con todo lo relevante: métodos de localización de raíces de polinomios, fracciones parciales, etc...

Lógica*: Para lic. en física y matemáticas se verá bastante duro este punto y posiblemente sea algo completamente nuevo para muchos. No queda de otra más que tomar 3 o más libros de lógica o elementos de matemáticas de tu biblioteca. Te deben quedar claro los métodos de demostración y la lógica proposicional. 

*Tal vez pueda omitirse para estudiantes de ingeniería.

Programación: No le temas. Desde el primer semestre notarás que tus compañeros que vienen de escuelas técnicas te llevarán ventaja en este punto. Algunos habrán comenzado a programar en C, Basic o Java desde la secundaria. No importa, bastan pocas semanas para alcanzarlos. Aún si eres tu el estudiante que llevó algún curso de programación no debes confiarte. Consigue Dev-C++ en este instante y empieza a repasar o a aprender. ¿Cómo empezar? Consigue todo el material que puedas en tu biblioteca. Si tienes un amigo que sepa programar muy bien, pídele ayuda.

Arduino: ¿Vas para electrónica o mecatrónica? Consigue un Arduino en tiendas de componentes electrónicos y aprende a programarlo con tutoriales en línea. Sé lo que digo. Incluso si vas para física te servirá para controlar tus propios experimentos, hacer adquisición de datos y computo físico. No hay prisa, yo también empecé haciendo un led parpadear.

Matlab: Debes entender desde un principio que WinPlot y los graficadores en linea son de lo más corriente. Sé que te parecerán más fáciles de usar, pero a la larga el dominar herramientas de software matemático como Matlab te darán muchas ventajas. Este software parece difícil de usar por su ventada de comandos, pero no lo es. Es como manejar un auto standard. Existen muchos tutoriales en español así que consiguelo cuanto antes y comienza a jugar con él.

Puedo asegurarte que estas son todas las bases que necesitas. Tómalos como un estudió extra, paralelo a tus primeras materias. El resto vendrá a su tiempo de acuerdo a tu programa de estudios. Quizá podría agregar para los estudiantes de electrónica/ mecatrónica/ ing. eléctrica comprar y leer  Fundamentos de Circuitos Eléctricos de Sadiku desde el primer momento que ponen un pie en la universidad. ¿Y que hay de la parte personal y social? Me tomaría una entrada entera... o puedes leer el resto del blog...

Arquitectura Maya

Algo que le pregunto a los arquitectos de México es: ¿porque no vemos oficinas de gobierno, monumentos y universidades construidos con arquitectura maya o azteca? ¿Porque no retomar este tipo de arquitectura tan imponente en todo el país? Espero esta recopilación de dibujos pueda servir para dar ideas para hoteles, restaurantes o edificios públicos. Pueden encontrar muchas más en éste enlace.

In blood

Odessa, Texas, Mayo 2012

The Big Picture