Área de investigación
OpenCV
10 publicaciones en el archivo.
CUDA 7.5 con OpenCV 3.1 (C++) y MongoDB sobre QT 5 en Linux - Detección de peatones
Esta será uno de los tutoriales más extensos que haya realizado, en la cual abarcaré un gran número de temas enfocados en el análisis y procesamiento de datos de imágenes o vídeo en tiempo real. Este proyecto se divide en dos grandes etapas: la de adquisición y almacenaje de los datos en una BD identificando la cantidad de peatones, y la segunda en la visualización de los datos mediante gráficas. Descripción Los sistemas de detección de personas o peatones se han comenzado a utilizar ampliame
Non-Maximum Suppression en la detección de objetos
En esta entrada explicaremos lo importante que es la Non-Maximum Suppression, cuya traducción sería "supresión no máxima". Cuando se utiliza HOG para la clasificación de objetos, casi siempre existe detección de múltiples cuadros delimitadores que rodean el objeto que se desea detectar (en palabras simples, detecta el objeto varias veces). Por ejemplo, si echamos un vistazo a la imagen de Isidora Jiménez en la parte superior de este post, claramente se ha encontrado la cara de Isidora Jiménez
CUDA 7.5 con OpenCV 3.1 (C++) sobre QT 5 en Linux - Flujo Óptico en Video
Este método de visión por ordenador ignora por completo y tiene cero interés en la identificación de los objetos observados. Funciona mediante el análisis del movimiento individual de píxeles. Es útil para el seguimiento, análisis en 3D, medición de altitud y medición de la velocidad. Este método tiene la ventaja de que puede trabajar con cámaras de baja resolución, mientras que los algoritmos más simples requieren capacidad de procesamiento mínima. El flujo óptico es un campo vectorial que mue
CUDA 7.5 con OpenCV 3.1 (C++) sobre QT 5 en Linux - Remover Fondo en Video
En el siguiente tutorial removeremos el fondo estático de un vídeo, mostrando solo el movimiento de los objetos. Introducción La remoción de fondo es el método de eliminación de píxeles que no se mueven, al centrarse sólo en los objetos que lo hacen. A grandes rasgos, el método funciona así: 1. Capturar dos frames (fotogramas). 2. Comparar los colores de los píxeles en cada fotograma. 3. Si los colores son los mismos, reemplazar con otro. 4. Mantener el nuevo píxel. Aquí está un ejemplo
OpenCV 3.1 (C++) sobre Qt 5 en Linux - Detectar Textos y Letras en Video
Este tutorial consiste en detectar los caracteres o textos presentes en una imagen o video (de un archivo o por medio de la webcam), abarcando el paso previo a los sistemas OCR que, a partir de una imagen capturada, son capaces de detectar el texto dentro de una imagen y convertirlo a un formato de texto editable, o aplicaciones más sofisticadas como la recientemente adquirida por Google, Word Lens, la cual está integrada en su aplicación Google Translate y es capaz de traducir texto en tiempo r
OpenCV 3.1 (C++) sobre QT 5 en Linux - Detectar Rostros
En este tutorial explicaremos cómo detectar rostros mediante OpenCV 3.1 en C++ utilizando QT5 en Linux, además de explicar a grandes rasgos el funcionamiento del algoritmo. Para llevar a cabo la detección de rostros se ha utilizado el algoritmo de Viola&Jones, que viene junto con OpenCV, y que nos permite detectar distintos tipos de objetos en imágenes. En este caso utilizamos el clasificador haarcascade_frontalface_alt.xml que nos permite encontrar rostros que estén en la imagen de manera fro
OpenCV 3.1 (C++) sobre Qt 5 en Linux – FPS en video
En proyectos anteriores hemos insertado texto en un video (OpenCV 3.1 sobre Qt 5 en Linux – Texto en video). En este caso, insertaremos en el video la tasa de fotogramas que es capaz de procesar OpenCV durante una acción. Los fotogramas por segundo, también conocidos como tasa de refresco, fps o frames per second, representan la velocidad (tasa) a la cual un dispositivo muestra imágenes llamadas cuadros o fotogramas. Esta tasa se expresa en cuadros por segundo o por la sigla en inglés FPS (fram
OpenCV 3.1 (C++) sobre Qt 5 en Linux – Texto en video
OpenCV (Open Source Computer Vision) es un excelente conjunto de herramientas para la visión artificial. También ofrece una forma sencilla de capturar secuencias de video desde dispositivos externos, como una cámara. En este tutorial se introducirá OpenCV y se mostrará un método para la captura de video desde una cámara web o desde un archivo de video, desplegando un texto en tiempo real sobre el video, todo esto en conjunto con Qt. Para la instalación y configuración de OpenCV 3.1 y Qt en Debi
OpenCV 3.1 sobre Qt 5 en Debian
Qt es un framework multiplataforma (Windows, Linux, macOS, Android, etc.) orientado a objetos, ampliamente utilizado para desarrollar software con interfaces gráficas de usuario, así como herramientas de línea de comandos para servidores que no requieren interfaz gráfica. En este tutorial lo integraremos junto con OpenCV 3.1 en Debian 8. Si solo desea instalar OpenCV 3.1, le recomiendo el siguiente tutorial: Instalación de OpenCV 3.1.0 en Debian 8. Instalación de Qt 5.7 y Qt Creator Actualiz
Instalación de OpenCV 3.1.0 en Debian 8
En este artículo vamos a ver cómo instalar la biblioteca OpenCV 3.1.0, la última versión lanzada hace un par de meses, en Debian 8 Jessie de 64 bits. Para quienes ya hayan instalado versiones anteriores, verán que, básicamente, nada ha cambiado. Sin embargo, si han experimentado algunos errores a la hora de compilar, estos suelen deberse a la ausencia de ffmpeg en los repositorios, por lo que su instalación debe realizarse manualmente. Instalación de los decodificadores de vídeo Instalar dep