Vivimos en la era de las videollamadas. Realizado a través de Internet y usando cualquier cámara que venga con la computadora portátil o computadora, transmitimos nuestras vidas a nuestros compañeros de clase, compañeros de trabajo y familias. En todo esto, también encontramos utilidades prácticas de lenguajes como Python para Eliminacion de fondo con python. Por ejemplo, a veces, sin embargo, no queremos transmitir nuestro espacio. Quizá tu oficina, como muchas otras, tiene algunos desorden visibles. También tienes una guitarra en la pared detrás de tí, lo que no siempre grita profesionalismo en una reunión de negocios. Como resultado, Zoom y otro software de videollamadas incluyen una función para ocultar su fondo, generalmente detrás de una imagen de su elección. Si bien la mayoría no piensa mucho en ello, la tarea real de determinar qué determina el primer plano y el fondo de una imagen no es trivial. Entra en juego la inteligencia artificial, y es aquí donde encontramos a Python.
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La detección de primer plano es una de las aplicaciones más destacadas en visión artificial. Aparte del ejemplo de las videollamadas, la detección de primer plano se puede utilizar para buscar y leer texto en una imagen, determinar dónde se encuentran los obstáculos en los vehículos autónomos y muchas otras aplicaciones. Como resultado, se han desarrollado muchos métodos sofisticados para distinguir el primer plano del fondo.
A este respecto, OpenCV proporciona un par de soluciones "listas para usar"; sin embargo, sin ningún otro contexto, se trata de cajas negras que no presentan muchas oportunidades para aprender. En su lugar, utilizaré un algoritmo personalizado que aprovecha varios módulos OpenCV para lograr un resultado similar.
La detección de bordes, como su nombre lo indica, intenta encontrar las líneas de contraste, o bordes, en una imagen. Este primer paso clave procesa previamente la imagen para ayudar a diferenciar cualquier objeto. Existen varios métodos de detección de bordes, pero el método Canny es inmensamente popular y viene empaquetado con OpenCV. Una vez que se encuentran los bordes, la búsqueda de contornos se vuelve mucho más fácil y precisa. En la visión por computadora, los contornos son simplemente las líneas de límites continuas entre áreas de color o intensidad contrastantes. A diferencia de la detección de bordes, la búsqueda de contornos encontrará formas prominentes dentro de la imagen.
Primero, tomaremos la imagen y la convertiremos a blanco y negro para Eliminacion de fondo con python. A continuación, se aplicará la detección de bordes y se encontrarán los contornos de la imagen. Se eliminarán los contornos que sean demasiado grandes o demasiado pequeños para ser el primer plano. Los contornos restantes se considerarán el primer plano. Esto tiene un sentido intuitivo, ya que los detalles especialmente pequeños en un fondo ajetreado generarán contornos muy pequeños. Por el contrario, los contornos muy grandes que ocupan la mayor parte de la pantalla probablemente no son el primer plano, sino algún artefacto visual del fondo. Finalmente, se genera una máscara a partir de los contornos restantes y se fusiona con la imagen original.
Antes de hacer mucho, es necesario importar dos bibliotecas de Python. Por un lado, NumPy trabaja para hacer que el procesamiento de números sea más eficiente. OpenCV maneja la manipulación de imágenes.
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