<div dir="ltr"><span style="font-size:12.8px">*****</span><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">This email is a resend, since we are not sure if the previous message has been correctly sent. We take this opportunity to communicate the publication of a technical report about the proposed method, available at </span><a href="https://arxiv.org/abs/1707.03628" target="_blank" style="font-size:12.8px">https://arxiv.org/abs/1707.<wbr>03628</a><div style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">***** </span><br style="font-size:12.8px"><br><span style="font-size:12.8px">Dear </span><span class="gmail-m_-9062262416400961517gmail-m_-4084508656043961163gmail-m_-2445890956350818388gmail-il" style="font-size:12.8px">SPL</span><span style="font-size:12.8px"> teams,</span></div><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">SPQR Team announces the release of the SPQR Ball Perceptor.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">SPQR Ball Perceptor is a software module for black and white ball detection developed by the SPQR Team to be used within the B-Human framework.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">The SPQR Ball detector is based on a supervised approach implemented in OpenCV. In particular, an LBP binary cascade classifier has been trained to detect the official RoboCup SPL ball. The detector can be used without modifications both indoor and outdoor, inside and outside the game field.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Details about how to generate the classifier are available in the tutorial &quot;How to Use OpenCV for Ball Detection - RoboCup SPL Use Case&quot; (</span><a href="http://profs.scienze.univr.it/~bloisi/tutorial/balldetection.html" target="_blank" style="font-size:12.8px">http://profs.scienze.univr.<wbr>it/~bloisi/tutorial/<wbr>balldetection.html</a><span style="font-size:12.8px">).</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Code is available at the following repo</span><br style="font-size:12.8px"><a href="https://github.com/SPQRTeam/SPQRBallPerceptor" target="_blank" style="font-size:12.8px">https://github.com/SPQRTeam/<wbr>SPQRBallPerceptor</a><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">The repo is a fork from the official 2016 B-Human code release.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">We would like to thank the B-Human Team for sharing their code.</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Thank you</span><br style="font-size:12.8px"><br style="font-size:12.8px"><span style="font-size:12.8px">Domenico Bloisi and Vincenzo Suriani - on behalf of the SPQR Team</span><br style="font-size:12.8px"><a href="http://spqr.diag.uniroma1.it/" target="_blank" style="font-size:12.8px">http://spqr.diag.uniroma1.it/</a><br></div>