| dc.description.abstract | La fotogrametría, en los últimos años ha provocado un gran impacto en el cine y los
videojuegos, esto gracias al avance de la tecnología y la aparición de nuevas tecnologías que
complementan a la fotogrametría, y haciendo el análisis del impacto de la fotogrametría en
la actualidad y viendo el futuro del mismo , se puede decir que la fotogrametría es el futuro
de los videojuegos.
Pero por falta de información, una guía exacta para aplicar la fotogrametría de forma
correcta, eficiente, en los videojuegos, muchos desarrolladores independientes no pueden
aplicar esta tecnología en sus proyectos, y además vale la pena aclarar que la falta de
tecnologías que ayuden a incorporar la fotogrametría en los videojuegos es un obstáculo
para muchos desarrolladores independientes, además es necesario resaltar que la mayoría de
los desarrolladores independientes no cuentan con una inversión económica, lo que significa
que esto les impide a acceder a tecnologías fotogramétricas.
La presente investigación tiene como objetivo, ayudar a los desarrolladores independientes
a incorporar la fotogrametría en los videojuegos de forma eficiente, tomando en cuenta que
en el proceso de fotogrametría se usan cámaras digitales de uso común, y que a causa de
esto, la imagen resultante tiene áreas erróneas en esta imagen resultante, dicho de otra forma,
se plantea desarrollar un software que pueda ayudar a incorporar la fotogrametría en los
videojuegos, ayudando a mejorar la imagen resultante (mapa difuso fotogramétrico ) de la
fotogrametría, detectando y corrigiendo áreas erróneas en esta imagen.
El software prototipo que pueda ayudar a mejorar la imagen resultante de la fotogrametría,
fue desarrollado bajo el lenguaje de programación Python, haciendo uso de la librería de
visión artificial, la morfología de imágenes, la librería blend modes, y la tecnología qt
designer.
Durante los análisis y prueba de los resultados obtenidos con la presente investigación, se
concluyó que los objetivos, y la hipótesis se cumplen.
Palabras Clave: áreas erróneas, detección, corrección, morfología de imágenes. | es_ES |
