Visión por computador desde cero

Introducción

La visión por computador es una disciplina que se centra en la interpretación de imágenes y videos para extraer información útil. Desde reconocer objetos hasta analizar escenas complejas, la visión por computador ha revolucionado diversos campos como la medicina, el transporte, la seguridad y la robótica. En este artículo, exploraremos los fundamentos teóricos y prácticos necesarios para comenzar a trabajar en proyectos de visión por computador.

Explicación principal con ejemplos

Fundamentos matemáticos básicos

La visión por computador se basa en principios matemáticos complejos, pero es crucial entender algunos conceptos clave. Por ejemplo, el espectro de Fourier es una herramienta fundamental para analizar las frecuencias que componen una imagen.

# Ejemplo de cálculo del espectro de Fourier con OpenCV en Python

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('imagen.jpg', 0)  # Cargar la imagen en escala de grises
f = np.fft.fft2(img)              # Calcular el espectro de Fourier
fshift = np.fft.fftshift(f)       # Desplazar las frecuencias a cero

# Visualizar el espectro original y traslado
plt.subplot(121), plt.imshow(np.abs(f), cmap='gray')
plt.title('Espectro Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(np.abs(fshift), cmap='gray')
plt.title('Traslado de Frecuencias a Cero'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

Procesamiento de imágenes

El procesamiento de imágenes es una parte crucial del pipeline de visión por computador. Esto incluye la transformación y análisis de las imágenes para extraer características relevantes.

# Ejemplo de convolución con un kernel

import cv2
import numpy as np

kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5,-1], [0, -1, 0]])  # Kernel para realce de bordes (Prewitt)
image = cv2.imread('imagen.jpg', 0)  # Cargar la imagen en escala de grises
output = cv2.filter2D(image, -1, kernel)  # Aplicar convolución

# Visualizar la imagen original y el resultado de la convolución
plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Imagen Original'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(output, cmap='gray')
plt.title('Resultado Convolución'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

Clasificación y detección

Una vez que se han extraído características relevantes de las imágenes, se pueden aplicar algoritmos de clasificación para identificar objetos o escenas en nuevas imágenes.

# Ejemplo básico de clasificación con un modelo pre-entrenado (OpenCV)

import cv2
import numpy as np

net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')  # Cargar modelo pre-entrenado
image = cv2.imread('imagen.jpg')
(h, w) = image.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))  # Crear blob

net.setInput(blob)
detections = net.forward()  # Realizar inferencia
for i in range(0, detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]  # Obtener confianza de detección
    if confidence > 0.5:  # Filtrar detecciones con confianza alta
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
        cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)

# Visualizar la imagen con detecciones
cv2.imshow('Detecciones', image)
cv2.waitKey(0)

Errores típicos / trampas

1. Mal interpretación del espectro de Fourier: Cometer errores en el cálculo o la visualización del espectro de Fourier puede llevar a malinterpretaciones de las características frecuenciales.
2. Mal uso de kernels para convolución: Los kernels deben ser cuidadosamente diseñados para obtener los resultados deseados. Un kernel poco adecuado puede distorsionar el resultado.
3. Falta de normalización en clasificación: No normalizar correctamente las imágenes antes de aplicar modelos de clasificación puede llevar a malas predicciones.

Checklist accionable

1. Estudiar y practicar los fundamentos matemáticos necesarios (espectro de Fourier, álgebra lineal).
2. Familiarizarse con herramientas de procesamiento de imágenes como OpenCV.
3. Comprender el proceso de convolución y su aplicación práctica.
4. Implementar al menos un modelo de clasificación pre-entrenado en un proyecto.
5. Practicar la interpretación y visualización del espectro de Fourier.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

1. Adelante a OpenCV: Explorar los modulos avanzados de OpenCV para más profundidad en el procesamiento de imágenes.
2. Introducción al Deep Learning: Estudiar cómo la visión por computador puede beneficiarse del aprendizaje profundo y aplicarlo a proyectos reales.
3. Explorar casos prácticos: Aplicar conocimientos adquiridos a proyectos reales en campos como la medicina, robótica o seguridad.

¡Esperamos que este artículo te haya proporcionado una sólida base para empezar tu viaje en visión por computador!