Como crear tu propio DETECTOR DE OBJETOS en TIEMPO REAL con Python OpenCV | Template Matching

Aprende e Ingenia

27 Mar 202112:51

Summary

TLDREn este video educativo, el presentador, Sánchez, guía a los espectadores a través del proceso de creación de un algoritmo de detección de objetos en tiempo real utilizando Python. Comenzando con la captura de imágenes de objetos específicos, como un llavero de moto, el video explica cómo tomar fotografías de diferentes ángulos para mejorar la detección. Luego, se profundiza en los conceptos teóricos fundamentales detrás del algoritmo de visión artificial llamado 'template matching', que utiliza similitud para identificar objetos en una imagen. El vídeo continúa con una guía práctica paso a paso en Python, incluyendo la importación de bibliotecas, la captura de vídeo en tiempo real, el recorte del objeto de interés, y el uso del método 'match template' para detectar instancias del objeto en la imagen. Finalmente, el presentador ilustra cómo dibujar rectángulos alrededor de los objetos detectados y presenta un ejemplo final con monedas para demostrar el efectivo funcionamiento del algoritmo. El video es una valiosa fuente de información para aquellos interesados en la detección de objetos y el procesamiento de imágenes en Python.

Takeaways

📚 Se discute un algoritmo de detección de objetos en tiempo real utilizando Python.
🔍 El algoritmo se basa en la técnica de template matching para encontrar objetos similares en una imagen.
📈 Se utiliza la librería OpenCV (cv2) para el procesamiento de imágenes y la detección de objetos.
📷 Se captura un objeto en tiempo real utilizando la cámara web y se guarda la imagen final como 'objeto.jpg'.
🖼️ Se realiza un recorte del objeto en la imagen para usarlo como plantilla para la detección.
🔢 Se compara la plantilla con el resto de la imagen mediante cálculo de similitud o disimilitud.
🎯 Se utiliza un umbral para determinar si un objeto es lo suficientemente similar a la plantilla para ser detectado.
🟦 Primero se lee la imagen en color y luego se convierte a escala de grises para el procesamiento.
📐 Se extraen las dimensiones del objeto para ajustar el tamaño del rectángulo que lo encierra.
📊 Se utiliza el método de similitud normalizado para obtener valores entre 0 y 1, facilitando la comparación.
🖋️ Una vez detectados los objetos, se dibujan rectángulos alrededor de ellos en la imagen final.

Q & A

¿Qué es el algoritmo de detección de objetos en tiempo real que se explicó en el video?
-El algoritmo de detección de objetos en tiempo real explicado en el video es un algoritmo de visión artificial llamado 'template matching'. Este es un método básico de detección de objetos que funciona bien en ambientes controlados.
¿Cómo funciona el algoritmo de detección de objetos 'template matching'?
-El algoritmo 'template matching' funciona tomando una parte de la imagen que contiene el objeto de interés como un 'template' o patrón, y luego busca similitudes de este patrón en el resto de la imagen. Se realiza un cálculo de similitud y aquellos elementos que superen un umbral determinado son considerados como objetos similares al template.
¿Por qué es importante tomar fotos de los objetos desde diferentes ángulos y posiciones?
-Es importante tomar fotos de los objetos desde diferentes ángulos y posiciones para que el algoritmo pueda detectar el objeto en una variedad de situaciones y no solo cuando está en una posición específica. Esto aumenta la versatilidad y eficacia del algoritmo.
¿Qué pasos son necesarios para implementar el algoritmo 'template matching' en Python?
-Para implementar el algoritmo 'template matching' en Python, se deben seguir los siguientes pasos: 1) Importar las librerías necesarias para el procesamiento de imágenes, 2) Capturar el objeto en tiempo real, 3) Guardar el último frame de la captura, 4) Leer y recortar la imagen del objeto, 5) Tomar otra captura para la detección, 6) Leer la imagen de detección en color y convertirla a escala de grises, 7) Utilizar la función 'match_template' para encontrar coincidencias, 8) Dibujar rectángulos alrededor de los objetos detectados.
¿Qué es la imagen en escala de grises y por qué se utiliza en el procesamiento de imágenes?
-La imagen en escala de grises es una representación de una imagen en la que cada píxel es asignado un único valor de gris, dependiendo de la intensidad de luz en ese píxel. Se utiliza en el procesamiento de imágenes porque simplifica el análisis y mejora la eficiencia del algoritmo, reduciendo la cantidad de datos a procesar.
¿Cómo se toman las fotos de los objetos para ser utilizadas como 'template' en el algoritmo?
-Se toman fotos de los objetos en diferentes ángulos y posiciones para capturar su apariencia de manera variada. Estas fotos son luego utilizadas como 'template' o patrón en el algoritmo de detección de objetos, permitiendo al algoritmo comparar y detectar el objeto en la imagen.
¿Por qué se utiliza un umbral en el algoritmo de detección de objetos?
-Se utiliza un umbral en el algoritmo de detección de objetos para determinar qué coincidencias son lo suficientemente fuertes como para ser consideradas como una instancia del objeto de interés. Los valores por encima del umbral indican una alta similitud con el template y son marcados como objetos detectados.
¿Cómo se muestran los resultados del algoritmo de detección de objetos en la pantalla?
-Los resultados del algoritmo de detección de objetos se muestran en la pantalla dibujando rectángulos alrededor de las áreas donde se ha detectado el objeto. Estos rectángulos se superponen sobre la imagen en color original para que los objetos detectados sean fácilmente visibles.
¿Qué tipo de objetos se pueden detectar utilizando el algoritmo de 'template matching'?
-El algoritmo de 'template matching' puede detectar cualquier tipo de objeto, siempre y cuando tengamos una imagen del objeto para usar como template. Esto incluye objetos complejos y de diferentes tamaños, siempre que el objeto sea lo suficientemente distintivo para ser reconocido en la imagen.
¿Cómo se puede mejorar la precisión del algoritmo de detección de objetos?
-La precisión del algoritmo de detección de objetos puede mejorarse tomando fotos del objeto desde múltiples ángulos y bajo diferentes condiciones, utilizando una imagen de alta calidad para el template, y ajustando el umbral de similitud para minimizar las falsas coincidencias.
¿Por qué es importante el procesamiento de imágenes en escala de grises en lugar de en color?
-El procesamiento de imágenes en escala de grises es importante porque reduce la complejidad del análisis, ya que cada píxel solo tiene un valor de gris en lugar de tres valores (para el rojo, verde y azul). Esto hace que el algoritmo sea más eficiente y rápido al buscar similitudes en la imagen.
¿Cómo se guarda la última foto tomada durante la captura en tiempo real?
-La última foto tomada durante la captura en tiempo real se guarda utilizando el nombre de archivo 'objeto.jpg'. Esto permite almacenar la imagen capturada para su posterior uso como template en el algoritmo de detección de objetos.

Outlines

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😀 Introducción a la detección de objetos en tiempo real

El primer párrafo presenta la temática del video, que es la explicación de un algoritmo de detección de objetos en tiempo real utilizando Python. Se menciona que se creará una aplicación para detectar cualquier tipo de objeto y cantidad de objetos. Se destaca la importancia de tomar fotografías de los objetos a identificar, como en este caso, dos llaveros de moto, y cómo el algoritmo selecciona estos objetos. Además, se introduce el concepto de 'template matching', un método básico de detección de objetos que funciona bien en entornos controlados, y se describe el proceso que sigue el algoritmo: captura de una imagen, generación de candidatos, cálculo de similitud y decisión para identificar el objeto deseado.

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📸 Proceso de captura y selección del objeto

El segundo párrafo se enfoca en el proceso de captura de la imagen del objeto a través de la biblioteca OpenCV (cv2). Se describe cómo se realiza la captura en tiempo real con la ayuda de una cámara USB y cómo se muestra el vídeo en pantalla. Se menciona la interacción con el usuario a través de la presión de una tecla para detener la captura y guardar el último fotograma. Luego, se procede a recortar el objeto deseado del vídeo y se guarda esta imagen para su posterior uso en el algoritmo. Se destaca la importancia de tomar fotografías de diferentes ángulos y posiciones del objeto para mejorar la precisión del algoritmo.

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🔍 Aplicación del algoritmo de detección y visualización de resultados

El tercer párrafo detalla cómo se aplica el algoritmo de detección de objetos en la práctica. Se describe el proceso de lectura de la imagen en escala de grises para el procesamiento, a pesar de mostrar la imagen en color. Se extrae el ancho y el alto del recorte del objeto y se utiliza el método 'matchTemplate' para comparar el patrón del objeto con el de la imagen. Se establece un umbral de similitud y se almacenan las ubicaciones donde la detección supera este umbral. Finalmente, se dibujan rectángulos alrededor de los objetos detectados y se muestra la imagen con los resultados del algoritmo. Además, se incluye un ejemplo adicional de detección con monedas para demostrar la efectividad del algoritmo.

Mindmap

Keywords

💡algoritmo de detección de objetos

Un algoritmo de detección de objetos es un conjunto de reglas y operaciones utilizadas por una computadora para identificar y localizar objetos en una imagen o secuencia de imágenes en tiempo real. En el video, se utiliza para detectar objetos como llaveros de moto y monedas, lo que demuestra su aplicabilidad en entornos controlados.

💡tiempo real

Tiempo real hace referencia a la capacidad de un sistema de procesar y responder a eventos de manera inmediata, sin demoras perceptibles. En el contexto del video, el algoritmo de detección de objetos funciona en tiempo real, lo que permite la identificación rápida de objetos en una secuencia de imágenes o vídeo.

💡aplicación en Python

Se trata de un programa o conjunto de instrucciones escritas en el lenguaje de programación Python, que en este caso se utiliza para implementar el algoritmo de detección de objetos. Python es elegido debido a su simplicidad y la gran cantidad de bibliotecas disponibles para procesamiento de imágenes y visión por computadora.

💡template matching

Template matching es una técnica utilizada en visión por computadora para encontrar áreas de una imagen que son similares a una plantilla o imagen de referencia. En el video, este método se aplica para comparar una parte de la imagen (el objeto a identificar) con el resto de la imagen en busca de objetos similares.

💡cálculo de similitud

El cálculo de similitud es un proceso que determina la similitude entre dos patrones, en este caso, entre la plantilla y los distintos segmentos de la imagen. Se utiliza para determinar qué tan similares son los objetos en la imagen comparándolos con el objeto de referencia. En el script, se utiliza un umbral de similitud para decidir si un objeto es lo suficientemente similar para ser identificado.

💡OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) es una biblioteca de software de código abierto para visión por computadora. En el video, se utiliza OpenCV para la captura y el procesamiento de imágenes en tiempo real, así como para implementar la lógica del algoritmo de detección de objetos.

💡captura de vídeo

La captura de vídeo se refiere a la obtención de una secuencia de imágenes a través de una cámara. En el contexto del video, la captura de vídeo es esencial para obtener la entrada que el algoritmo de detección de objetos procesará en tiempo real.

💡recorte de imagen

El recorte de imagen es el proceso de seleccionar una parte específica de una imagen. En el video, se realiza un recorte del objeto que se desea identificar, como el llavero de moto, para usarlo como plantilla en el algoritmo de detección de objetos.

💡escalas de grises

Las escalas de grises son una representación de una imagen en la que cada píxel es asignado un valor de gris que varía de negro (0) a blanco (255). Esto simplifica el procesamiento de imágenes al trabajar con una dimensión de color en lugar de tres (RGB). En el video, las imágenes se convierten a escala de grises para facilitar el procesamiento del algoritmo.

💡umbral

Un umbral es un límite o punto de corte que se utiliza para distinguir o clasificar. En el contexto del algoritmo de detección de objetos, el umbral se establece para determinar qué niveles de similitud son aceptables para considerar que dos objetos son iguales o similares. En el script, un umbral de 0.75 se utiliza para decidir si un objeto es lo suficientemente similar al objeto de referencia.

💡rectángulos

En el video, los rectángulos son utilizados para delimitar visualmente los objetos identificados por el algoritmo en la imagen. Una vez que el algoritmo encuentra un objeto similar al de la plantilla, dibuja un rectángulo alrededor del objeto para indicar su posición y tamaño en la imagen.

Highlights

El video ofrece una explicación detallada de un algoritmo de detección de objetos en tiempo real.

Se presenta una aplicación en Python para elaborar un algoritmo de detección de objetos.

El algoritmo es capaz de detectar cualquier tipo y cantidad de objetos.

Se describe el proceso de captura de imágenes de objetos para su posterior identificación.

El algoritmo utiliza la técnica de template matching para la detección de objetos.

Se menciona que el algoritmo funciona bien en ambientes controlados.

Se detalla el esquema de detección que incluye generación de candidatos, cálculo de similitud y decisión.

Se explica cómo se extrae el objeto de interés de la imagen para usarlo como patrón.

Se describe el proceso de comparación del patrón con el resto de la imagen para encontrar objetos similares.

Se utiliza la disimilitud para la comparación, lo que implica restar el patrón de la imagen a comparar.

Se muestra cómo se realiza la comparación por similitud multiplicando el patrón con la imagen.

Se destaca la importancia de la elección del umbral en la comparación para identificar objetos.

Se describe el paso a paso de la implementación del algoritmo en Python.

Se menciona la importación de bibliotecas como NumPy y OpenCV para procesar imágenes.

Se detalla cómo capturar el objeto en tiempo real utilizando la biblioteca OpenCV.

Se explica cómo guardar el último fotograma de la captura para su análisis.

Se muestra el proceso de recorte del objeto de la imagen capturada.

Se destaca la utilidad del algoritmo para cualquier tipo de objeto, independientemente de su tamaño.

Se realiza una demostración final con monedas para validar el funcionamiento del algoritmo.