En este proyecto se muestra la estructura básica de una librería/plugins para ScreenAI, el sistema de análisis de imagen basado en las API de Proyecto Horus.
El presente proyecto corresponde a un fuente demo para la creación de plugins para la interfaz de análisis de imagen ScreenAI el cual podrá descargar sin cargo desde: http://www.proyectohorus.com.ar/ScreenAI
Screan AI, permite realizar análisis de imagen usando diversos mecanismos basados en DeepLearning a través de captura de pantalla en tiempo real. Para realizar dicha tarea se utiliza las APIs de Proyecto Horus (http://www.proyectohorus.com.ar/), servicio Cloud basado en tecnología NVidia EGX v100.
ScreenAI como host del plugin enviara un conjunto de valores formateados en JSON según la siguiente estructura:
{
"Data": [
{
"code":200,
"value":"ok",
"y1":0,
"x1":0,
"y2":0,
"x2":0,
"detected_id":"-1",
"vector_id":"-1",
"confidence":0.00
},
{
"code":-1
}
]
}
Donde:
- Code: Corresponde al valor de respuestas del servidor con 200 como un código que indica que el mensaje esta OK y con -1 como final del mensaje.
- X1 e Y1: Corresponden a valores sin escalar de las coordenadas del vertice superior izquierdo del box que delimita el área de detección.
- X2 e Y2: Corresponden a valores sin escalar de las coordenadas del vertice inferior derecho del box que delimita el área de detección.
Nota: Sin escalar significa que se deberá multiplicar cada valor flotante devuelto por el host por un valor integral que represente el ALTO o ANCHO de la imagen sobre la cual se realiza el análisis, ejemplo:
Si el área de captura de pantalla fue ajustada en 640x480 deberemos multiplicar los valores X1 y X2 por el ancho del área, o sea 640 y los valores Y1 e Y2 por los valores del alto del área, o sea 480, recuperando asi las coordenadas en integral correspondientes a cada vértice.
- detected_id: Es el nombre canónico del objeto detectado en el box.
- vector_id: Corresponde a un valor interno que define el traking de un box a lo largo de la captura.
- Confidence: Por último Confidence nos indica que tan certera es la detección.
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