28 de febrero de 2025
Explora cómo la detección de color une la visión humana y la visión artificial, utilizando los espacios de color RGB y HSV para automatizar las soluciones de visión artificial.
Los colores juegan un papel vital en la forma en que los humanos experimentan 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 autónomo no solo ve un semáforo en rojo, sino que procesa el color como una señal para detenerse. Esta capacidad de reconocer e interpretar los colores ayuda a cerrar la brecha entre la visión humana y la visión artificial.
La visión artificial es una rama de la IA que permite a las máquinas analizar y comprender datos visuales. Un aspecto clave de esto es la detección de color, que permite a las máquinas identificar y diferenciar objetos basándose en el color. Al analizar los valores de los píxeles en diferentes espacios de color, la detección de color se puede utilizar en aplicaciones como el seguimiento de objetos, las imágenes médicas y la automatización.
En este artículo, analizaremos más de cerca cómo funciona la detección de color, por qué es importante y cómo se utiliza en las aplicaciones de visión artificial. ¡Empecemos!
La detección de color ayuda a las máquinas a identificar objetos y a comprender escenas basándose en el color. Cuando se combina con otras tareas de visión artificial, mejora la precisión y optimiza las aplicaciones del mundo real. Antes de profundizar en cómo funciona la detección de color, es útil comprender cómo se representan los colores digitalmente.
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 se define por tres valores, que van de 0 a 255, donde 0 significa ningún color y 255 significa intensidad total. Por ejemplo, el rojo puro es (255, 0, 0) porque tiene el valor rojo más alto y ningún verde o azul. El blanco es (255, 255, 255) porque los tres colores están a la máxima intensidad.
Si está familiarizado con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11, quizás se pregunte por qué la detección de color es una técnica separada de la detección de objetos. Si bien ambos analizan imágenes, tienen propósitos diferentes.
La detección de color se centra en identificar colores específicos en una imagen, mientras que la detección de objetos reconoce y clasifica objetos independientemente de su color. En el escenario de un coche autónomo, la detección de color detecta el rojo en un semáforo, mientras que la detección de objetos identifica el semáforo en sí, lo que ayuda al coche a tomar decisiones de conducción seguras.
Un modelo de color o espacio de color es un sistema utilizado para representar colores en imágenes digitales y es una parte fundamental de la detección de color. Asigna valores numéricos a los colores, lo que permite a los ordenadores interpretarlos de forma coherente en diferentes dispositivos. Los espacios de color proporcionan una forma estructurada de almacenar, ajustar y mostrar colores en sistemas digitales.
Algunos espacios de color de uso común son RGB para pantallas digitales, HSV (Tono, Saturación, Valor) para el procesamiento de imágenes y CMYK (Cian, Magenta, Amarillo, Negro) para la impresión. RGB y HSV son los espacios de color que se utilizan con más frecuencia para detectar colores. Profundicemos en cómo funcionan.
El espacio de color RGB se utiliza ampliamente en la imagen digital, y se encuentra en pantallas, cámaras y dispositivos de visualización. Funciona combinando diferentes niveles de luz roja, verde y azul para crear varios colores. Cuando los tres colores están a plena intensidad, el resultado es el blanco, y cuando ninguno está presente, aparece el negro.
Este espacio de color se visualiza a menudo como un cubo de color, donde 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 tonos posibles.
Aunque RGB es simple y popular, tiene algunas limitaciones. Es posible que los colores no siempre se vean iguales para el ojo humano porque RGB no coincide uniformemente con 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 aparecer diferentes según el brillo 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 de RGB, que mezcla intensidades de luz, HSV se acerca más a cómo los humanos perciben los colores, lo que lo convierte en una opción más práctica para muchas tareas de procesamiento de imágenes.
En particular, el tono representa el color real y se mide en grados en una rueda de color, con el rojo a 0° y el azul a 240°. Mientras tanto, la saturación controla lo vivo o apagado que se ve un color, donde el 0% es completamente gris y el 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 se visualiza a menudo como un cono, donde el tono envuelve el borde, la saturación se mueve hacia fuera y el brillo aumenta de abajo hacia arriba. Debido a que separa el color del brillo, HSV se utiliza ampliamente en aplicaciones de visión artificial.
Para comparar RGB y HSV lado a lado, tomemos el color naranja como ejemplo. En el espacio de color RGB, el naranja se crea mezclando rojo y verde a intensidades específicas, normalmente representadas como (255, 165, 0), lo que significa rojo completo, algo de verde y nada de azul. Sin embargo, dado que RGB no separa el color del brillo, puede ser menos intuitivo para las tareas que requieren una manipulación precisa del color.
En HSV, el naranja se define de forma diferente. Su tono es de unos 30°, lo que determina su posición en la rueda de color. Su saturación está cerca del 100%, lo que significa que es un color vivo y puro, y su valor también es del 100%, lo que indica un brillo total. Debido a que HSV separa el color del brillo, a menudo es más útil en aplicaciones de detección de color donde las condiciones de iluminación pueden cambiar.
Normalmente, la detección de color se aborda como una técnica de procesamiento de imágenes utilizada para identificar y aislar colores de imágenes o vídeos. Los colores detectados en las imágenes mediante el procesamiento de imágenes se basan en espacios de color y técnicas de umbralización para diferenciar tonos, matices e intensidades específicos.
Aquí tiene una breve descripción de los pasos clave que intervienen en la detección de color mediante el procesamiento de imágenes:
Una vez que se detecta y aísla el color, se puede utilizar en diversas tareas de visión artificial, como el seguimiento de objetos, la segmentación de imágenes y la toma de decisiones automatizada en aplicaciones como la robótica, las imágenes médicas y los vehículos autónomos.
Ahora que hemos aprendido cómo funciona la detección de color, exploremos cómo apoya las aplicaciones de visión artificial.
En ciertos casos, la detección de color puede ser una alternativa más sencilla a los modelos de visión artificial, especialmente en entornos controlados donde el color es el factor principal para distinguir objetos. En lugar de entrenar un modelo con un conjunto de datos masivo, la detección de color proporciona una solución rápida y eficiente sin la necesidad de un etiquetado extenso o una alta potencia computacional.
Por ejemplo, en un sistema automatizado de clasificación de manzanas, se podría entrenar un modelo de visión artificial como YOLO11 para clasificar las manzanas por madurez, pero requeriría un conjunto de datos de imágenes etiquetadas para manejar las variaciones en la iluminación, la textura y los tipos de manzana.
Un enfoque más directo es primero detectar las manzanas utilizando la detección de objetos y luego analizar su color para determinar la madurez. Dado que este método se basa en umbrales de color predefinidos en lugar de entrenar un modelo, funciona bien en condiciones estables donde la iluminación y los fondos no cambian drásticamente.
Si bien 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 excelente punto de partida para aquellos que aprenden sobre el procesamiento de imágenes y la visión artificial antes de pasar a soluciones más avanzadas.
La detección de color se utiliza en una amplia gama de industrias para diversas aplicaciones. Echemos un vistazo a algunos casos de uso en el mundo real.
La detección de color es crucial en la producción de tejidos y textiles. Se utiliza comúnmente 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.
Específicamente, al analizar imágenes de tela, los sistemas de visión artificial pueden identificar defectos como la distribución desigual del tinte, la decoloración y la contaminación. Las técnicas avanzadas de detección de color hacen posible un control de calidad más preciso al medir la consistencia del color en diferentes lotes.
Como se mencionó anteriormente, el color es un indicador clave de la madurez, y la tecnología de detección de color se puede utilizar en la agricultura para monitorear la salud de los cultivos y mejorar la cosecha.
Al analizar 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 artificial ayudan a automatizar el proceso asegurando que solo se recojan los cultivos maduros. Estos sistemas pueden aumentar la eficiencia y la productividad, especialmente en áreas con escasez de mano de obra.
La detección de color es una técnica innovadora de visión artificial con aplicaciones en agricultura, fabricación, atención médica 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.
Si bien los modelos avanzados de IA continúan evolucionando, la detección de color sigue siendo una solución simple y efectiva, especialmente en entornos controlados. A medida que avanza la tecnología, es probable que continúe desempeñando un papel clave en la mejora de las aplicaciones del mundo real.
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