¿Cuál es tu color de corbata favorito? Análisis en Tensor Flow

Seguramente en reuniones formales, encuentros de etiqueta, e incluso en el mundo de los negocios alguna vez eligieron o criticaron el color de una corbata. Esto también es posible para el mundo de la visión por computador.

El desafío de hoy será analizar una imagen, extraer sus objetos, identificar clases las corbatas y luego analizar su color dominante. Es un lindo desafío si pensamos a futuro combinar de una manera apropiada nuestra vestimenta.

Vamos a utilizar Tensor Flow y el modelo de Object Detection. Seguiremos este esquema arquitectónico:
Vamos a seleccionar algunas imágenes y aplicar nuestra propuesta.

Imágenes seleccionadas

El objetivo fue seleccionar diferentes escenarios con diferentes colores para nuestro conjunto de prueba.

Soluciones



Soluciones en RGBs:
  • [171,14,12]
  • [249,55,53]
  • [ 33,144,216]
  • [48,88,76]

Procedimiento utilizado

Procesaremos las imágenes con el modelo de detección de objetos de Tensor Flow, luego, utilizando las cajas de detección utilizados para identificar los objetos, cortaremos el objeto que nos interese.

Nota: utilizaremos esta modificación para buscar solo los objetos de la categoría "corbata" y luego tendremos la opción de colocar el porcentaje de confianza para la detección de categoría del objeto.

Ahora enviaremos el arreglo numpy de la caja recortada con el objeto a la rutina de detección de color. Esta rutina extraerá el color dominante.


Veamos la ejecución de la sesión de Tensor Flow:


De esta manera simple, tendremos visibilidad del color dominante de cada objeto extraído.

Aquí comparto la experiencia completa en un script de Python desde Github, también puedes probar este ejemplo haciendo clic en este notebook de Colab. Si necesita más información sobre Colab y el modelo de detección de objetos, visite este artículo.


articulo original en inglés aquí.

Licencia Creative Commons
¿Cuál es tu color de corbata favorito? Análisis en Tensor Flow por Nicolas Bortolotti se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional.

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