Este programa está escrito en Python utilizando la biblioteca OpenCV (cv2) y NumPy para el procesamiento de imágenes y la biblioteca Matplotlib para la visualización. Su función es procesar una imagen llamada 'stars.png' que contiene objetos con tonos de azul y calcular ciertas métricas, como el número de objetos azules, el área total de los objetos y el porcentaje de área ocupada por los objetos azules en la imagen.
Aquí hay una descripción detallada de lo que hace cada parte del programa:
Se importan las bibliotecas necesarias: cv2 para OpenCV, numpy como np y matplotlib.pyplot para la manipulación y visualización de imágenes.
original = cv2.imread('stars.png')
La imagen 'stars.png' se carga en la variable original utilizando la función cv2.imread.
alto, ancho, canales = original.shape
Se obtienen las dimensiones de la imagen, incluyendo su altura (alto), ancho (ancho) y el número de canales de color (canales).
azulClaro = np.array([270, 10, 20], dtype=np.uint8) azulOscuro = np.array([310, 255, 255], dtype=np.uint8) Se definen dos valores de color en formato HSV que representan el rango de tonos de azul que se buscarán en la imagen.
frameHSV = cv2.cvtColor(original, cv2.COLOR_BGR2HSV) La imagen original se convierte del espacio de color BGR (RGB en OpenCV) al espacio de color HSV para facilitar la detección de tonos de azul.
mask = cv2.inRange(frameHSV, azulClaro, azulOscuro) Se crea una máscara utilizando cv2.inRange que identifica los píxeles en el rango de colores azules especificados y los asigna a la máscara.
contornos, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) Se encuentran los contornos en la máscara. Los contornos externos se seleccionan con cv2.RETR_EXTERNAL, y se utiliza cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE para aproximar los contornos con una representación mínima de puntos.
El programa itera a través de los contornos encontrados y realiza las siguientes acciones: Calcula el área de cada contorno con cv2.contourArea. Dibuja un rectángulo alrededor de los contornos con cv2.rectangle. Dibuja un círculo mínimo que rodea cada contorno con cv2.minEnclosingCircle.
Se calcula el número total de estrellas encontradas (counter), el flujo total (suma de las áreas de los contornos) y el porcentaje de flujo en relación con el número total de píxeles de la imagen.
Se utilizan Matplotlib para mostrar la máscara y la imagen original.
cv2.waitKey(0) El programa espera hasta que el usuario presione una tecla antes de cerrar las ventanas.
cv2.destroyAllWindows() Se cierran todas las ventanas abiertas por OpenCV. En resumen, este programa procesa una imagen en busca de objetos con tonos de azul, calcula diversas métricas relacionadas con esos objetos y muestra la máscara resultante y la imagen original con los contornos detectados dibujados en ellas.