Introducción a object detection: sliding window y bounding box

Prueben con la versión !pip install opencv-python-headless==4.8.0.76 Actualizado 26/09/2023

he tenido incoveniente para instalar la version 4.1.2.30 

instale la versión por defecto a la fecha 3/10/23: !pip install opencv-python-headless

La \*\*detección de objetos\*\* es una técnica clave en la visión computarizada que no solo reconoce qué objetos están presentes en una imagen, sino que también los localiza mediante \*\*bounding boxes\*\* (cajas delimitadoras). Este proceso es esencial para aplicaciones como la conducción autónoma, la vigilancia, la robótica, y muchas otras. \### 1. ¿Qué es la detección de objetos? La detección de objetos consiste en identificar instancias de objetos de una o más clases (como personas, automóviles, animales, etc.) en una imagen o video y marcarlos con una \*\*caja delimitadora\*\* que define la posición y el tamaño de cada objeto. \### 2. Técnicas básicas de detección de objetos \#### a. Sliding Window El método de \*\*ventana deslizante (sliding window)\*\* es uno de los enfoques más básicos y antiguos en la detección de objetos. Este método implica: \- \*\*Dividir la imagen\*\*: La imagen se divide en secciones más pequeñas utilizando una ventana de tamaño fijo que se desliza sobre toda la imagen en diferentes posiciones y escalas. \- \*\*Extracción de características\*\*: Para cada posición de la ventana, se extraen características de la imagen que luego se envían a un clasificador (por ejemplo, SVM o una red neuronal simple). \- \*\*Clasificación\*\*: El clasificador determina si la región de la imagen contiene o no el objeto de interés. \- \*\*Escaneo a múltiples escalas\*\*: Para detectar objetos de diferentes tamaños, la ventana se redimensiona y se vuelve a escanear la imagen. \*\*Ventajas\*\*: \- Simplicidad en su implementación y comprensión. \- Compatible con cualquier clasificador o algoritmo de extracción de características. \*\*Desventajas\*\*: \- \*\*Computacionalmente costoso\*\*: Escanear la imagen a diferentes escalas y posiciones requiere mucho tiempo de procesamiento, especialmente en imágenes de alta resolución. \- \*\*Ineficiencia\*\*: No es práctico para aplicaciones en tiempo real. \#### b. Bounding Box Una \*\*bounding box\*\* es un rectángulo que rodea el objeto detectado y se utiliza para marcar su ubicación en la imagen. Las coordenadas de una bounding box se suelen definir mediante cuatro valores: `(x\_min, y\_min, x\_max, y\_max)`, donde `(x\_min, y\_min)` representa la esquina superior izquierda y `(x\_max, y\_max)` la esquina inferior derecha. Las bounding boxes se utilizan junto con los algoritmos de detección de objetos para presentar visualmente dónde se encuentra un objeto detectado dentro de la imagen. \### 3. Limitaciones del enfoque tradicional El enfoque de sliding window, aunque funcional, es ineficiente para tareas complejas debido a la alta carga computacional y al procesamiento redundante de áreas de la imagen. Esto llevó al desarrollo de métodos más avanzados como: \- \*\*Redes convolucionales (CNN)\*\* para una extracción de características más eficiente. \- \*\*R-CNN (Regions with CNN features)\*\*: Mejora la selección de regiones al aplicar una red convolucional en cada propuesta de región. \- \*\*YOLO (You Only Look Once)\*\* y \*\*SSD (Single Shot MultiBox Detector)\*\*: Técnicas modernas que procesan la imagen completa en un solo paso para detectar objetos en tiempo real. \### 4. ¿Cómo mejoran las técnicas modernas la detección de objetos? Las técnicas modernas, como YOLO y SSD, reemplazan el enfoque de sliding window con redes neuronales que procesan la imagen en su totalidad y predicen simultáneamente múltiples bounding boxes y las clases de los objetos. Esto resulta en una detección de objetos mucho más rápida y precisa, ideal para aplicaciones en tiempo real. \*\*Ventajas de los métodos avanzados\*\*: \- \*\*Detección en tiempo real\*\*: Las redes como YOLO pueden procesar múltiples cuadros por segundo. \- \*\*Precisión mejorada\*\*: Mejor rendimiento en términos de precisión y localización de los objetos. \- \*\*Escalabilidad\*\*: Capacidad para trabajar con múltiples clases de objetos de diferentes tamaños. En conclusión, la \*\*detección de objetos\*\* ha evolucionado significativamente desde enfoques tradicionales como la \*\*sliding window\*\* hasta métodos más avanzados que emplean \*\*bounding boxes\*\* y técnicas de deep learning para mejorar la eficiencia y precisión.

2/10/2024 la version que maneja ahora es la: !pip install opencv-python-headless==4.9.0.80 Si en el futuro les sale un error, ahi debe decir que version deberían usar, saludos.