Objetivos
En esta parte del trabajo se ha incorporado un visor de imágenes al ejercicio de Machine Vision en Gazebo Classic, con el objetivo de facilitar la visualización en tiempo real de los datos capturados por la cámara del robot y del procesamiento aplicado sobre ellos. Esta herramienta permite mejorar la comprensión del sistema de percepción y simplificar las tareas de depuración y validación.
Tareas realizadas:
- Captura de imágenes desde el simulador
Se ha utilizado la interfaz proporcionada por RoboticsAcademy para acceder a las imágenes generadas por la cámara simulada en Gazebo Classic. Estas imágenes son recibidas en el código del ejercicio y constituyen la base del sistema de visión.
- Implementación del visor de imágenes
Se ha desarrollado un visor que permite mostrar en tiempo real las imágenes capturadas por la cámara. Este visor presenta tanto la imagen original como, en su caso, las imágenes procesadas, facilitando la comparación entre la entrada y la salida del sistema de visión.
- Visualización del procesamiento
El visor se ha integrado con el pipeline de procesamiento de imagen, mostrando resultados intermedios como máscaras de segmentación, detección de contornos o regiones de interés. Esto permite analizar visualmente el funcionamiento de los algoritmos implementados y ajustar sus parámetros de manera más precisa.
- Integración con el ejercicio
El visor se ha integrado dentro del flujo del ejercicio de Machine Vision sin interferir con la lógica principal, permitiendo su activación durante la ejecución. De este modo, se puede observar en tiempo real cómo evoluciona la percepción mientras el robot realiza sus tareas.
- Ventajas para depuración y aprendizaje
La incorporación del visor de imágenes aporta una herramienta clave para la depuración del sistema, ya que permite identificar errores en la detección o en el procesamiento de forma inmediata. Además, mejora la comprensión del comportamiento del algoritmo de visión, siendo especialmente útil en un contexto educativo.
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