Laboratorio de Detección de Bordes
Entender cómo las máquinas "ven" imágenes
Aprender operaciones de convolución
Comparar algoritmos de detección de bordes (Sobel, Canny)
Reconocer importancia del preprocesamiento de imágenes
Laboratorio de Detección de Bordes
Compara 10 algoritmos de visión computacional
Imagen Original
Parámetros
Algoritmo
Comparación
Imagen Original
Escala de Grises
Bordes Detectados (Sobel)
Guía de Aprendizaje
Elige tu estilo de aprendizaje
¿Qué Hace?
Implementa detección clásica de bordes: Sobel, Prewitt, Canny, Laplaciano de Gaussiano. Demuestra métodos basados en gradiente vs cruce por cero. Fundamento para extracción de features y pipelines de preprocesamiento.
¿Cómo Funciona?
- 1Sobel: convoluciona con G_x=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1], G_y=transpuesta. Magnitud: √(G_x²+G_y²)
- 2Canny: (1) desenfoque Gaussiano, (2) gradientes Sobel, (3) supresión no máxima, (4) umbralización histéresis
- 3Laplaciano: segunda derivada ∇²I detecta cruces por cero (bordes)
- 4LoG: Laplaciano(Gaussiano(I)) – Gaussiano suaviza ruido antes de detección de bordes
- 5Umbralizar gradientes: bordes fuertes > umbral_alto, bordes débiles entre umbral_bajo/alto
- 6Histéresis: bordes débiles conectados a bordes fuertes se mantienen
Analogía Simple
Borde = cambio rápido de intensidad. Primera derivada (Sobel) encuentra pendientes, segunda derivada (Laplaciano) encuentra curvatura. Canny es pipeline multi-etapa optimizando localización y continuidad de bordes.
Concepto Clave
Sobel: rápido, simple, consciente de dirección. Canny: mejor localización, robusto a ruido, más popular. LoG: detección de blobs, análisis de espacio de escala. CNNs modernas aprenden filtros de bordes mediante backprop.
Conceptos Fundamentales
Magnitud y Dirección de Gradiente
Magnitud = fuerza de borde (qué tan agudo es cambio). Dirección = perpendicular a orientación de borde.
Supresión No Máxima
Adelgaza bordes gruesos a ancho de 1 píxel. Mantiene solo máximo local a lo largo de dirección de gradiente.
Umbralización por Histéresis
Dos umbrales: alto (borde definitivo), bajo (borde posible). Bordes débiles mantenidos si conectados a bordes fuertes.
Aplicaciones del Mundo Real
Inspección de Calidad
Detección de defectos en manufactura: encuentra rasguños, grietas, irregularidades en productos mediante análisis de bordes.
Detección de Carriles
Vehículos autónomos usan Canny + transformada de Hough para detectar marcas de carriles en tiempo real.
Reconocimiento Óptico de Caracteres
Detección de bordes aísla fronteras de caracteres antes de clasificación OCR.
Pruébalo Tú Mismo
Canales de Dirección Sobel
Visualiza G_x (bordes verticales) y G_y (bordes horizontales) por separado. Combina para mapa de bordes completo.
Barrido de Umbral Canny
Varía T_bajo y T_alto. Umbrales bajos = más bordes (ruidosos). Umbrales altos = menos bordes (limpios pero incompletos).
Errores Comunes a Evitar
❌ Omitir desenfoque Gaussiano
¿Por Qué? Ruido crea bordes falsos. Siempre desenfocar antes de detección de bordes (especialmente Canny).
❌ Valores de umbral incorrectos
¿Por Qué? Dependiente de imagen. Típico: T_bajo = 0.1*max_gradiente, T_alto = 0.3*max_gradiente. Ajustar experimentalmente.