1o. Desafio PPGER para a graduação [10-6-2016]
Resultado Final do Desafio
Classificação | Nome | Curso | Semestre | Exatidão (EMQ) | Tempo médio 10000 execuções em s |
1 | Gabriel Santos Barbosa e Willian Bastos Dias | Ciências da Computação | 2 | 0,0000 | 0,0014 |
2 | Cristian Lennon C. Girão e Lucas Pereira Lima | Ciências da Computação | 2 | 0,0000 | 0,0019 |
3 | Filipe de Almeida Lira e João Vitor Alves Holanda | Ciências da Computação | 2 | 0,0000 | 0,0021 |
4 | João Wellington Mendes de Souza e Francisco Gleidson Nascimento de Queiroz | Ciências da Computação | 2 | 0,0000 | 0,0025 |
5 | José Igor de Carvalho e Guilherme Pessoa Silva | Ciências da Computação | 2 | 0,0000 | 0,0026 |
6 | Breno Alef Dourado Sá | Ciências da Computação | 2 | 0,0000 | 0,0038 |
7 | Renan Camurça e Samuel Mendes | Ciências da Computação | 2 | 0,0000 | 0,0028 |
8 | Daniel Queiroz | Engenharia de Controle e Automação | 3 | 0,0315 | 0,0055 |
Baixe aqui o código fonte da equipe vencedora: 1o. Desafio PPGER – código dos vencedores
Desclassificados (informações incompletas):
Nome | Curso | Semestre |
Matheus de Sousa e Pedro Alef Martins |
Ciências da Computação | 2 |
Ana Beatriz Freitas Leite e Joelson Freitas de Oliveira |
Ciências da Computação | 2 |
Edy Silva | Ciências da Computação | 2 |
Gleysson Rocha e Nicolas Freitas | Ciências da Computação | 2 |
Cezanildo Araujo Junior e Antonio Jonas Batista de Freitas |
Ciências da Computação | 2 |
Neste primeiro desafio para estudantes de graduação, os alunos com habilidades de programação em qualquer linguagem são convidados a implementar o cálculo da GLCM (gray level cooccurence matrix) e 4 de seus principais atributos. A GLCM é um algoritmo bastante utilizado em processamento digital de imagens (PDI) para avaliar padrões de textura presentes em uma imagem em níveis de cinza. Neste desafio, o participante deverá implementar o algoritmo que calcula cada um dos elementos da matriz conforme explicado em aqui (em inglês).
A segunda etapa consiste em extrair 4 atributos da matriz, a saber Contraste, Correlação, Energia e Homogeneidade, segundo a explicação disponível aqui (em inglês).
Regras:
- equipe de até 2 alunos
- linguagem de programação permitida: C ou C++.
- não é permitido o uso de bibliotecas de funções além das padrões da linguagem como a math.h e a stdio.h.
- não é permitido o uso de biblioteca de processamento de imagens como OpenCV ou equivalente.
- imagem padrão da “Lena”, 512 x 512, no formato PGM: lena_PPGER.pgm (cabeçalho em ASCII e valores dos pixels em binário)
- o algoritmo deve: 1) ler o arquivo da imagem, 2) armazenar a imagem em uma matriz, 3) calcular os elementos da matriz GLCM na direção horizontal à direita com deslocamento unitário considerando 16 níveis de cinza, 4) calcular os 4 atributos da GLCM, 5) calcular o tempo de processamento para 10.000 repetições sem contar o tempo de leitura do arquivo e 6) registrar os resultados em um arquivo texto (ASCII).
- critérios de avaliação:
- 1) exatidão numérica (quanto menor o erro, melhor) do cálculo dos atributos (A) comparado com os dados calculados por meio do software MATLAB:
-
>> I=imread('lena_ppger.pgm'); %
-
>> size(I)
ans =
512 512
-
>> G=graycomatrix(I,'NumL',16);
-
>> A=graycoprops(G) % valores corrigidos em 7-6-2016
A =
Contrast: 0.7109 Correlation: 0.9527 Energy: 0.0555 Homogeneity: 0.7891
-
- 2) tempo de processamento medido em milisegundos para 10.000 execuções (quanto menor, melhor)
- 3) uso de memória RAM para variáveis, medida em bytes (quanto menos, melhor)
- 4) organização do código fonte: 0 – 10 pontos
- 1) exatidão numérica (quanto menor o erro, melhor) do cálculo dos atributos (A) comparado com os dados calculados por meio do software MATLAB:
- classificação: ranking de melhores resultados conforme os critérios 1, 2 e 3 . Em caso de empate, será utilizado o critério 4 para desempate.
Público-alvo:
Alunos regularmente matriculados em disciplinas de Lógica de Programação, Linguagem de Programação, Fundamentos de Programação, Laboratório de Programação ou Programação Orientada a Objeto dos cursos de engenharia mecânica, engenharia de controle e automação, engenharia ambiental, tecnologia em manutenção industrial e ciências da computação do campus Maracanaú do IFCE.
Inscrições:
Envie mensagem com o título “desafio PPGER” para o e-mail ppger.ifce+desafio@gmail.com.
Anexar o código fonte em C ou C++ da implementação do algoritmo, um arquivo executável (Windows, Mac OS ou Linux) e um relatório com a descrição da implementação onde conste o nome dos alunos com respectivo número de matrícula, nome do curso e nome da disciplina. Atenção! Somente serão avaliados os trabalhos de alunos matriculados na disciplina.
Prazo para inscrição e envio dos documentos: até o final do semestre letivo.
Divulgação do resultado:
O resultado será divulgado neste site. O ranking é dinâmico e será atualizado à medida que os algoritmos forem avaliados, até o dia 27/05/2016.
Bônus: os alunos com melhor classificação no ranking e que estiverem matriculados nas disciplinas elencadas em público-alvo, poderão ter seus trabalhos avaliados para compor a nota parcial da segunda etapa do semestre.