RGBlocks World è una applicazione dimostrativa che implementa un sistema di riconoscimento visivo di oggetti cubici, detti anche 'blocchi', all'interno di una immagine.

Il sistema rappresenta internamente tali oggetti attraverso la costruzione di un modello che ne descrive la disposizione reciproca nella scena.

Quindi è in grado di calcolare una sequenza di azioni che permette virtualmente di disporre gli oggetti secondo uno schema che può essere definito dall'utente stesso.

L'applicazione è in grado di individuare oggetti all'interno di una immagine attraverso la percezione del colore e delle forme degli oggetti stessi.

L'algoritmo implementato utilizza tecniche di Image Processing che estraggono dalle immagini le regioni di pixel che rientrano all'interno di intervalli di colore predefiniti (espressi in formato HSV), successivamente analizza tali regioni e riconosce come blocchi reali solo quelle che rispettano vincoli di dimensione, forma e completezza.

Le regioni scartate possono essere rielaborate modificando i parametri di riconoscimento.

Una volta costruito un modello, l'utente può scegliere di definire una configurazione finale (goal) oppure di utilizzare quella proposta dall'applicazione.

In quest'ultimo caso, l'obiettivo consiste nel disporre tutti i blocchi di uno stesso colore su una stessa pila.

A questo punto l'applicazione formula un problema di ricerca nello spazio degli stati e calcola una strategia risolutiva applicando uno degli algoritmi implementati:

• Breadth First Tree Search
• Breadth First Graph Search
• Depth First Tree Search
• Depth First Graph Search
• Iterative Depth First Search
• A* search

Il Breadth First Tree Search è l'opzione di default, tuttavia l'utente può scegliere quale algoritmo utilizzare.

Step 1: Clonare la repository

git clone https://github.com/davide-belfiori/rgblocks_world
cd rgblocks_world

Step 2: Eseguire con Python

python RGBlocksWorld.py