OpenCV en Python 3.9: Tutorial de visión por computadora
Introducción
OpenCV es una biblioteca de código abierto para procesamiento de imágenes y visión por computadora. Es una herramienta poderosa que se puede utilizar para una amplia gama de tareas, desde el procesamiento de imágenes básicas hasta la detección de objetos complejos.
Este tutorial le mostrará cómo comenzar a usar OpenCV en Python 3.9. Cubre los conceptos básicos de la biblioteca, así como algunos ejemplos de cómo usarla para realizar tareas comunes.
Requisitos previos
Antes de comenzar, deberá instalar OpenCV y Python 3.9. Puede encontrar instrucciones para instalar OpenCV en su sistema operativo en el sitio web de OpenCV.
Instalación de OpenCV en Python
Para instalar OpenCV en Python, puede usar el administrador de paquetes de su sistema operativo o instalarlo manualmente.
Instalación con el administrador de paquetes
Si su sistema operativo tiene un administrador de paquetes, puede usar este método para instalar OpenCV. Por ejemplo, en Ubuntu, puede instalar OpenCV con el siguiente comando:
sudo apt install python3-opencv
Instalación manual
Si no tiene un administrador de paquetes o desea instalar una versión específica de OpenCV, puede instalarlo manualmente. Para hacer esto, deberá descargar el código fuente de OpenCV y compilarlo usted mismo.
Una vez que haya instalado OpenCV, deberá importarlo en sus scripts de Python. Puede hacer esto usando el siguiente código:
import cv2
Conceptos básicos
OpenCV tiene una amplia gama de funciones para procesamiento de imágenes y visión por computadora. Algunos de los conceptos básicos que debe conocer incluyen:
- Imágenes: OpenCV representa imágenes como matrices de píxeles. Cada píxel tiene un valor de color, que se puede representar como un número entero o un flotante.
- Filtros: Los filtros se utilizan para mejorar o modificar imágenes. Algunos ejemplos de filtros incluyen filtros de suavizado, filtros de detección de bordes y filtros de detección de objetos.
- Transformaciones: Las transformaciones se utilizan para cambiar la forma o el tamaño de una imagen. Algunos ejemplos de transformaciones incluyen rotaciones, traslaciones y escalados.
- Segmentación: La segmentación se utiliza para dividir una imagen en regiones. Esto puede ser útil para tareas como la detección de objetos o la clasificación de imágenes.
Ejemplos
Aquí hay algunos ejemplos de cómo usar OpenCV para realizar tareas comunes:
- Carga de una imagen: Para cargar una imagen, puede usar la función
cv2.imread(). Esta función toma un nombre de archivo como argumento y devuelve una matriz de píxeles que representa la imagen. - Mostrar una imagen: Para mostrar una imagen, puede usar la función
cv2.imshow(). Esta función toma un nombre de ventana y una matriz de píxeles como argumentos. - Aplicar un filtro: Para aplicar un filtro a una imagen, puede usar la función
cv2.filter2D(). Esta función toma una matriz de píxeles, un kernel y un tipo de filtro como argumentos.
Conclusión
Este tutorial le ha dado una introducción a OpenCV en Python. Con los conceptos básicos que ha aprendido, puede comenzar a usar OpenCV para realizar tareas de visión por computadora.
Código de ejemplo
Aquí hay un ejemplo de código que muestra cómo cargar una imagen, aplicar un filtro y mostrar la imagen resultante:
import cv2
# Carga la imagen
image = cv2.imread("image.jpg")
# Aplica un filtro de suavizado
smoothed_image = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
# Muestra la imagen
cv2.imshow("Original", image)
cv2.imshow("Smoothed", smoothed_image)
# Espera a que el usuario cierre la ventana
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Este código carga la imagen «image.jpg» en una matriz de píxeles. A continuación, aplica un filtro de suavizado a la imagen usando un kernel de 3×3. Finalmente, muestra la imagen original y la imagen suavizada.
Para obtener más información sobre OpenCV, puede consultar la documentación de OpenCV o los muchos tutoriales y libros disponibles en línea.
