Tomás Domínguez Mínguez - Visión artificial

Hasta hace poco tiempo, las tareas que un ordenador era capaz de hacer con las imágenes consistían en almacenarlas, reproducirlas o, incluso, procesarlas para modificar su aspecto. Pero en ningún caso llegaba a obtener información que mostrara una compresión real de su contenido. Estas mismas imágenes que tanta información pueden ofrecer a una persona para un ordenador solo representaban píxeles que almacenan un nivel de luz o color.

El análisis que cualquiera de nosotros realizamos de forma natural cuando vemos algo ha estado vedado a los ordenadores. Afortunadamente, estas capacidades, antes relegadas exclusivamente al ámbito humano, comienzan a ser automatizadas gracias a la aplicación de las técnicas de visión artificial.

El objetivo de la visión artificial es interpretar las imágenes con el fin de extraer información de utilidad, por ejemplo, saber si delante de una cámara hay alguien conocido o un lugar de interés. Dicha información servirá para conseguir un fin, que en los ejemplos anteriores podría ser dar acceso a una aplicación (en vez de usar una clave) o proporcionar información turística relevante del sitio donde se encuentre. Ambos ejemplos son tan solo una muestra de los muchos campos en los que su empleo está ganando terreno. Y es más, con alguno de ellos experimentará a lo largo de las páginas de este libro:

• Seguridad. Como se acaba de comentar, la visión artificial puede utilizarse para desbloquear una aplicación, pero pronto comprobará que también permite el desarrollo de alarmas inteligentes que no se disparen cuando el movimiento detectado sea el de su mascota paseándose por la casa.

• Industria. Al comparar las imágenes de objetos manufacturados con las de otros utilizados como modelo, podrían automatizarse procesos de control de calidad. Aplicando estas mismas técnicas, realizará un programa de carácter más lúdico que podría ayudarle a solucionar pasatiempos, como el de las siete diferencias, que a veces tanto cuesta resolver.

• Comercio. Saber cómo quedaría un mueble en su sala de estar o el aspecto que tendría esta con las paredes pintadas de un determinado color son facilidades que pueden hacer que un cliente se decida a comprar un producto concreto. Dentro de esta área, se aborda la implementación de una aplicación orientada al negocio textil, en concreto, de venta de sombreros.

• Educación. Cada vez son más las aplicaciones de este tipo utilizadas como apoyo a la formación. A modo de ejemplo, se desarrolla un programa que podría emplearse para enseñar las principales figuras geométricas a los más pequeños, ya que es capaz de identificar las situadas delante de una cámara.

Por supuesto, la visión artificial puede aplicarse a muchos más campos, como la clasificación y búsqueda de imágenes, la conducción autónoma, la medicina, la agricultura, el turismo, los videojuegos, etc. Tratar de enumerarlos todos daría como resultado una extensa lista que quedaría rápidamente obsoleta, ya que va creciendo de día en día.

Para alcanzar el propósito perseguido en cada una de dichas áreas, esta disciplina se apoya, tal como se indicó al principio del capítulo, en tres pilares que permiten adquirir, procesar y analizar imágenes procedentes del mundo real. Veamos en qué consiste cada uno de ellos.

Mediante la adquisición de imágenes, el mundo analógico de luces y sombras que nos rodea se traduce a datos binarios compuestos por ceros y unos. Es lo que habitualmente se hace con una cámara (ya integrada en el ordenador o conectada por USB).

El procesamiento usa diferentes algoritmos matemáticos que, ocultos por librerías, resaltan determinadas características de las imágenes, preparándolas de esta forma al tipo de algoritmos de análisis que se lleve a cabo posteriormente. Operaciones como el recorte o el escalado de imágenes, el cambio de espacio de color o la aplicación de filtros permiten centrar la atención en los objetos relevantes, al facilitar la detección de sus bordes, esquinas, contornos o cualquier otro rasgo que los defina.

El análisis de las imágenes va un paso más allá del procesamiento. Basado también en algoritmos matemáticos (utilizados, de nuevo, a través de librerías que oculten su complejidad), partirá de los resultados del paso anterior para realizar un reconocimiento de objetos, su clasificación, identificación y seguimiento en la escena, por poner algún ejemplo.

En este libro aprenderá a usar la librería OpenCV para realizar estos procesos, y se ocultará la complejidad matemática de los algoritmos en los que se basa cada uno de ellos. Eso le permitirá desarrollar, de forma sencilla y práctica, aplicaciones de visión artificial en tiempo real.

Adéntrese en este fascinante mundo con Pyhton de la mano de OpenCV.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) es una librería orientada al procesamiento y análisis de imágenes. Desarrollada inicialmente por Intel en 1999, ha ido ganando popularidad rápidamente, siendo hoy en día una de las más empleadas en el desarrollo de aplicaciones de visión artificial.

OpenCV ( https://docs.opencv.org/) es muy utilizada en grupos de investigación, organismos gubernamentales y empresas como Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda y Toyota. Sus ámbitos de aplicación son muchos, y entre ellos destacan:

• Reconocimiento facial

• Identificación de objetos o personas

• Inspección y vigilancia

• Juegos y controles

• Recuento de objetos

• Análisis de imágenes médicas

• Robótica

• Realidad aumentada

En 2008, Willow Garage se hizo cargo del soporte de OpenCV 2.3.1, por lo que a partir de dicha versión viene con una interfaz de programación C++, Java y Python. Además, está disponible en diferentes plataformas, incluidas Windows, Linux, Mac OS X y Android. Este libro se centrará en OpenCV-Python, que combina las mejores cualidades del API ( application programming interface , interfaz de programación de aplicaciones) de OpenCV y el lenguaje Python.

Además de ser multiplataforma y multilenguaje, es destacable el hecho de que OpenCV sea un producto con licencia BSD (Berkeley Software Distribution), con menos restricciones que otras como GPL (General Public License, Licencia Pública General de GNU), ya que permite incluso el uso de su código fuente en software comercial.

Como se acaba de comentar, OpenCV está disponible en los principales lenguajes de programación. De todos ellos, utilizará Python, quizás el empleado por un mayor número de programadores en el mundo. Los motivos de la enorme aceptación de este lenguaje seguramente estén en su sencillez de aprendizaje y facilidad de uso.

No solo permite el clásico modo de programación imperativo, sino que también admite una programación orientada a objetos, con lo que se abre al uso de infinidad de librerías que, como OpenCV, están basadas en este paradigma.

Su entorno multiplataforma hace que se pueda trabajar con él, independientemente de si dispone de un ordenador con Windows, Mac o Linux (incluso Raspberry). Como requisito adicional, necesitará disponer de una webcam, que podrá ser la integrada en el propio ordenador o cualquier otra conectada vía USB.