Recetario de Aprendizaje Automático con Python, 2ª Edición

Capítulo 8. Manejo de imágenes

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8.0 Introducción

La clasificación de imágenes es una de las áreas más apasionantes del aprendizaje automático. La capacidad de los ordenadores para reconocer patrones y objetos a partir de imágenes es una herramienta increíblemente potente de nuestro conjunto de herramientas. Sin embargo, antes de poder aplicar el aprendizaje automático a las imágenes, a menudo tenemos que transformar las imágenes en bruto en características utilizables por nuestros algoritmos de aprendizaje. Al igual que con los datos textuales, también hay muchos clasificadores preentrenados disponibles para imágenes que podemos utilizar para extraer características u objetos de interés y utilizarlos como entradas para nuestros propios modelos.

Para trabajar con imágenes, utilizaremos principalmente la biblioteca Open Source Computer Vision Library (OpenCV) de . Aunque existen varias bibliotecas buenas, OpenCV es la más popular y mejor documentada para trabajar con imágenes. En ocasiones puede ser difícil de instalar, pero si tienes problemas, hay muchas guías en Internet. Este libro en particular se escribió con opencv-python-headless==4.7.0.68. También puedes ejecutar estos capítulos con el ML in Python Cookbook Runner para asegurarte de que todos los comandos son reproducibles.

A lo largo de este capítulo, utilizaremos como ejemplo un conjunto de imágenes, que ...