¿Qué es el seguimiento de blob?
El seguimiento de blob es un método mediante el cual las computadoras pueden identificar y rastrear los movimientos de los objetos dentro de las imágenes. Un blob es un grupo de píxeles que la computadora identifica como un objeto. Una persona, por ejemplo, podría ser una gota. Este método de seguimiento permite a la computadora encontrar la posición del blob en marcos sucesivos. En efecto, la computadora ve el movimiento del objeto, una capacidad que tiene aplicaciones en el análisis de imagen computarizado y en el desarrollo de la visión por computadora.
Antes de que una computadora pueda rastrear las manchas, debe definirlas. El primer paso en el seguimiento de blob es crear un programa que detecte blobs en una imagen. La computadora encuentra blobs agrupando píxeles con valores de luz o valores de color similares. En el mundo real, cada superficie tiene variaciones sutiles, por lo que si la computadora seleccionó solo un valor de luz o color, un blob podría ser solo unos pocos píxeles, lo cual es inútil cuando se trata de agrupar imágenes en componentes útiles que representan unidades completas.
Es responsabilidad de losE programador para crear un sistema de detección de blob que imite las distinciones entre los objetos que el ojo humano puede ver. Ella hace esto escribiendo un umbral de tolerancia en el programa, que le dice a la computadora la diferencia máxima entre los valores que pueden ocurrir en un blob. Los programadores prueban y refinan los programas de detección de blob hasta que puedan identificar porciones de imágenes correctamente.
A continuación, el programador debe crear una forma para que la computadora rastree el movimiento de los blobs. Esto es difícil porque la computadora no puede simplemente escanear el siguiente cuadro para el mismo blob: la forma y los valores de un blob pueden cambiar a medida que se mueve. Por ejemplo, una persona que está sentada podría ponerse de pie. La computadora debe detectar los blobs en la nueva imagen y hacer conexiones significativas entre los blobs aparentemente diferentes presentes en cada cuadro. Los programadores crean ecuaciones que definen la importancia relativa de los factoresincluyendo ubicación, tamaño y color, y los resultados lo ayudan a decidir si el blob en el nuevo marco es lo suficientemente similar al de Blob anterior para recibir la misma etiqueta.
El seguimiento de blob es una herramienta poderosa, especialmente cuando se combina con otros métodos para analizar imágenes. Por ejemplo, las computadoras identifican áreas de alto contraste entre un píxel y el siguiente en detectar bordes. Algunos programas usan métodos de detección de cresta para determinar el contorno de una superficie.
Estas habilidades permiten a las computadoras realizar un análisis de imágenes sofisticado. Un sistema automatizado puede escanear más imágenes de las que los revisores humanos podrían ver de manera factible. Utilizando su kit de herramientas, incluido el seguimiento de blob, podría identificar imágenes de interés que requieren una revisión más detallada y reenviar esas secciones a un humano.
Otra aplicación del seguimiento de blob es en la visión por computadora y la robótica. A medida que las técnicas como esta se vuelven más refinadas, los robots podrán obtener el significado de las imágenes de una manera que se aproxima al procesamiento de imágenesen el cerebro humano. Las computadoras podrían tomar información sin ingresarla manualmente, ganando más información que nunca. Los robots podrían ver el mundo a su alrededor.