Este documento presenta el desarrollo de una interfaz gráfica para OpenCV en Python. El proyecto tiene como objetivo crear una herramienta multiplataforma e intuitiva para procesar imágenes en tiempo real utilizando funciones de OpenCV. El diseño incluye clases para gestionar filtros, vistas y configuraciones. La interfaz permite cargar imágenes, seleccionar filtros como histograma, Canny y GaussianBlur, y guardar los resultados. El código se ha documentado y compartido en un repositorio siguiendo convenciones de documentación

1. INTERFAZ GRÁFICA PARA OPENCV EN
PYTHON
RAINERARENCIBIAHERNÁNDEZ
PRESENTACIÓNTFG

2. ÍNDICE
1. Introducción: Motivación,EstadodelArtey Objetivos.
2. Software.
3. Diseñoy Codificación–Diagramas.
4. Interfazgráficay Secuencia de uso.
5. Filtrosdigitales:Histograma,Canny y DifuminadoGaussiano.
6. Código- Repositorio.
7. Documentacióndel código: Paquete,Clasey Método.
8. Métricas.
9. Conclusiones:Mejoras,Aprendizajey Experiencia.

3. INTRODUCCIÓN - MOTIVACIÓN
• Interfaz Gráfica Usuario: acceder a lasfunciones de OpenCV.
• Conocer el campo de la vision artificial.
• Motivaciones adicionales: Python.
• Poner en práctica los conocimientos aprendidos.
- Diferentes paradigmas de programación.

4. INTRODUCCIÓN – ESTADO DELARTE
• Gimp:
-Motores GEGL yGTK+.
-Permite tratar cada objeto dela imagen de forma independiente(Capas).
-Precio: Gratis.
• XnView:
-Categorizar yconvertir imágenes.
-Trabaja con 400formatos.
-Precio: Gratis.
• Adobe PhotoShop:
-Motor gráfico deAdobe.
-Permite tratar cada objeto dela imagende forma independiente(Capas).
-Precio: Alto. Solo para profesionales. “Estándar de facto”.

5. INTRODUCCIÓN – OBJETIVOS
• Desarrollar una aplicación queprocesa imágenes entiempo real.
• Herramienta multiplataforma, para estudiantes y profesionales.
• Interfaz gráfica sencilla eintuitiva.
• Proyecto colaborativo e incremental.

6. SOFTWARE

7. A
A
DISEÑO Y CODIFICACIÓN - DIAGRAMA
APP:VisionViewer
BuilderDescription Configurator
Tiposfiltros:Operators
Viewers

8. DISEÑO Y CODIFICACIÓN - DIAGRAMA
Operators Builders
Tipos de filtros Filtros
Histogram
Canny
GaussianBlur
Descriptor
Builder
Configurator
Implement
Implement
Implement

9. GUI – SECUENCIA DE USO
VisionViewer
Filtros
OpenCV, Qt,
Numpy, Scipy
Resultados
“Preview”
Cargar image Elegir filtro
Aplicar funcionesGuardar resultados

10. FILTROS DIGITALES - HISTOGRAMA

11. FILTROS DIGITALES - CANNY
Cannyes compatible con
imágenes en grises.

12. FILTROS DIGITALES – GAUSSIANBLUR

13. CÓDIGO
El códigoseha compartidoenunrepositorio llamadobitbucket.

14. DOCUMENTACIÓN - PAQUETE
El proyectocompletose hadocumentadoenInglés.
Siguiendo el“PEP0257 – DocstringConvention”.

15. DOCUMENTACIÓN –CLASE Y MÉTODO
Ejemplo deladocumentacióndeunaclasey unmétodo.
Siguiendo el“PEP0257 – DocstringConvention”.

16. MÉTRICAS
• Ficheros creados:20.
• Numero declases: 14.
• Líneas decódigo: 1276.
• Horas detrabajo: 400 + 80 + 10.
Codificar
75%
Python
12%
OpenCV
8%
Qt, Numpy,
Scipy
5%
Codificar
Codificar Python OpenCV Qt, Numpy, Scipy
Codificar
80%
Memoria
16%
Presentación
4%
Codificar Memoria Presentación

17. CONCLUSIONES - MEJORAS
• Filtros+.
• Ventanacon historial “Navigator”.
• Objeto “Listener”.Filtros compatibles.
• Módulo deidiomas.

18. CONCLUSIONES - APRENDIZAJE
• Conceptosy definiciones deVisión Artificial.
• LenguajePython.
• Librerías OpenCV, Qt, Numpyy Scipy.
• Documentaciónde un proyecto,”PEP-0257”.
• Investigacióny corrección de errores.

19. CONCLUSIONES - EXPERIENCIA
• Tomadecisiones:Análisis,DiseñoyCodificación.
• Programaciónconlibreríasdeterceros.
• Superadolosobstáculos.
• Cumplidoconlosobjetivospresentados.
• Añadidonuevoselementos:
-Filtros.
-Ventana “Aboutus”.
-Logpara errores.

20. FIN
Muchas gracias! 
• RainerArencibia Hernández
• +34 663 73 79 51
• rainer85ah@gmail.com
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