Visión por computadora Extracción de características

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Visión por computadora: Extracción de características
La extracción de características es un paso crítico en el proceso de visión por computadora que se enfoca en identificar y representar de manera efectiva las características distintivas de una imagen. Estas características son patrones significativos que permiten diferenciar objetos o regiones de interés dentro de una imagen. Al extraer características relevantes, podemos reducir la complejidad de los datos de imagen y facilitar tareas como clasificación, detección y reconocimiento de objetos.
Métodos de Extracción de Características:
Existen varios enfoques para extraer características de imágenes, que varían en complejidad y rendimiento. A continuación, describiremos algunos de los métodos más utilizados:
Descriptores locales: Estos métodos buscan puntos clave en una imagen (por ejemplo, esquinas, bordes) y generan descriptores locales que representan la información relevante alrededor de esos puntos. Los descriptores más comunes son SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) y SURF (Speeded-Up Robust Features).
Histogramas de Colores: En este enfoque, se construyen histogramas para representar la distribución de colores en una imagen. Cada canal de color (rojo, verde, azul) se divide en diferentes rangos y se cuenta la frecuencia de píxeles en cada rango.
Histogramas de Gradientes Orientados (HOG): HOG es una técnica que mide la distribución de los gradientes de intensidad en una imagen. Estos histogramas se utilizan para representar la forma de los objetos en la imagen.
Filtros Convolucionales: Los filtros convolucionales se utilizan en redes neuronales convolucionales (CNN) para extraer características aprendidas automáticamente de una imagen. Estos filtros pueden detectar bordes, texturas y otros patrones relevantes.
Redes Neuronales Preentrenadas: Las redes neuronales preentrenadas, como VGG, ResNet o Inception, pueden extraer características de alto nivel de una imagen. Estas redes han sido entrenadas en grandes conjuntos de datos y pueden transferir su capacidad de reconocimiento de patrones a nuevas tareas.
Ejemplo de Extracción de Características con HOG y SVM:
import cv2
import numpy as np
from skimage.feature import hog
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Cargar datos de entrenamiento y etiquetas
data = []
labels = []
for i in range(1, 11):
 image = cv2.imread(f'data/{i}.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 image = cv2.resize(image, (64, 128))
 fd = hog(image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
 data.append(fd)
 labels.append(0) # Clase 0 para imágenes de un objeto específico
for i in range(1, 11):
 image = cv2.imread(f'data/{i+10}.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
 image = cv2.resize(image, (64, 128))
 fd = hog(image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
 data.append(fd)
 labels.append(1) # Clase 1 para imágenes de otro objeto específico
# Dividir datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)
# Entrenar clasificador SVM
clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)
# Predecir con datos de prueba
y_pred = clf.predict(X_test)
# Calcular precisión
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Precisión del clasificador:", accuracy)
En este ejemplo, utilizamos el método HOG para extraer características de imágenes y luego entrenamos un clasificador SVM para distinguir entre dos clases diferentes de objetos. HOG representa la forma de los objetos en la imagen mediante la distribución de gradientes orientados.
Conclusiones:
La extracción de características es un paso crucial en la visión por computadora, ya que permite representar y resumir información relevante de las imágenes. Los métodos de extracción de características, como descriptores locales, histogramas y redes neuronales preentrenadas, son ampliamente utilizados en el campo de la visión por computadora. La elección del método de extracción de características depende de la tarea específica y el rendimiento deseado. Al combinar técnicas de extracción de características con algoritmos de clasificación, detección o reconocimiento, podemos desarrollar sistemas de visión por computadora efectivos y precisos para una amplia gama de aplicaciones.