Blog que narra la experiencia en la construcción y uso de conceptos de la Realidad Aumentada para favorecer el desarrollo kinestésico y reconocimiento de colores con niños

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Subsistema de reconocimiento de color del proyecto PVRA

Para el subsistema de reconocimiento de color, se tomó  como base  el libro “Learning Processing A Beginner’s Guide to Programming Images, Animation, and Interaction” de Daniel Shiffman quién propone un algoritmo de selección de color y su seguimiento del mismo en el video; el algoritmo fue adaptado para usarse con openCV. Si bien podemos seguir el color mediante la comparación de pixeles nos quedó el problema de poder identificar el color exacto; esto debido a las diferentes tonalidades que distingue el ojo humano; el modelo RGB (rojo, verde y azul) usado por los programas de diseño no  fue  eficiente para poder reconocer adecuadamente los colores debido a las variaciones de luz e intensidad a la hora de reconocer  los colores básicos, por lo que se tuvo que recurrir a una transformación del RGB al modelo CIElab, en el que se mejoró los resultados; pero sigue existiendo problemas con la cantidad de luz a la que es expone el objeto (ambiente oscuro o ambiente con demasiada luz).

Para reforzar el reconocimiento de colores, el niño o niña que selecciona un color en el espacio (aula) podrá distinguir un elipse que se desplaza a través de la pantalla ubicándose en objetos cuyo color es similar al seleccionado con el mouse. En caso de ser un color básico: ROJO, AMARILLO O AZUL (Concepto tradicional sobre los colores básicos), o VERDE, NEGRO O BLANCO se le mostrará un video que muestre objetos y su respectivo nombre del mismo color seleccionado.

Los resultados se muestra a continuación:

Video 1. “Institución Educativa Jesús Nazareno”

Video 2. “Institución Educativa Jesús Nazareno”

Juan Cadillo