Módulo: Contornos, formas y detección de patrones
Este módulo forma parte del curso de OpenCV. .
La detección de contornos con cv2.findContours() extrae las curvas que delimitan los objetos en una imagen binaria. Los modos de recuperación (RETR_EXTERNAL, RETR_TREE) controlan qué contornos se devuelven y cómo se organiza la jerarquía. cv2.drawContours() visualiza los resultados.
Las propiedades de contornos extraen información geométrica: área (cv2.contourArea()), perímetro (cv2.arcLength()), centro de masa con momentos, rectángulo delimitador, círculo mínimo y elipse ajustada. La circularidad (4π·área/perímetro²) permite distinguir círculos de otras formas.
cv2.approxPolyDP() simplifica un contorno al polígono con el menor número de vértices posible (algoritmo de Douglas-Peucker), lo que permite clasificar formas por el número de vértices: 3 = triángulo, 4 = cuadrilátero, 5+ = polígono genérico.
La transformada de Hough detecta formas analíticas en imágenes de bordes. cv2.HoughLinesP() detecta segmentos de línea con parámetros de longitud mínima y separación máxima entre puntos. cv2.HoughCircles() detecta círculos especificando los rangos de radio.
El template matching con cv2.matchTemplate() busca un patrón de referencia en una imagen mayor, devolviendo un mapa de correlación. cv2.dnn.NMSBoxes() elimina las detecciones redundantes en la búsqueda de múltiples instancias.
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Alan Sastre
Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs
Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, OpenCV es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.