Módulo: Procesamiento de vídeo
Este módulo forma parte del curso de OpenCV. .
El procesamiento de vídeo en OpenCV trata cada fotograma como una imagen que se puede analizar y transformar. cv2.VideoCapture() abre vídeos desde archivo, webcam o cámara IP. Sus propiedades (CAP_PROP_FPS, CAP_PROP_FRAME_WIDTH) permiten leer los metadatos del vídeo. cv2.VideoWriter() guarda los fotogramas procesados en un nuevo archivo usando códecs FourCC como mp4v o XVID.
El flujo óptico estima el movimiento entre fotogramas. cv2.calcOpticalFlowPyrLK() implementa el método disperso Lucas-Kanade, que sigue un conjunto de puntos detectados con goodFeaturesToTrack(). cv2.calcOpticalFlowFarneback() calcula el flujo denso en cada píxel de la imagen, ideal para medir la cantidad y dirección global del movimiento.
La sustracción de fondo separa los objetos en movimiento del fondo estático. cv2.createBackgroundSubtractorMOG2() modela el fondo con una mezcla de gaussianas y puede detectar sombras. cv2.createBackgroundSubtractorKNN() usa K-Nearest Neighbors y es más eficiente en escenas con poco movimiento. La máscara resultante se procesa con morfología para limpiar el ruido y luego se usa con findContours() para localizar y delimitar los objetos detectados.
El seguimiento de objetos mantiene la identidad de un objeto entre fotogramas. MeanShift y CamShift usan histogramas de color para localizar el objeto. Los trackers modernos (cv2.TrackerCSRT_create(), cv2.TrackerKCF_create()) solo necesitan la bounding box inicial y gestionan automáticamente la actualización frame a frame.
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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.