Input video frame is obtained from

Input video frame is obtained from Smartphone camera. It is subjected to various video processing
operations like Canny Edge Detection, binarization, successive frame subtraction for observing the
differences between the two successive frames by masking the difference, dilation, etc. All these algorithms
are implemented using OpenCV libraries.
In this section, we present the experimental results to demonstrate the practical implementation of the
system. An AAKASH tablet with Android version 4.2.2 was used as a test bench. AAKASH tablet is
designed by IIT-Bombay as a part of their research. This tablet is in the process of development, and various
android applications are implemented on it, to check the efficiency of the tablet in response to the application.
The experiments were also implemented on Begleboard-xM. The watermark used in our experiment is
32pixels x 32pixels in dimensions as shown in Fig 4(c). The frame obtained on the tablet for video processing,
and invisible watermarking would occupy the whole display with dimensions 640 x 480. The images of
various video processing and watermarking operations which were implemented on AAKASH and
Beagleboard-xM are shown. Fig. 2(a) and Fig. 2(b) show the results for canny edge detection and successive
frame subtraction on real time video frames captured from AAKASH tablet. Fig. 2(c) shows invisibly
watermarked frame. Fig. 2(d) shows dilation and frame differencing. Fig. 3(a), Fig. 3(b), Fig. 3(c) and Fig.
3(d) show visible watermarking process on AAKASH and various image processing techniques applied to
watermarked image. Finally, Fig. 4(a) and Fig. 4(b) show the overview of the visible watermarking
algorithms implemented by us on Beagleboard-xM.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อินพุตวิดีโอเฟรมจะได้รับจากกล้องสมาร์ทโฟน มันจะต้องทำการประมวลผลวิดีโอต่าง ๆการดำเนินงานเช่นการลดการตรวจจับขอบ binarization ต่อเนื่องโครงลบเพื่อสังเกตการณ์การความแตกต่างระหว่างสองเฟรมต่อเนื่องกันโดยกาวส่วนต่าง ขยาย ฯลฯ อัลกอริทึมเหล่านี้จะดำเนินการใช้ไลบรารี OpenCVในส่วนนี้ เรานำเสนอผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงการดำเนินการปฏิบัติการระบบ เป็นแท็บเล็ต AAKASH รุ่น Android 4.2.2 ถูกใช้เป็นม้านั่งทดสอบ เป็นแท็บเล็ต AAKASHออกแบบ โดยบอมเบย์ IIT เป็นส่วนหนึ่งของพวกเขา แท็บเล็ตนี้อยู่ในกระบวนการพัฒนา และต่าง ๆโปรแกรม android เป็นไปตามนั้น การตรวจสอบประสิทธิภาพของแท็บเล็ตในการตอบสนองแอพลิเคชันการทดลองนี้ถูกใช้งานบน Begleboard xM มีลายน้ำที่ใช้ในการทดลองของเราx 32pixels 32pixels ในมิติดังแสดงในรูปที่ 4(c) เฟรมที่ได้รับบนแท็บเล็ตสำหรับการประมวลผลวิดีโอและมองไม่เห็นลายน้ำจะใช้พื้นที่แสดงผลทั้งหมด ด้วยขนาด 640 x 480 รูปภาพของต่าง ๆ ภาพการประมวลผล และดำเนินการซึ่งถูกนำมาใช้บน AAKASH ลายน้ำ และมีแสดง Beagleboard xM รูป 2(a) และ 2(b) รูปแสดงผลลัพธ์ สำหรับการตรวจจับขอบที่หลักแหลม และต่อเนื่องลบเฟรมบนเฟรมวิดีโอเวลาจริงที่จับจากแท็บเล็ต AAKASH 2(c) รูปแสดงลูกหูลูกตากรอบ watermarked มะเดื่อ 2(d) แสดงออกและเฟรม differencing มะเดื่อ 3(a), 3(b) มะเดื่อ มะเดื่อ 3(c) และมะเดื่อ3(d) แสดงมองเห็นกระบวนการลาย AAKASH และเทคนิคที่ใช้การประมวลผลภาพต่าง ๆภาพ watermarked ในที่สุด รูป 4(a) และ 4(b) รูปแสดงภาพรวมของลายน้ำปรากฏอัลกอริทึมในการใช้งาน โดยเราใน Beagleboard xM

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เฟรมวิดีโออินพุตจะได้รับจากกล้องมาร์ทโฟน มันอยู่ภายใต้การประมวลผลวิดีโอต่างๆ
ดำเนินการเช่นการตรวจหาขอบแสนรู้, Binarization ลบเฟรมต่อเนื่องสำหรับการสังเกต
ความแตกต่างระหว่างสองเฟรมต่อเนื่องโดยปิดบังความแตกต่าง, การขยาย ฯลฯ ขั้นตอนวิธีการทั้งหมดนี้
จะดำเนินการโดยใช้ห้องสมุด OpenCV.
ในส่วนนี้เรา นำเสนอผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงการใช้งานจริงของ
ระบบ แท็บเล็ต Aakash กับ Android เวอร์ชั่น 4.2.2 ใช้เป็นม้านั่งทดสอบ แท็บเล็ต Aakash ถูก
ออกแบบโดยไอไอทีบอมเบย์เป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัยของพวกเขา แท็บเล็ตนี้อยู่ในขั้นตอนของการพัฒนาต่าง ๆ และ
ใช้งานหุ่นยนต์จะดำเนินการกับมันเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแท็บเล็ตในการตอบสนองไปยังโปรแกรมประยุกต์.
การทดลองยังถูกนำมาใช้ใน Begleboard-xM ลายน้ำใช้ในการทดลองของเราคือการ
32pixels x 32pixels ในมิติดังแสดงในรูปที่ 4 (ค) กรอบที่ได้รับแท็บเล็ตสำหรับการประมวลผลวิดีโอ
และลายน้ำที่มองไม่เห็นจะครอบครองทั้งจอแสดงผลที่มีขนาด 640 x 480 ภาพจาก
การประมวลผลวิดีโอและลายน้ำการดำเนินการต่างๆที่ถูกนำมาใช้ใน Aakash และ
BeagleBoard-xM จะแสดง มะเดื่อ. 2 (ก) และรูป 2 (ข) แสดงผลสำหรับการตรวจหาขอบแสนรู้และต่อเนื่อง
การลบในกรอบภาพวิดีโอเวลาจริงจับจากแท็บเล็ต Aakash มะเดื่อ. 2 (c) แสดงให้เห็นลูกหูลูกตา
ใส่ลายน้ำดิจิตอลกรอบ มะเดื่อ. 2 (D) แสดงให้เห็นถึงการขยายและกรอบความแตกต่างของ มะเดื่อ. 3 (a) รูป 3 (B), รูป 3 (c) และรูปที่.
3 (D) แสดงกระบวนการลายน้ำปรากฏบน Aakash และเทคนิคการประมวลผลภาพต่างๆนำไปใช้กับ
ภาพที่ใส่ลายน้ำดิจิตอล สุดท้ายรูป 4 (ก) และรูป 4 (ข) แสดงให้เห็นภาพรวมของลายน้ำที่มองเห็น
ขั้นตอนวิธีการดำเนินการโดยเราได้ที่ BeagleBoard-xM

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กรอบวีดีโอเข้าได้จากกล้องมาร์ทโฟน มันต้องมีการประมวลผลวิดีโอต่าง ๆการดำเนินงาน เช่น การตรวจหาขอบภาพต่อเนื่อง , แหลม , กรอบการลบสำหรับเฝ้าดูความแตกต่างระหว่างสองต่อเนื่องตามกรอบบังแตกต่าง ม่านตา ฯลฯ ขั้นตอนวิธีการเหล่านี้ทั้งหมดมีการใช้ห้องสมุดเป็นการ .ในส่วนนี้เราได้เสนอผลการทดลองแสดงให้เห็นถึงการใช้ประโยชน์ของระบบ เป็นแท็บเล็ต Aakash กับ Android รุ่น 4.2.2 ใช้สอบผู้พิพากษา แท็บเล็ต Aakashออกแบบโดย IIT บอมเบย์เป็นส่วนหนึ่งของงานวิจัยของพวกเขา แท็บเล็ตนี้อยู่ในขั้นตอนของการพัฒนา และต่าง ๆโปรแกรม Android จะใช้มันเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพของแท็บเล็ตในการตอบสนองต่อโปรแกรมในการทดลองนี้ยังใช้ใน begleboard XM ลายน้ำที่ใช้ในการทดลองคือ32pixels x 32pixels ในมิติที่แสดงในรูปที่ 4 ( C ) กรอบได้บนแท็บเล็ตสำหรับการประมวลผลวิดีโอลายน้ำที่มองไม่เห็นและจะครอบครองแสดงทั้งขนาด 640 x 480 . รูปภาพของการประมวลผลวิดีโอต่างๆและการใช้ลายน้ำซึ่งใน Aakash และbeagleboard XM จะแสดง รูปที่ 2 ( ก ) และรูปที่ 2 ( ข ) แสดงผลการตรวจจับขอบแหลมและต่อเนื่องกรอบการลบวิดีโอกรอบเวลาจริงที่ได้จากแท็บเล็ต Aakash . รูปที่ 2 ( c ) แสดงให้เห็นว่าหูลูกตากรอบลายน้ำ . รูปที่ 2 ( D ) แสดงให้เห็นถึงการขยายและกรอบข้อมูล . รูปที่ 3 ( ก ) รูปที่ 3 ( B ) , รูปที่ 3 ( C ) และภาพประกอบ3 ( d ) แสดงกระบวนการลายน้ำที่มองเห็นได้บน Aakash และเทคนิคต่าง ๆที่ใช้การประมวลผลภาพลายน้ำภาพ สุดท้าย รูปที่ 2 ( ก ) และ ( ข ) รูปที่ 4 แสดงภาพรวมของลายน้ำที่มองเห็นได้ขั้นตอนวิธีที่ใช้โดยเรา beagleboard XM