Software para detectar y corregir errores en el mapa difuso fotogramétrico, obtenido a través de cámaras digitales de uso común

Abstract

La fotogrametría, en los últimos años ha provocado un gran impacto en el cine y los videojuegos, esto gracias al avance de la tecnología y la aparición de nuevas tecnologías que complementan a la fotogrametría, y haciendo el análisis del impacto de la fotogrametría en la actualidad y viendo el futuro del mismo , se puede decir que la fotogrametría es el futuro de los videojuegos. Pero por falta de información, una guía exacta para aplicar la fotogrametría de forma correcta, eficiente, en los videojuegos, muchos desarrolladores independientes no pueden aplicar esta tecnología en sus proyectos, y además vale la pena aclarar que la falta de tecnologías que ayuden a incorporar la fotogrametría en los videojuegos es un obstáculo para muchos desarrolladores independientes, además es necesario resaltar que la mayoría de los desarrolladores independientes no cuentan con una inversión económica, lo que significa que esto les impide a acceder a tecnologías fotogramétricas. La presente investigación tiene como objetivo, ayudar a los desarrolladores independientes a incorporar la fotogrametría en los videojuegos de forma eficiente, tomando en cuenta que en el proceso de fotogrametría se usan cámaras digitales de uso común, y que a causa de esto, la imagen resultante tiene áreas erróneas en esta imagen resultante, dicho de otra forma, se plantea desarrollar un software que pueda ayudar a incorporar la fotogrametría en los videojuegos, ayudando a mejorar la imagen resultante (mapa difuso fotogramétrico ) de la fotogrametría, detectando y corrigiendo áreas erróneas en esta imagen. El software prototipo que pueda ayudar a mejorar la imagen resultante de la fotogrametría, fue desarrollado bajo el lenguaje de programación Python, haciendo uso de la librería de visión artificial, la morfología de imágenes, la librería blend modes, y la tecnología qt designer. Durante los análisis y prueba de los resultados obtenidos con la presente investigación, se concluyó que los objetivos, y la hipótesis se cumplen. Palabras Clave: áreas erróneas, detección, corrección, morfología de imágenes.