Ponte em Recife

lago em HDR

As imagens acima foram uma combinação de várias fotos com tempos de exposição diferentes. A idéia é que muitas vezes o fotógrafo não consegue capturar todos os detalhes por problemas de iluminação. O exemplo abaixo mostra essa dificuldade em imagens:

Seqüência de imagens com tempos de exposição diferentes.

Essa imagem acima foi retirada de um post no dicas de fotografias e ilustra que quando o tempo de exposição está baixo em cenas contra o sol, consegue-se capturar alguns dos detalhes da cena (o céu) e quando o tempo de exposição vai aumentando outros detalhes podem ser capturados (lagoa, árvores e estrutura de madeira). Exposure Fusion é basicamente unir essas fotos com tempos de exposição diferentes para conseguir colocar na imagem final cada detalhe presente na cena real.

Há um artigo de Mertens, Kautz e Van Reeth que detalha um algoritmo de exposure fusion que não utiliza imagens com 16 bits para cada canal (r,g,b) em suas fases (que caracterizaria a imagem como sendo HDR) e que também gera imagens com esse efeito que estamos buscando.

O algoritmo usa 3 medias: saturação, contraste e exposição. Extrai pesos a partir dessas medidas e depois as usam para unir as melhores características de cada foto.

Nesse momento estou implementando no octave (versão open source do matlab) esse algoritmo descrito no artigo de forma open source. Meu objetivo é fazer o algoritmo e depois criar bindings para alguma linguagem web (provavelmente python) e em seguida disponibilizar aqui neste blog. quem quiser ajudar no desenvolvimento ou usar depois de pronto, segue o endereço:

https://github.com/adrianomelo/octave-exposure-fusion

Comentários e sugestões são bem vindos.

O HTML, por exemplo, possui uma sintaxe bem característica que é de ter uma árvore de conceitos encadeados e encapsulados por “tags”.

Como fazer um programa ou aplicação que tenha arquivos com uma sintaxe singular e que possa ser complexo em relação às regras, e ainda assim legíveis e organizados?

A resposta, que é o motivo desse post, empresta alguns conceitos de compiladores. As duas primeiras etapas de um projeto de compilador são as análises léxica e sintática. A análise léxica identifica palavras-chave nos dados de entrada, e a análise sintática explora as regras definidas para a sua linguagem utilizando as palavras-chave encontradas na fase anterior.

Se o seu projeto é em C, existem duas ferramentas que são as mais difundidas e utilizadas: o lex para análise léxica e o yacc para análise sintática. Essas duas são as ferramentas mais tradicionais, elas foram reescritas e há versões mais recentes com mais suporte da comunidade e documentação atualizada. São os projetos flex e bison, o primeiro substitui o lex, e o segundo o yacc.

Para a linguagem python existem os projetos plex, antlr, ragel e outros.

Em java você pode usar o antlr, jflex, jlex, BYACC/J.

Uma lista mais completa de desses tipos de ferramentas pode ser encontrada através do link: http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_parser_generators

• Sintaxe de Jess e Integração do Jess com Protégé usando JessTab (apresentação não é auto-explicativa)
• Sintaxe de Jess
• Como usar o Jess como motor de inferência para o Protégé. (JessTab)
• Modelando ontologias OWL com Protégé: Tutorial do domínio de Pizzas

Documentação Oficial das Ferramentas

• Documentação do Jess – Jess® The Engine for the JavaTM Platform
• Tutorial de Protégé OWL – A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using The Protégé-OWL Plugin and CO-ODE Tools
• Manual de referência do JessTab – JessTab Manual – Integration of Protégé and Jess

Scripts para estudo

• Jess: Akinator

Downloads

Jess

• Jess 7.1 (trial, 30 dias)

Protégé

• Windows com JVM (93.6M) – Versão recomendada para windows
• Windows sem JVM (68.4M)
• Linux sem JVM (68.3M)

Ontologias biológicas

• BioTop
• NCBO BioPortal: Ontology Listing