[R-es] Vision por computador

[Fernando Fernández]

Hola,

Llevo trabajando en este área los últimos dos años. C++ y Python son los
lenguajes más adecuados para trabajar con OpenCV y con CV en general (ojo,
digo en general, no digo que para imagen médica por ejemplo no pueda haber
cosas interesantes en R). Yo uso R para cosas puntuales como el análisis de
la precisión de determinados algoritmos, o pintar algunas gráficas
auxiliares, pero no para CV en sí. En Matlab también hay bastantes cosillas
pero más orientado a investigación. Si lo que buscas es algo para
producción C++ y Python son el camino. Lo que vas a encontrar en python en
realidad generalmente son wrappers a las librerías en C/C++, pero está muy
bien para montar flujos de trabajo rápidos siempre que no estés programando
tus propios algoritmos a bajo nivel (en cuyo caso es mejor irse a C++
directamente o combinar python y c++).

Nota: No siempre se hace "reconocimiento de patrones con redes neuronales".
Hay muchos problemas en visión artificial en los que el deep learning y las
redes neuronales todavía no son la mejor solución, lo que pasa es que en
los últimos años estos algoritmos han dado muy buenos resultados en algunos
de los problemas de CV, básicamente detección y clasificación de objetos y
parece que hay que usarlos para todo... Empieza por lo básico, y acabarás
llegando a Caffe, TensorFlow y compañía.


El 25 de julio de 2016, 15:23, Javier Marcuzzi <
javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió:

> Estimado Carlos Agüero
>
> Opencv es c++, tiene una cantidad de filtros como ser pasar la imagen a
> escala de grises, cambiar el contraste, etc. Luego hace un reconocimiento
> de patrones con redes neuronales.
>
> Si quieres aprender la parte informática de como se escribe el algoritmo
> para utilizar luego en el reconocimiento de imágenes, puede ser que R sea
> útil, pero si quiere reconocer imágenes hasta donde yo se lo importante es
> el entrenamiento, es decir varios filtros con los valores correctos que
> ingresan a la red neuronal y como resultado compara los patrones y reconoce
> o no una imagen. Para eso hay que encontrar un software que facilite, por
> ejemplo ir cambiando la saturación y ver en pantalla el cambio en la
> imagen, luego otro filtro y ver en pantalla el cambio de ambos, una vez
> finalizado obtener los filtros y valores para poder usarlos en la red
> neuronal y realizar el reconocimiento.
>
> Para esto una empresa ofrece un software para open cv, pero la versión
> libre no guarda y la comercial ni siquiera tiene el precio publicado.
>
> Hay una forma con r-opencv, pero nunca la exploré, si encuentras algo por
> ejemplo yo tomo 10 imágenes de bicicletas, las entreno (viendo visualmente
> los parámetros), y puedo reconocer las imágenes, avisa.
>
> Javier Rubén Marcuzzi
>
> De: Carlos Ortega
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>

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