28 de febrero de 2025
Explore 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 fundamental en la forma en que los seres humanos experimentamos el mundo, ya que nos ayudan 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 sólo 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 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. Mediante el análisis de 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. Comencemos.
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 las aplicaciones en el mundo real. Antes de adentrarnos en el funcionamiento de la detección del color, es útil entender 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 significa 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 está familiarizado con modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11, quizá se pregunte por qué la detección de 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 específicos en una imagen, mientras que la detección de objetos reconoce y clasifica los objetos independientemente de su color. En el caso de un coche autoconducido, la detección de color detecta el rojo de un semáforo, mientras que la detección de objetos identifica el propio semáforo, 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 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. Veamos cómo funcionan.
El espacio de color RGB se utiliza ampliamente en la imagen digital, 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 se suele visualizar 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 alberga todas las tonalidades 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 en función de 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 el ser humano percibe 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°. Por su parte, la saturación controla lo vivo o apagado que parece un color, siendo 0% completamente gris y 100% 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, HSV se utiliza mucho en aplicaciones de visión por ordenador.
Para comparar RGB y HSV, tomemos como ejemplo el color naranja. 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 todo rojo, algo de verde y nada de azul. Sin embargo, como el RGB no separa el color del brillo, puede resultar menos intuitivo para tareas que requieran 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 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 un brillo total. Dado que HSV separa el color del brillo, suele ser más útil en aplicaciones de detección de color en las que las condiciones de iluminación pueden cambiar.
Normalmente, la detección del color se aborda 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.
A continuación se ofrece una rápida visión general 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 determinados casos, la detección del color puede ser una alternativa más sencilla a los modelos de visión por ordenador, especialmente 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 ofrece 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 artificial 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 método más sencillo consiste en detectar primero las manzanas mediante detección de objetos y analizar después 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 los fondos 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. Echemos un vistazo a 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, mediante el análisis de 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 distintos 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 están listas 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 los cultivos maduros. Estos sistemas pueden aumentar la eficiencia y la productividad, especialmente en zonas con escasez de mano de obra.
La detección del color 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, especialmente en entornos controlados. A medida que avance la tecnología, es probable que siga desempeñando un papel fundamental en la mejora de las aplicaciones del mundo real.
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