Tomás Domínguez Mínguez - Visión artificial

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La visión artificial es una disciplina científica formada por un conjunto de técnicas que permiten la captura, el procesamiento y el análisis de imágenes, con el fin de extraer información de utilidad. Su objetivo es automatizar tareas reservadas hasta hace poco tiempo al ámbito humano en áreas como la seguridad, la industria, el comercio, la medicina, etc.
Muchas de las técnicas empleadas en visión artificial proceden de otras disciplinas como la inteligencia artificial o el deep learning, que exigen amplios conocimientos matemáticos. Por ese motivo, su expansión no se ha producido hasta la llegada de librerías como OpenCV, que ocultan esta complejidad y las ponen al alcance de cualquiera que disponga de unos conocimientos básicos de programación, en este caso, de Python.
En este libro aprenderá a usar la librería OpenCV de Python, con la que podrá desarrollar aplicaciones de visión artificial, tanto para imágenes estáticas como para vídeo. Todas las técnicas empleadas se exponen de forma clara y sencilla, sin entrar en conceptos matemáticos complejos. Además, se trata de un libro práctico, por lo que está repleto de ejercicios, cuyo código se explica línea a línea.
OpenCV es software libre, lo que significa que podrá usarlo sin restricciones. También es multiplataforma, así que es posible ejecutarlo tanto en Windows como en MacOS o Linux. Pero lo que realmente ha dado lugar a su enorme popularidad es la gran cantidad de algoritmos que implementa, con los que podrá:
· Poner en práctica técnicas de reconocimiento facial, identificación de objetos o personas, seguimiento de sus movimientos, etc.
· Crear aplicaciones de realidad aumentada, de inspección y vigilancia, orientadas a la robótica o juegos.
En cuanto a Python, este es uno de los lenguajes de programación más extendidos debido a que su código es abierto y multiplataforma, pero, sobre todo, por su sencillez y facilidad de uso. Eso ha hecho que se utilice en infinidad de ámbitos, entre los que destaca el de la visión artificial. Si no conoce este lenguaje, se proporciona un amplio anexo en el que se enseñan sus principios básicos de funcionamiento y con el que podrá seguir las prácticas propuestas de un modo fácil.
Sin lugar a dudas, este es el libro indicado para aprender a desarrollar con agilidad sus propias aplicaciones de visión artificial. No espere más, hágase con su ejemplar y exprima todo su potencial.
Tomás Domínguez es ingeniero de telecomunicación y doctorado en inteligencia artificial. Su labor profesional se ha desarrollado en una multinacional de telecomunicaciones, donde ha ocupado diversos cargos relacionados con la tecnología. Asimismo, ha ejercido como profesor universitario de ingeniería informática en la Universidad Alfonso X el Sabio de Madrid.

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El siguiente programa emplea esta función para centrar tanto horizontal como - фото 105

El siguiente programa emplea esta función para centrar, tanto horizontal como verticalmente, el nombre de la niña en la imagen.

La sentencia clave de este programa es aquella en la que se obtiene el ancho y - фото 106

La sentencia clave de este programa es aquella en la que se obtiene el ancho y alto del texto que se quiere centrar (en este caso, “Isabel”). Para ello, se usará la función getTextSize() que acaba de conocer, cuyos argumentos de entrada son dicho texto, su fuente, escala y grosor. De la respuesta devuelta solo interesa la tupla en la que se encuentran el ancho y alto de dicho texto (ancho_texto y alto_texto).

(ancho_texto, alto_texto), _ = cv2.getTextSize(“Isabel”, fuente, escala, grosor)

En la siguiente sentencia se obtienen las dimensiones de la imagen, contenidas en su atributo shape.

alto_imagen, ancho_imagen, canales = img.shape

картинка 107

Recuerde que el primer valor devuelto es el alto, no el ancho.

Conocidas las dimensiones del texto y de la imagen, solo queda calcular las coordenadas x, y en las que habrá que situarlo para que quede centrado. Tenga presente que dichas coordenadas deben ser números enteros, de ahí que se realice la operación de casting con la función int():

Por último se añade el texto a la imagen en las coordenadas calculadas con las - фото 108

Por último, se añade el texto a la imagen en las coordenadas calculadas con las sentencias anteriores y se muestra en pantalla.

Ya solo queda comprobar que el resultado obtenido es el esperado 46 BARRAS - фото 109

Ya solo queda comprobar que el resultado obtenido es el esperado.

46 BARRAS DE DESPLAZAMIENTO Las barras de desplazamiento son uno de los - фото 110

4.6 BARRAS DE DESPLAZAMIENTO

Las barras de desplazamiento son uno de los escasos objetos gráficos de control proporcionados por OpenCV. Se utilizan para modificar el valor de alguna de las variables de configuración de un programa y, en consecuencia, su comportamiento.

Para crear una barra de desplazamiento, OpenCV ofrece la función:

Esta función tiene un último argumento opcional que contendría la información - фото 111 картинка 112

Esta función tiene un último argumento opcional, que contendría la información adicional que quisiera pasarse a la función de callback . Su finalidad es la de evitar el uso de variables globales.

El primer parámetro de esta función es el nombre de la barra de desplazamiento. Se mostrará a su lado, en la ventana a la que se haya asociado, establecida por el segundo argumento. El valor inicial es el que se muestre al crearse. El valor final es el valor máximo que podrá seleccionarse. Por último, la función de callback se ejecutará cada vez que se mueva la barra de desplazamiento.

картинка 113

El margen de valores que podrá elegir en una barra de desplazamiento será entre 0 (no se puede modificar) y el valor máximo.

Para practicar con esta función, va a modificar el programa del apartado anterior (en el que se escribía centrado en la ventana el nombre de la niña), para añadir una barra de desplazamiento que permita modificar la escala de dicho texto.

El código del programa es el siguiente:

Tras importar la librería OpenCV se carga la imagen del cuadro de la niña - фото 114 Tras importar la librería OpenCV se carga la imagen del cuadro de la niña - фото 115

Tras importar la librería OpenCV, se carga la imagen del cuadro de la niña, pero esta vez se hace además una copia con el método copy(). El motivo es porque, cuando se cambie la escala, antes de volver a escribir el texto con el nuevo tamaño de letra, habrá que borrar el anterior. Eso se consigue, de forma indirecta, volviendo a cargar la imagen original (ya que no tiene ningún texto).

A continuación se declaran las variables del programa que ya conoce Ahora - фото 116

A continuación, se declaran las variables del programa que ya conoce.

Ahora salte la declaración de las dos funciones siguientes para ir a las - фото 117

Ahora salte la declaración de las dos funciones siguientes para ir a las sentencias del final del programa. En primer lugar, se invoca la función auxiliar centrarImagen(), que toma como argumento de entrada la escala del texto y devuelve como salida las coordenadas x, y donde se debe comenzar a escribir para que quede centrado en la ventana.

posicion_x, posicion_y = centrarImagen(escala)

Una vez conocidas dichas coordenadas, las siguientes sentencias escriben el texto sobre la imagen y la muestran en la ventana “Cuadro”.

La última sentencia es la que crea la barra de desplazamiento Dicha barra - фото 118

La última sentencia es la que crea la barra de desplazamiento. Dicha barra (llamada “Escala texto”) quedará asociada a la ventana “Cuadro” creada en la sentencia anterior, que es la que muestra la imagen de la niña con el texto centrado. Su valor inicial es el de la variable escala y su valor final es 5. La función de callback que se ejecutará cuando se modifique este valor es actualizar_imagen().

cv2.createTrackbar(‘Escala texto’, ‘Cuadro’, escala, 5, actualizar_imagen)

Lo primero que se hace en la función actualizar_imagen() es volver a recuperar la imagen inicial. Al tener que poner el nombre de la niña con un tamaño diferente, hay que borrar lo que se hubiera escrito anteriormente. A continuación, se llama a la función centrarImagen(), y se le pasa como argumento el valor de la nueva escala con el fin de obtener las coordenadas x, y en las que se debe situar el texto para que siga centrado. Luego, se escribe sobre la imagen el nombre de la niña con dicha escala en la nueva posición (posicion_x, posicion_y). Por último, se muestra en pantalla.

En la función centrarImagen se obtiene el ancho y el alto del texto - фото 119

En la función centrarImagen() se obtiene el ancho y el alto del texto (ancho_texto, alto_texto) con la función getTextSize(), cuya escala ha sido pasada como argumento (escala). Después, se calcula la posición x, y (posicion_x, posicion_y) en la que debe empezar a escribirse para que siga apareciendo centrado en pantalla. Dichos valores serán los devueltos como resultado de su ejecución.

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