La detección de objetos es un aspecto importante de Computer Vision, donde el objetivo es identificar y localizar objetos en una imagen. Uno de los métodos para indicar la ubicación del objeto en una imagen es un cuadro delimitador. El cuadro delimitador es un cuadro rectangular que se puede calcular con un mecanismo simple que involucra la función matemática básica de minimización y maximización.
La caja, además, se puede representar mediante dos coordenadas, la (x, y) de la esquina superior izquierda y la (x, y) de la esquina inferior derecha. Esta información resulta crucial en varias aplicaciones de la vida real, sirviendo a profesionales de la vigilancia hasta la industria de automóviles autónomos.
Declaración del problema y solución
El principal problema al que nos enfrentamos en la detección de imágenes y objetos es cómo identificar con precisión la ubicación de un objeto en una imagen. La solución es usar un cuadro delimitador, que se puede calcular usando un mecanismo simple que involucra varias bibliotecas de python.
Python es una excelente opción para esta tarea porque tiene ricas bibliotecas y herramientas que simplifican el proceso, haciéndolo eficiente y directo. Se utilizan comúnmente dos bibliotecas principales: OpenCV y Matplotlib.
Un enfoque de OpenCV y Matplotlib
OpenCV significa biblioteca Open Source Computer Vision e incluye varios cientos de algoritmos de visión por computadora. Matplotlib, por otro lado, es una biblioteca de gráficos para el lenguaje de programación Python y su extensión matemática numérica NumPy. Proporciona una forma muy rápida de visualizar datos de Python y cifras con calidad de publicación en muchos formatos.
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# read image
image = cv2.imread('input.jpg')
# our bounding box coordinates
box = (x1, y1, x2, y2)
# Draw rectangle (bounding box)
cv2.rectangle(image, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)
# Display the image with bounding box
plt.imshow(image)
plt.show()
Se carga una imagen usando el método imread de cv2, y luego se dibuja un cuadro delimitador usando la función cv2.rectangle que toma la imagen y dos coordenadas representadas por 'box'. Los dos últimos parámetros son el color y el grosor respectivamente. Este código mostrará los objetos en su imagen completamente delimitados por un cuadro.
Utilización de cuadros delimitadores
En conclusión, los cuadros delimitadores juegan un papel vital en las tareas de visión por computadora, incluida la detección de objetos, la visión por computadora y el procesamiento de imágenes. Ofrecen una solución eficaz y eficiente para localizar objetos e información de metadatos dentro de las imágenes. Aprender a implementar cuadros delimitadores con precisión en Python puede beneficiar enormemente a cualquier persona involucrada en el desarrollo de software, el aprendizaje automático o la IA en el ámbito profesional. No solo es útil en seguridad y vigilancia, sino que también es de gran ayuda en aplicaciones como detección y reconocimiento de rostros, detección de peatones y sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) en automóviles autónomos.
