BREVE HISTORIA

OpenCV-Python es la API de  OpenCV en Python. Combina las mejores cualidades de OpenCV C ++ API y el lenguaje Python.

Python es un lenguaje de programación de propósito general iniciado por Guido van Rossum, que se hizo muy popular en poco tiempo principalmente debido a su simplicidad y legibilidad de código. Permite al programador expresar sus ideas en menos líneas de código sin reducir la legibilidad.

En comparación con otros lenguajes como C/C ++, Python es más lento. Pero presenta una característica muy importante, la cual es que Python puede extender fácilmente con C/C ++. 

Con el apoyo de Numpy, la cual es una biblioteca altamente optimizada para operaciones numéricas. Todas las estructuras de la matriz de OpenCV se convierten en y desde matrices Numpy. Así que cualquier operación que pueda hacer en Numpy, puede combinarla con OpenCV, lo que aumenta el número de armas en su arsenal. Además de eso, varias otras bibliotecas como SciPy, Matplotlib que apoya Numpy se pueden utilizar con esto. Así que OpenCV-Python es una herramienta adecuada para el prototipado rápido de problemas de visión por computador.

DESCRIPCIÓN DEL ALGORITMO


El programa realizado en Python, se estructura de la siguiente manera:

1. Llamar el video fuente hacia el programa, este puede ser .avi, .mov, etc. Hacer inmediatamente una copia de él y trabajar sobre ésta.

2. Se comienza por la conversión de los frames del video de RGB a HSV. En este punto se delimita que rango de colores se va a filtrar para poder recuperarlos en una máscara. Esta máscara contendrá los pixeles de la imagen que estén dentro del rango seleccionado.

3. Definir una región de interés ROI. Esto nos servirá para optimizar la cantidad de recursos al momento de procesar la información proveniente de la fuente en este caso el vídeo.

4. Aplicar la transformada de Hough Line a la ROI.

5. Descartar las líneas horizontales que puedan ser detectadas dentro de la ROI, para llevar a cabo esta condición, calculamos las pendientes de cada línea detectada.

6. Dibujamos las líneas sobre la copia del video fuente, que no se descartaron en el paso anterio.

Los resultados del algoritmo desarrollado se pueden visualizar en el siguiente enlace:

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