OpenCV con Python: instalación, lectura de imágenes y ejemplos

1. ¿Qué es OpenCV?

Resumen de OpenCV

Ventajas de OpenCV en Python

1. Interfaz sencilla OpenCV ofrece una API simple y fácil de entender; con Python puedes realizar procesamiento de imágenes avanzado en pocas líneas. Por ejemplo, cargar, mostrar y redimensionar imágenes es muy directo.
2. Funciones abundantes Además de cargar y mostrar imágenes, OpenCV soporta conversión de espacios de color, detección de bordes, reconocimiento de objetos, detección de rostros y muchas funciones más. Así, cubre desde tareas básicas hasta reconocimiento basado en aprendizaje automático.
3. Amplia comunidad y soporte Dado que lo usan muchísimos desarrolladores, encontrarás documentación, tutoriales y ejemplos en Internet. Cuando surge un problema, es fácil hallar soluciones en foros y sitios de preguntas y respuestas.

¿Cómo se utiliza?

• Sistemas de videovigilancia: reconocimiento facial y detección de comportamientos anómalos.
• Procesamiento de imágenes médicas: análisis de tomografías (CT) y resonancias (MRI).
• Conducción autónoma: detección de objetos y reconocimiento de carriles.

2. Cómo instalar OpenCV en Python

Pasos de instalación de OpenCV

pip install opencv-python

pip install opencv-python-headless

Errores comunes y cómo solucionarlos

1. ModuleNotFoundError: No module named 'cv2' Aparece cuando OpenCV no está instalado o el entorno de Python no está configurado correctamente. Verifica la instalación y vuelve a ejecutar el script.
2. Problemas de dependencias Pueden surgir errores de dependencias durante la instalación. A menudo se resuelven instalando paquetes adicionales como opencv-contrib-python.

pip install opencv-contrib-python

3. Incompatibilidad de versiones Si la versión de Python no coincide con la de OpenCV, pueden ocurrir errores. Consulta la documentación oficial para verificar compatibilidades e instala la versión adecuada.

3. Cómo cargar una imagen

Cargar una imagen

import cv2

# 画像を読み込む
image = cv2.imread('example.jpg')

Mostrar una imagen

cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Qué hacer si la imagen no se carga correctamente

if image is None:
    print("画像が見つかりません")
else:
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

4. Preprocesamiento y redimensionado de imágenes

Redimensionar imágenes

import cv2

# 画像を読み込む
image = cv2.imread('example.jpg')

# 画像のリサイズ
resized_image = cv2.resize(image, (400, 300))

# リサイズ後の画像を表示
cv2.imshow('Resized Image', resized_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

resized_image = cv2.resize(image, None, fx=0.5, fy=0.5)

Conversión de espacio de color

# 画像をグレースケールに変換
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# グレースケール画像を表示
cv2.imshow('Gray Image', gray_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5. Procesamiento avanzado: detección de contornos y análisis de histogramas

Detección de contornos

# グレースケールに変換
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二値化
ret, thresh = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 輪郭検出
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 輪郭を描画
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 結果を表示
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Análisis de histogramas

import matplotlib.pyplot as plt

# ヒストグラムの計算
hist = cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256])

# ヒストグラムをプロット
plt.plot(hist)
plt.show()

6. Ejemplo práctico: procesamiento de imágenes en tiempo real

Captura de video de la cámara

import cv2

# カメラを起動
cap = cv2.VideoCapture(0)

# カメラ映像が取得できるか確認
if not cap.isOpened():
    print("カメラが開けません")
    exit()

while True:
    # 映像をフレームごとに読み込む
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        print("フレームが取得できません")
        break

    # フレームを表示
    cv2.imshow('Camera Feed', frame)

    # 'q'キーを押したら終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# リソースを解放してウィンドウを閉じる
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Filtrado en tiempo real

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # フレームをグレースケールに変換
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # グレースケールのフレームを表示
    cv2.imshow('Grayscale Camera Feed', gray_frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

7. Solución de problemas

1. OpenCV no está instalado

pip install opencv-python

pip install opencv-python-headless

2. La cámara no es reconocida

• Verifica que la cámara esté bien conectada.
• Asegúrate de que ninguna otra aplicación la esté usando.
• Si hay varias cámaras, prueba cambiando el índice, por ejemplo cv2.VideoCapture(1).

3. Fallo al cargar la imagen

• Comprueba que la ruta sea correcta. Se recomienda usar rutas absolutas.
• Verifica que el formato esté soportado. OpenCV admite JPEG y PNG; otros formatos pueden requerir bibliotecas adicionales.

image = cv2.imread('/path/to/your/image.jpg')
if image is None:
    print("画像が読み込めません")

8. Conclusión