Explora cómo la detección del color tiende un puente entre la visión humana y la visión por ordenador, utilizando los espacios de color RGB y HSV para automatizar las soluciones de visión por ordenador.
Los colores desempeñan un papel vital en la forma en que los humanos experimentamos el mundo, ayudándonos a reconocer, comprender y conectar con nuestro entorno. Sin embargo, a diferencia de nosotros, las máquinas no ven los colores, sino que los procesan como datos, traduciendo tonos y matices en valores numéricos.
Un coche autoconducido no sólo ve un semáforo en rojo: procesa el color como una señal para detenerse. Esta capacidad de reconocer e interpretar los colores ayuda a salvar la distancia entre la visión humana y la visión por ordenador.
La visión por ordenador es una rama de la IA que permite a las máquinas analizar y comprender datos visuales. Un aspecto clave es la detección del color, que permite a las máquinas identificar y diferenciar objetos basándose en el color. Analizando los valores de los píxeles en diferentes espacios de color, la detección del color puede utilizarse en aplicaciones como el seguimiento de objetos, las imágenes médicas y la automatización.
En este artículo veremos más de cerca cómo funciona la detección del color, por qué es importante y cómo se utiliza en las aplicaciones de visión por ordenador. Empecemos.
La detección del color ayuda a las máquinas a identificar objetos y comprender escenas basándose en el color. Cuando se combina con otras tareas de visión por ordenador, mejora la precisión y potencia las aplicaciones en el mundo real. Antes de entrar en cómo funciona la detección del color, es útil comprender cómo se representan digitalmente los colores.
Las imágenes digitales están formadas por pequeños cuadrados llamados píxeles, cada uno de los cuales contiene información de color. Por ejemplo, con respecto al modelo de color RGB (Rojo, Verde, Azul), los colores se crean mezclando diferentes intensidades de rojo, verde y azul.
Cada color está definido por tres valores, que van de 0 a 255, donde 0 significa que no hay color y 255 que hay intensidad total. Por ejemplo, el rojo puro es (255, 0, 0) porque tiene el valor rojo más alto y no tiene verde ni azul. El blanco es (255, 255, 255) porque los tres colores tienen la máxima intensidad.
Si estás familiarizado con modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11quizás te preguntes por qué la detección del color es una técnica distinta de la detección de objetos. Aunque ambas analizan imágenes, tienen fines distintos.
La detección de color se centra en identificar colores concretos en una imagen, mientras que la detección de objetos reconoce y clasifica los objetos independientemente de su color. En el escenario del coche autoconducido, la detección de color detecta el rojo en un semáforo, mientras que la detección de objetos identifica el propio semáforo, ayudando al coche a tomar decisiones de conducción seguras.
Un modelo o espacio de color es un sistema utilizado para representar los colores en imágenes digitales y es una parte fundamental de la detección del color. Asigna valores numéricos a los colores, lo que permite a los ordenadores interpretarlos de forma coherente en distintos dispositivos. Los espacios de color proporcionan una forma estructurada de almacenar, ajustar y mostrar los colores en los sistemas digitales.
Algunos de los espacios de color más utilizados son el RGB para las pantallas digitales, el HSV (Tono, Saturación, Valor) para el procesamiento de imágenes, y el CMYK (Cian, Magenta, Amarillo, Negro) para la impresión. RGB y HSV son los espacios de color más utilizados para detectar colores. Vamos a sumergirnos en su funcionamiento.
El espacio de color RGB se utiliza ampliamente en la imagen digital, y se encuentra en pantallas, cámaras y dispositivos de visualización. Funciona combinando distintos niveles de luz roja, verde y azul para crear varios colores. Cuando los tres colores están a plena intensidad, el resultado es blanco, y cuando no hay ninguno, aparece negro.
Este espacio de color suele visualizarse como un cubo de color, en el que cada eje representa uno de los colores primarios. Las esquinas del cubo muestran el rojo, el verde y el azul puros, junto con sus combinaciones, mientras que el interior contiene todos los matices posibles.
Aunque el RGB es sencillo y popular, tiene algunas limitaciones. Los colores pueden no parecer siempre iguales al ojo humano porque el RGB no se ajusta uniformemente a la forma en que percibimos las diferencias de color. También se ve afectado por las condiciones de iluminación, lo que significa que los colores pueden parecer diferentes según la luminosidad y el entorno.
El espacio de color HSV (Tono, Saturación, Valor) representa los colores basándose en tres componentes: tono (el tipo de color), saturación (su intensidad) y valor (su brillo). A diferencia del RGB, que mezcla intensidades de luz, el HSV se aproxima más a la forma en que los humanos percibimos los colores, lo que lo convierte en una opción más práctica para muchas tareas de procesamiento de imágenes.
En concreto, el tono representa el color real y se mide en grados en una rueda cromática, con el rojo a 0° y el azul a 240°. Mientras tanto, la saturación controla lo vivo o apagado que parece un color, donde 0% es completamente gris y 100% es totalmente vibrante. Por otro lado, el valor determina el brillo, que va del 0% (negro) al 100% (brillo total).
Curiosamente, el espacio de color HSV suele visualizarse como un cono, en el que el tono envuelve el borde, la saturación se desplaza hacia fuera y el brillo aumenta de abajo a arriba. Como separa el color del brillo, el HSV se utiliza mucho en aplicaciones de visión por ordenador.
Para comparar el RGB y el HSV, tomemos como ejemplo el color naranja. En el espacio de color RGB, el naranja se crea mezclando el rojo y el verde a intensidades específicas, normalmente representadas como (255, 165, 0), lo que significa todo rojo, algo de verde y nada de azul. Sin embargo, como el RGB no separa el color del brillo, puede ser menos intuitivo para tareas que requieran una manipulación precisa del color.
En HSV, el naranja se define de forma diferente. Su matiz es de unos 30°, lo que determina su posición en la rueda cromática. Su saturación es cercana al 100%, lo que significa que es un color vivo y puro, y su valor también es del 100%, lo que indica brillo total. Como el HSV separa el color del brillo, suele ser más útil en aplicaciones de detección del color en las que las condiciones de iluminación pueden cambiar.
Normalmente, la detección de colores se enfoca como una técnica de procesamiento de imágenes utilizada para identificar y aislar colores de imágenes o vídeos. Los colores detectados en imágenes mediante procesamiento de imágenes se basan en espacios de color y técnicas de umbralización para diferenciar matices, sombras e intensidades específicas.
He aquí un rápido resumen de los pasos clave que intervienen en la detección del color mediante el procesamiento de imágenes:
Una vez detectado y aislado el color, puede utilizarse en diversas tareas de visión por ordenador, como el seguimiento de objetos, la segmentación de imágenes y la toma de decisiones automatizada en aplicaciones como la robótica, la imagen médica y los vehículos autónomos.
Ahora que hemos aprendido cómo funciona la detección del color, vamos a explorar cómo ayuda a las aplicaciones de visión por ordenador.
En ciertos casos, la detección del color puede ser una alternativa más sencilla a los modelos de visión por ordenador, sobre todo en entornos controlados en los que el color es el factor principal para distinguir objetos. En lugar de entrenar un modelo con un conjunto de datos masivo, la detección del color proporciona una solución rápida y eficaz sin necesidad de un etiquetado exhaustivo ni una gran potencia de cálculo.
Por ejemplo, en un sistema automatizado de clasificación de manzanas, un modelo de visión por ordenador como YOLO11 podría entrenarse para clasificar las manzanas según su madurez, pero necesitaría un conjunto de datos de imágenes etiquetadas para manejar las variaciones de iluminación, textura y tipos de manzana.
Un enfoque más sencillo consiste en detectar primero las manzanas mediante la detección de objetos y, a continuación, analizar su color para determinar su madurez. Como este método se basa en umbrales de color predefinidos en lugar de entrenar un modelo, funciona bien en condiciones estables en las que la iluminación y el fondo no cambian drásticamente.
Aunque un modelo entrenado a medida puede ser mejor para entornos más complejos y variables, la detección de color es una solución rápida, práctica y accesible para aplicaciones en tiempo real. También es un buen punto de partida para quienes están aprendiendo sobre procesamiento de imágenes y visión por ordenador, antes de pasar a soluciones más avanzadas.
La detección del color se utiliza en una amplia gama de industrias para diversas aplicaciones. Veamos algunos casos de uso en el mundo real.
La detección del color es crucial en la producción de tejidos y textiles. Se utiliza habitualmente en sistemas automatizados de control de calidad e identificación de defectos. A diferencia de la inspección manual, que requiere mucho tiempo y es propensa a errores humanos, los sistemas automatizados proporcionan una detección de defectos precisa y en tiempo real.
En concreto, analizando imágenes del tejido, los sistemas de visión por ordenador pueden identificar defectos como la distribución desigual del tinte, la decoloración y la contaminación. Las técnicas avanzadas de detección del color hacen posible un control de calidad más preciso, midiendo la consistencia del color en diferentes lotes.
Como ya se ha dicho, el color es un indicador clave de la madurez, y la tecnología de detección del color puede utilizarse en agricultura para controlar la salud de los cultivos y mejorar la recolección.
Analizando las variaciones de color, los agricultores pueden evaluar la salud de las plantas, detectar enfermedades y determinar cuándo los cultivos están listos para la cosecha. Los robots avanzados equipados con sensores de color y visión por ordenador ayudan a automatizar el proceso, garantizando que sólo se recojan las cosechas maduras. Estos sistemas pueden aumentar la eficacia y la productividad, sobre todo en zonas con escasez de mano de obra.
La detección de colores es una innovadora técnica de visión por ordenador con aplicaciones en agricultura, fabricación, sanidad y automatización. Ayuda a las máquinas a reconocer e interpretar los colores para el seguimiento de objetos, el control de calidad y la toma de decisiones.
Aunque los modelos avanzados de IA siguen evolucionando, la detección del color sigue siendo una solución sencilla y eficaz, sobre todo en entornos controlados. A medida que la tecnología avance, probablemente seguirá desempeñando un papel clave en la mejora de las aplicaciones del mundo real.
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