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Colaboraciones

1. Procesamiento de imágenes

1.1. Introducción al procesamiento de imágenes

Introducir el análisis de imágenes/video al implementar las siguientes operaciones de análisis para imágenes/video tanto por software como por hardware (empleando shaders):

Emplear dos canvas, uno para desplegar la imagen/video original y el otro para el resultado del análisis.

Alternativas para video en Linux y gstreamer >=1

Distribuciones recientes de Linux que emplean gstreamer >=1, requieren de esta versión alternativa de la librería de video. Descomprimir el archivo *.zip en la caperta de libraries del sketchbook (e.g., $HOME/sketchbook/libraries).

2. Visualización de información

2.1. Visualización de matrices de origen-destino

Las encuestas de movilidad contienen la caracterización de los viajes en la ciudad en un día estándar: Hora, duración, motivo, lugares de origen y destino, medio de transporte y caracterización de las personas que hacen el viaje. El reto es como visualizar la información geográfica, demográfica y temporal de una manera intuitiva y ajustable.

Contacto: PhD Juan David Garcia Arteaga judgarciaar@unal.edu.co

2.2. Visualización datos de Bicicletas Públicas

El sistema de bicicletas CitiBike hace disponible la información de todos sus viajes así como alguna información de sus usuarios. Al igual que el punto anterior, se debe visualizar información geográfica y de usuario pero con un componente temporal mucho más marcado al tener información minuto a minuto. Algunos ejemplos.

Contacto: PhD Juan David Garcia Arteaga judgarciaar@unal.edu.co

2.3. Visualización de modelos de enfermedad espacio-temporales

Los modelos de enfermedad se caracterizan por meta-poblaciones separadas espacialmente con distintos tipos de individuos (Susceptibles, Infectados, Expuestos, Recuperados, etc…). Al conectar varias de estas meta-poblaciones y adicionar una probabilidad de movimiento se tienen modelos más predictivos. Es necesaria la visualización de los modelos para hace un ajuste de variables. Más información acá.

Contacto: PhD Juan David Garcia Arteaga judgarciaar@unal.edu.co

2.4. Visualización de Algoritmos

Visualizar algunos conceptos de computación visual como los algoritmos de detección de superficies visibles, las projecciones 3D o el algoritmo de rasterización de un triángulo

3. Rendering y computación gráfica

3.1. Renderer de ray-tracing

Implementar un renderer de ray-tracing usando nub

3.2. Técnicas avanzadas de iluminación

Experimentar con técnicas avanzadas de iluminación empleando shaders y nub

4. Interacción hombre-máquina

4.1 Navegación en 3a persona

Desarrollar un control de cámara en 3a. persona para la navegación en ambientes virtuales

4.2 GUIs no convencionales

Experimentar con GUIs no convencionales en 2D y 3D

4.3 Interacción en IK

Implementar una metáfora de interacción para manipular los targets y/o las articulaciones de una estructura de esqueleto en IK en nub.

Contacto: MSc (c) Sebastian Chaparro sechaparroc@unal.edu.co

4.4 Rigging en IK

Realizar un benchmark de CPU vs GPU de algoritmos de skinning.

Contacto: MSc (c) Sebastian Chaparro sechaparroc@unal.edu.co

4.5. Animación en IK

Animar una malla poligonal arbitraria en ik con y sin restricciones.

Contacto: MSc (c) Sebastian Chaparro sechaparroc@unal.edu.co

5. Adaptar nub a java-script

Adaptar nub como una librería de p5js

6. Migrar https://github.com/VisualComputing a otro servidor

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