Cambio de paradigma: Desde OpenCV clásico a Deep Learning

Introducción

La detección de objetos es una de las tareas fundamentales en la visión por computador, con aplicaciones en una variedad de campos como robótica, seguridad, medicina y más. Tradicionalmente, esta tarea ha sido abordada con métodos basados en reglas y características manuales, generalmente utilizando OpenCV y otros frameworks clásicos. Sin embargo, con el avance del aprendizaje profundo (Deep Learning), se han desarrollado herramientas y técnicas que permiten superar los límites de las soluciones tradicionales.

Aunque OpenCV ofrece una amplia gama de herramientas para la detección de objetos, sus enfoques clásicos tienen varias limitaciones. En esta unidad, exploraremos cómo el paradigma ha cambiado hacia el uso de técnicas basadas en Deep Learning y cómo integrar estas soluciones puede mejorar significativamente los resultados.

Explicación principal

Pasos para pasar a Deep Learning con OpenCV

La transición desde métodos tradicionales hasta aplicaciones de Deep Learning implica varios pasos. A continuación, se presentan algunos ejemplos simplificados y una guía práctica.

# Ejemplo básico de detección de objetos usando Haar cascades (OpenCV clásico)
import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
img = cv2.imread('faces.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
cv2.imshow('Faces found', img)
cv2.waitKey(0)

Integración de Deep Learning

Para incorporar técnicas basadas en Deep Learning, podemos utilizar modelos pre-entrenados como YOLO (You Only Look Once) o SSD (Single Shot Multibox Detector). Aquí hay un ejemplo usando TensorFlow y Keras:

# Ejemplo básico de detección de objetos con YOLO (Deep Learning)
import tensorflow as tf
from object_detection.utils import label_map_util

PATH_TO_CKPT = 'frozen_inference_graph.pb'
PATH_TO_LABELS = 'mscoco_label_map.pbtxt'

detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
    od_graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
        serialized_graph = fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(PATH_TO_LABELS, use_display_name=True)

def load_image_into_numpy_array(image):
    (im_width, im_height) = image.size
    return np.array(image.getdata()).reshape(
        (im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8)

with detection_graph.as_default():
    with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
        # Cargar el modelo de detección
        detection_graph = tf.Graph()
        od_graph_def = tf.GraphDef()
        with tf.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT, 'rb') as fid:
            serialized_graph = fid.read()
            od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
            tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

        # Inicializar variables
        image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
        detection_boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
        detection_scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
        detection_classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
        num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')

        # Cargar imagen
        image_path = 'test_image.jpg'
        image = Image.open(image_path)
        image_np = load_image_into_numpy_array(image)

        # Realizar detección
        (boxes, scores, classes, num) = sess.run(
            [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],
            feed_dict={image_tensor: np.expand_dims(image_np, axis=0)})

        # Procesar resultados
        viz_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
            image_np,
            np.squeeze(boxes),
            np.squeeze(classes).astype(np.int32),
            np.squeeze(scores),
            category_index,
            use_normalized_coordinates=True,
            line_thickness=8)

        plt.figure(figsize=(12, 16))
        plt.imshow(image_np)

Errores típicos / trampas

1. Supuestos visuales erróneos: Los métodos basados en reglas manuales pueden ser confiables para objetos con características específicas pero fallan ante cambios de iluminación, postura o entorno.
2. Falta de escala y orientación adecuada: Haar cascades, por ejemplo, no funcionan bien con objetos que cambian de tamaño o orientación en la imagen.
3. Convergencia lenta en Deep Learning: Los modelos basados en Deep Learning pueden requerir un entrenamiento prolongado antes de obtener resultados precisos.

Checklist accionable

1. Entender los límites de OpenCV clásico: Identifica cuándo es mejor usar Haar cascades, clasificadores SVM, o métodos basados en reglas.
2. Explorar Deep Learning: Familiarízate con frameworks como TensorFlow y PyTorch para aplicaciones de detección de objetos.
3. Cargar modelos pre-entrenados: Utiliza modelos pre-entrenados como YOLO o SSD para comenzar rápidamente sin entrenar desde cero.
4. Preparar datos adecuadamente: Los resultados del Deep Learning dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento.
5. Ajustar hiperparámetros: Optimiza el rendimiento del modelo ajustando parámetros como tasa de aprendizaje, batch size, etc.

Cierre

La transición a técnicas basadas en Deep Learning no solo mejora la precisión y robustez de las detecciones de objetos sino que también permite abordar problemas más complejos. Sin embargo, es importante reconocer los desafíos asociados y seguir un proceso lógico para integrar estas soluciones eficazmente.

Siguientes pasos

• Aprende a preparar datos: Familiarízate con técnicas de aumento de datos y limpieza de datos.
• Entrena modelos básicos: Empieza con clasificadores simples en Deep Learning para familiarizarte con el proceso.
• Evaluación continua: Realiza evaluaciones rigurosas utilizando métricas como precisión, recall y F1-score.

Siguiendo estos pasos, podrás navegar con seguridad hacia la adopción de técnicas avanzadas en detección de objetos.