La detección de objetos es una de las áreas más interesantes de la visión por computadora, ya que permite a las máquinas reconocer y localizar objetos en imágenes o videos. Esta guía le presentará la detección de objetos utilizando Python y le ayudará a implementar un proceso de detección básico con bibliotecas populares. Ya sea que sea principiante o desee desarrollar sus habilidades existentes, este tutorial le brindará información esencial para comenzar.

¿Qué es la detección de objetos? ?

La detección de objetos implica dos tareas principales:

1. Clasificación de imágenes: Determinar qué objeto está presente en la imagen.
2. Localización de objetos: Encontrar la posición del objeto usando cuadros delimitadores.

Esto lo hace más complejo que la simple clasificación de imágenes, donde el modelo simplemente predice etiquetas de clase. La detección de objetos requiere predecir tanto la clase como la ubicación del objeto en la imagen.

¿Algoritmos populares de detección de objetos?

1. YOLO (Solo miras una vez)

• Conocido por su velocidad, YOLO es un sistema de detección de objetos en tiempo real que predice cuadros delimitadores y probabilidades de clase simultáneamente.

2. SSD (detector MultiBox de disparo único)

• SSD detecta objetos en una sola pasada y destaca en la detección de objetos a diferentes escalas utilizando mapas de características.

3. R-CNN más rápido

• Un modelo de dos etapas que primero genera propuestas regionales y luego las clasifica. Es más preciso pero más lento que YOLO y SSD.

¿Configurando su entorno Python?️

Para comenzar la detección de objetos en Python, necesitarás algunas bibliotecas.

Paso 1: instalar Python

Dirígete a python.org y descarga la última versión de Python (3.8).

Paso 2: instale las bibliotecas necesarias

Usaremos OpenCV para el procesamiento de imágenes y TensorFlow para la detección de objetos.

pip install opencv-python tensorflow

Opcionalmente, instale Matplotlib para visualizar los resultados de la detección.

pip install matplotlib

¿Modelos previamente entrenados para la detección de objetos?

En lugar de entrenar desde cero, utilice modelos previamente entrenados de API de detección de objetos de TensorFlow o PyTorch. Los modelos previamente entrenados ahorran recursos al aprovechar conjuntos de datos como COCO (Objetos comunes en contexto).

Para este tutorial, usaremos ssd_mobilenet_v2 de TensorFlow, un modelo previamente entrenado rápido y preciso.

¿Detección de objetos con TensorFlow y OpenCV?‍?

A continuación se explica cómo implementar un proceso de detección de objetos simple.

Paso 1: cargar el modelo previamente entrenado

import tensorflow as tf

# Load the pre-trained model
model = tf.saved_model.load("ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320/saved_model")

Puedes descargar el modelo desde el zoológico de modelos de TensorFlow.

Paso 2: cargar y procesar la imagen

import cv2
import numpy as np

# Load an image using OpenCV
image_path = 'image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# Convert the image to a tensor
input_tensor = tf.convert_to_tensor(image)
input_tensor = input_tensor[tf.newaxis, ...]

Paso 3: realizar la detección de objetos

# Run inference on the image
detections = model(input_tensor)

# Extract relevant information like bounding boxes, classes, and scores
num_detections = int(detections.pop('num_detections'))
detections = {key: value[0, :num_detections].numpy() for key, value in detections.items()}
boxes = detections['detection_boxes']
scores = detections['detection_scores']
classes = detections['detection_classes'].astype(np.int64)

Paso 4: Visualice los resultados

# Draw bounding boxes on the image
for i in range(num_detections):
    if scores[i] > 0.5:  # Confidence threshold
        box = boxes[i]
        h, w, _ = image.shape
        y_min, x_min, y_max, x_max = box

        start_point = (int(x_min * w), int(y_min * h))
        end_point = (int(x_max * w), int(y_max * h))

        # Draw rectangle
        cv2.rectangle(image, start_point, end_point, (0, 255, 0), 2)

# Display the image
cv2.imshow("Detections", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Este código carga una imagen, detecta objetos y los visualiza con cuadros delimitadores. El umbral de confianza se establece en 50 %, lo que filtra las detecciones de baja confianza.

¿Temas avanzados?

¿Listo para llevar tus habilidades de detección de objetos al siguiente nivel?

• Detección de objetos personalizados: entrene un modelo personalizado en su propio conjunto de datos usando TensorFlow o PyTorch.
• Detección en tiempo real: aplica la detección de objetos en transmisiones de video en vivo para aplicaciones como seguridad o conducción autónoma.
• Implementación de dispositivos perimetrales: Optimice los modelos de detección de objetos para dispositivos móviles y de IoT.

Conclusión ?

La detección de objetos en Python abre un mundo de posibilidades en industrias como la atención médica, la seguridad y la conducción autónoma. Con herramientas como TensorFlow y OpenCV, puede implementar rápidamente canales de detección utilizando modelos previamente entrenados como YOLO o SSD. Una vez que esté familiarizado con los conceptos básicos, podrá explorar temas más avanzados, como la detección en tiempo real y la capacitación de modelos personalizados.

¿Dónde aplicarás la detección de objetos a continuación? ¡Discutámoslo en los comentarios a continuación!

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