Bounding boxes y círculos: Análisis de formas en OpenCV con Python

Introducción

En la visión por computador, el análisis de formas es una habilidad fundamental para entender y clasificar objetos en imágenes. Dos conceptos clave son las bounding boxes (cajas delimitadoras) y los círculos. Las bounding boxes permiten cuantificar el tamaño y posición de un objeto, mientras que los círculos pueden ser útiles para identificar formas circulares o aproximadas a ellas.

Explicación principal con ejemplos

Bounding Boxes

Las bounding boxes son rectángulos que rodean a los objetos detectados en una imagen. Son esenciales para segmentar y analizar objetos sin superponerse, lo que mejora la eficiencia del análisis visual.

En OpenCV, se puede obtener una bounding box de un contorno utilizando cv2.boundingRect(). Veamos un ejemplo:

import cv2

# Cargar imagen y convertirla a escala de grises
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Aplicar umbralización
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

# Encontrar contornos
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    # Calcular bounding box
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    
    # Dibujar caja delimitadora
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# Mostrar imagen resultante con bounding boxes
cv2.imshow('Bounding Boxes', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Círculos

Los círculos son útiles para detectar objetos con formas circulares. En OpenCV, se puede usar cv2.HoughCircles() junto con el algoritmo de Hough Circles para identificar círculos en una imagen.

import cv2

# Cargar imagen y convertirla a escala de grises
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Aplicar detección de círculos
circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1.5, 20)

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    
    for (x, y, r) in circles:
        # Dibujar círculo
        cv2.circle(img, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        
# Mostrar imagen resultante con círculos
cv2.imshow('Circles', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Errores típicos / trampas

1. Umbralización inadecuada: Un umbral demasiado bajo o alto puede causar que los objetos no se detecten correctamente. Asegúrate de ajustarlo adecuadamente según el tipo de imagen.

1. Problemas con la detección de círculos: El algoritmo Hough Circles es sensible a las condiciones del ruido en la imagen. Utiliza técnicas como suavizado o filtrado para reducir el ruido antes de aplicar la detección.

1. Bounding boxes mal definidas: Si las bounding boxes se superponen, puedes perder información sobre objetos individuales. Asegúrate de que las bounding boxes no se cruce en una secuencia de contornos.

Checklist accionable

1. Ajusta los parámetros del algoritmo Hough Circles para obtener los círculos más precisos.
2. Aplica umbralización adecuada para asegurar que los objetos se detecten correctamente en la imagen.
3. Verifica y ajusta los valores de las bounding boxes para evitar superposiciones.
4. Utiliza técnicas de filtrado como el suavizado gaussiano antes de aplicar análisis de formas.
5. Visualiza los resultados después de cada paso para asegurar que estás obteniendo lo esperado.

Cierre: Siguientes pasos

• Integra bounding boxes y círculos en proyectos más complejos: Comienza a combinar estas técnicas con otras herramientas de visión por computador como el análisis de movimiento.
• Explora algoritmos avanzados para análisis de formas: Incluye el uso de máscaras regionales (region-based segmentation) o aprendizaje automático para mejorar la precisión.
• Mantente actualizado con las últimas técnicas y bibliotecas: La visión por computador es un campo en constante evolución, así que asegúrate de seguir los avances.

Seguir utilizando estas herramientas básicas junto con un aprendizaje continuo te ayudará a dominar la detección y análisis de formas en imágenes.