Configuración de los centroides con OpenCV

Clase 24 de 33 • Curso Profesional de Computer Vision con TensorFlow

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Josue Davalos Carrera

student•

Hubiese sido genial que en esta clase se hubiese usado mas recursos visuales para entender lo que se esta haciendo.

Jorge Enrique Pérez Escobar

student•

Opino igual.

Dylan Santiago Lasso Guayara

student•

x3 Muchas cosas no se entienden con facilidad. Quizás usando recursos visuales sería mejor.

Rafael Rivera

student•

Me imagino que esta división de los frames depende también de la velocidad con que se realizó la grabación, osea si se grabó a 24 fps se realizara la división por 24, y así sucesivamente.

Mario Alexander Vargas Celis

student•

Configurar correctamente el seguimiento de centroides en OpenCV implica ajustar varios parámetros para detectar y seguir los objetos de interés de manera más precisa. Aquí algunos pasos que puedes tomar para mejorar y configurar el seguimiento de centroides en OpenCV:

### 1. **Ajustar el Método de Segmentación**

La segmentación es clave para detectar correctamente los objetos. Puedes experimentar con métodos de segmentación como:

- **Umbral Adaptativo**: Ayuda cuando la iluminación no es uniforme en la imagen.

```python

thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

```

- **Segmentación por Color**: Si los objetos tienen colores específicos, puedes usar máscaras de color en el espacio de color HSV.

```python

hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower_color = np.array([H_min, S_min, V_min]) # Ajusta estos valores

upper_color = np.array([H_max, S_max, V_max]) # Ajusta estos valores

mask = cv2.inRange(hsv, lower_color, upper_color)

```

- **Detección de Bordes (Canny)**: Puede ayudar a detectar contornos en objetos con bordes definidos.

```python

edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

```

### 2. **Filtrado de Contornos por Tamaño o Forma**

Para evitar la detección de ruido o pequeños objetos, filtra los contornos según su área o forma:

```python

min_area = 500 # Área mínima del contorno

for contour in contours:

if cv2.contourArea(contour) > min_area:

# Procesar el contorno si cumple con el área mínima

# ...

```

### 3. **Suavizar el Video (Filtro Gaussiano o Blur)**

Aplicar un filtro Gaussiano antes de la detección puede ayudar a reducir el ruido en la imagen:

```python

gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

```

### 4. **Configuración del Cálculo del Centroide**

Asegúrate de que el cálculo del centroide se haga correctamente usando momentos. Si trabajas con varios objetos, puedes asignar un identificador único a cada uno y seguirlos en cada fotograma.

```python

M = cv2.moments(contour)

if M["m00"] != 0:

cX = int(M["m10"] / M["m00"])

cY = int(M["m01"] / M["m00"])

```

### 5. **Añadir Estabilidad al Centroide (Filtro de Promedio)**

Si el centroide varía mucho, puedes suavizar su movimiento usando un promedio móvil para estabilizar el seguimiento.

```python

alpha = 0.7 # Factor de suavizado (entre 0 y 1)

cX_smooth = int(alpha * prev_cX + (1 - alpha) * cX)

cY_smooth = int(alpha * prev_cY + (1 - alpha) * cY)

```

### 6. **Usar Algoritmos de Seguimiento Adicionales**

Si necesitas una mayor estabilidad en el seguimiento, puedes usar algoritmos como el filtro de Kalman o los trackers de OpenCV para una mejora considerable en la predicción y seguimiento de trayectorias.

```python

tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # Puedes cambiar el tipo de tracker

tracker.init(frame, bbox) # bbox es el cuadro delimitador inicial del objeto

```

### Ejemplo Completo

Aquí tienes un ejemplo de código que combina algunos de estos ajustes:


import cv2

import numpy as np



\# Abre el video

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

min\_area = 500  # Área mínima para considerar un contorno válido



\# Variables para suavizar el centroide

alpha = 0.7

prev\_cX, prev\_cY = 0, 0



while True:

&#x20;   ret, frame = cap.read()

&#x20;   if not ret:

&#x20;       break



&#x20;   \# Conversión a escala de grises y suavizado

&#x20;   gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR\_BGR2GRAY)

&#x20;   gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)



&#x20;   \# Umbralización adaptativa para segmentar

&#x20;   thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE\_THRESH\_GAUSSIAN\_C, cv2.THRESH\_BINARY, 11, 2)

&#x20;  &#x20;

&#x20;   \# Encontrar contornos

&#x20;   contours, \_ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR\_EXTERNAL, cv2.CHAIN\_APPROX\_SIMPLE)



&#x20;   for contour in contours:

&#x20;       if cv2.contourArea(contour) > min\_area:

&#x20;           M = cv2.moments(contour)

&#x20;           if M\["m00"] != 0:

&#x20;               cX = int(M\["m10"] / M\["m00"])

&#x20;               cY = int(M\["m01"] / M\["m00"])



&#x20;               \# Suavizar la posición del centroide

&#x20;               cX\_smooth = int(alpha \* prev\_cX + (1 - alpha) \* cX)

&#x20;               cY\_smooth = int(alpha \* prev\_cY + (1 - alpha) \* cY)

&#x20;              &#x20;

&#x20;               \# Actualizar las posiciones anteriores

&#x20;               prev\_cX, prev\_cY = cX\_smooth, cY\_smooth

&#x20;              &#x20;

&#x20;               \# Dibuja el centroide

&#x20;               cv2.circle(frame, (cX\_smooth, cY\_smooth), 7, (0, 255, 0), -1)

&#x20;               cv2.putText(frame, f"({cX\_smooth}, {cY\_smooth})", (cX\_smooth + 10, cY\_smooth), cv2.FONT\_HERSHEY\_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

&#x20;  &#x20;

&#x20;   \# Mostrar el resultado

&#x20;   cv2.imshow("Seguimiento de Centroides", frame)

&#x20;   if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

&#x20;       break



cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

### Descripción de los Pasos:

1. **Umbralización Adaptativa**: Segmenta la imagen sin depender de un umbral fijo, lo cual es útil en condiciones de iluminación variable.

2. **Filtrado de Contornos por Área**: Asegura que solo se rastrean los objetos relevantes.

3. **Suavizado de Centroide**: Suaviza el movimiento del centroide para evitar fluctuaciones rápidas.

Estas configuraciones ayudan a mejorar la detección y el seguimiento de centroides en OpenCV, especialmente en situaciones de video en tiempo real o donde la iluminación puede variar.

Jesus Lopez

student•

La calidad de las clases ha ido disminuyendo, parece que me uní a un meet y el profesor iba explicando del tirón, a diferencia de las clases anteriores donde al menos se dedicaban tiempo de hacer visuales.