Introducción a la detección de puntos característicos con OpenCV

Abstract

Actualmente los computadores son capaces de analizar imágenes para encontrar en ellas patrones de referencia que les permitan identificar la similitud exacta o el grado de parecido entre dos imágenes, así como la presencia de objetos complejos (manos, rostros, personas, animales, y un largo etcétera) en una imagen. En el caso de las aplicaciones de realidad aumentada (en adelante RA) que utilizan la imagen de una cámara para establecer el posicionamiento del usuario en la escena, se pueden encontrar: las que ofrecen el uso de un patrón prefijado, como una marca de referencia y las que permiten al usuario asignar una imagen de su elección, para que la aplicación la busque en la escena y a partir de la que se establece la relación entre el mundo real y el espacio virtual en la pantalla del computador. Revisando el uso de una de las librerías más populares en el campo de la RA, encontramos el caso de Vuforia, en la que podemos hacer uso de un asistente que nos permite escoger la imagen que queramos utilizar de referencia y el sistema nos ofrece una valoración de lo ¿adecuada¿ que es para este tipo de aplicaciones de RA: lo hace con una característica que llama ¿Augmentable¿. En este proceso, la imagen escogida también se muestra y con una serie de cruces en color amarillo. Esas señales identifican puntos característicos de una imagen. Estos son el germen de las estrategias actuales que se usan para caracterizar una imagen de forma automática. En este trabajo vamos a enunciar cómo es posible obtener una de estas descripciones de imágenes mediante puntos característicos utilizando la biblioteca de funciones OpenCV. Veremos la secuencia de pasos necesaria para obtener esta representación y propondremos un interfaz visual para experimentar con los parámetros de estas técnicas y obtener un resultado en el que veamos qué puntos se escogen por parte de diferentes algoritmos disponibles.