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Imagenes de la mano humana
Imagen médica de la mano
La mano es un apéndice prensil con varios dedos situado en el extremo del antebrazo o la extremidad anterior de primates como los humanos, los chimpancés, los monos y los lémures. Otros pocos vertebrados, como el koala (que tiene dos pulgares oponibles en cada “mano” y huellas dactilares muy similares a las del ser humano), suelen describirse como “manos” en lugar de patas en sus extremidades delanteras. El mapache suele describirse como un animal con “manos”, pero sin pulgares oponibles[1].
Algunos anatomistas evolutivos utilizan el término mano para referirse al apéndice de los dígitos de la extremidad anterior de forma más general, por ejemplo, en el contexto de si los tres dígitos de la mano de las aves implicaban la misma pérdida homóloga de dos dígitos que en la mano de los dinosaurios[2].
La mano humana suele tener cinco dígitos: cuatro dedos más un pulgar;[3][4] sin embargo, a menudo se denominan colectivamente cinco dedos, por lo que el pulgar se incluye como uno de los dedos[3][5][6] Tiene 27 huesos, sin incluir el hueso sesamoideo, cuyo número varía entre las personas,[7] 14 de los cuales son las falanges (proximal, intermedia y distal) de los dedos y el pulgar. Los huesos metacarpianos conectan los dedos y los huesos carpianos de la muñeca. Cada mano humana tiene cinco metacarpianos[8] y ocho huesos del carpo.
Imágenes de los ojos
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current10:48, 27 de abril de 2008406 × 391 (144 KB)Bibi Saint-Pol (talk | contribs)== {{int:filedesc}} == {{Información |Description= {{en|División principal de la mano humana.}} |Fuente=Obra propia |Fecha=2007-01-06 |Autor=Mariana Ruiz Villarreal (LadyofHats); retoques de Nyks |Permiso= {{pd-user|LadyofHat
Imagen de un dedo
ResumenEste trabajo tiene como objetivo desarrollar y validar un marco específico para el modelado de la mano humana. Para ello, se ha combinado el modelado de elementos finitos basado en imágenes médicas, la fuerza muscular individualizada y las mediciones cinemáticas. En primer lugar, se desarrolló un modelo de elementos finitos (EF) de la mano humana específico para cada sujeto. Se incluyeron las geometrías de las falanges, los huesos del carpo, los huesos de la muñeca, los ligamentos, los tendones, el tejido subcutáneo y la piel. Las propiedades de los materiales se derivaron de los resultados de los experimentos in vivo e in vitro disponibles en la literatura. Las condiciones de contorno y de carga se definieron a partir de los datos cinemáticos y las fuerzas musculares de un sujeto específico capturados en las pruebas de agarre in vivo. La presión y el área de contacto predichas coinciden con los resultados de las pruebas in vivo del mismo sujeto, y los errores relativos de las presiones de contacto son inferiores al 20%. Por último, se realizó un análisis de sensibilidad para investigar los efectos de importantes parámetros de modelización en las predicciones. Los resultados mostraron que la presión y el área de contacto eran sensibles a las propiedades del material y a las fuerzas musculares. Este modelo de mano humana de EF puede utilizarse para realizar una evaluación detallada y cuantitativa de los aspectos biomecánicos y neurofisiológicos del contacto de la mano humana durante la percepción y manipulación diarias. Los resultados pueden aplicarse al diseño de manos biónicas o neuroprótesis en el futuro.
Imágenes de las manos
Mi objetivo es rastrear el movimiento de la mano, así que lo que hice fue convertir el flujo de vídeo de BGR a un espacio de color HSV, luego umbralicé la imagen para aislar el color de la mano, y luego traté de encontrar los contornos de mi mano, aunque el resultado final no es exactamente lo que quería lograr.
Hay muchas formas de realizar el umbral de píxeles para separar los “píxeles de piel” de los “píxeles de no piel”, y hay trabajos basados en prácticamente cualquier espacio de color (incluso con RGB). Así que mi respuesta se basa simplemente en el artículo Face Segmentation Using Skin-Color Map in Videophone Applications de Chai y Ngan. Ellos trabajaron con el espacio de color YCbCr y obtuvieron resultados bastante buenos, el artículo también menciona un umbral que les funcionó bien:
Los umbrales para el canal Y no se especifican, pero hay documentos que mencionan Y > 80. Para su imagen individual, Y en todo el rango está bien, es decir, no importa para distinguir realmente la piel.
Por último, hay una cantidad bastante decente de artículos que no se basan en la clasificación individual por píxeles para esta tarea. En su lugar, parten de una base de imágenes etiquetadas que se sabe que contienen píxeles de piel o de no piel. A partir de ahí, entrenan, por ejemplo, una SVM y luego distinguen otras entradas basándose en este clasificador.
Periodista del GRUPO BNLIMITED N.W. Cubriendo todo tipo de noticias para diariovelez.com en España. Si deseas comunicarme una noticia de última hora, un suceso o alguna información que crees que es relevante, puedes hacerlo en [email protected]
