Efecto de los filtros morfológicos en los procesos de detección de objetos en movimiento (2021)
En los procesos de sustracción de fondo aplicado a la detección de objetos en movimiento, una de las etapas de mayor relevancia es la del filtrado por morfología, en donde se simplifica la imagen y se conservan la mayor parte de las características de forma de los objetos. Por ello, se realiza una comparativa entre las operaciones de dilatación, erosión, apertura, cierre y gradiente en imágenes de video con fondo estático, donde circulan personas en ambientes no controlados, con el objetivo de determinar su comportamiento en la detección y conteo de personas. El procesamiento de imagen se realiza en lenguaje Python y se utiliza el paquete especializado para visión por computadora OpenCV. Además, mediante Tkinter se desarrolló una interfaz gráfica de usuario con la que se ingresan los valores del tamaño y la forma del elemento estructural para el procesamiento. Al aplicar el filtrado morfológico por dilatación se obtuvo un acierto en las detecciones de 82.28 %, con la erosión el acierto fue de 81.86 %, mientras que, con las operaciones de apertura, cierre y gradiente el acierto fue de 83.69 %, 93.07 % y 87.69 % respectivamente.