Detección de Objetos con OpenCV y Python (CÓDIGO)

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#importacion de modulos

import cv2
import numpy as np

#creamos el objeto de video (camara)
captura=cv2.VideoCapture(0) #Si no te abre la camara prueba con 1 o 2 u otros

while True:
        #capturamos frame a frame
        (grabbed,image) = captura.read()
        #si hemos llegado al final del video salimos
        if not grabbed:
            break

        #1.Conversion a Escala de Grises
        gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        #cv2.imshow("Escala de Grises sin filtro",gray)
        gray=cv2.GaussianBlur(gray,(3,3),0)
        #cv2.imshow("Escala de Grises",gray)

        #2.Deteccion de bordes
        edged=cv2.Canny(gray,50,150)
        #cv2.imshow("Edged",edged)

        #3.Operaciones Morfologicas Cierre
        kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,5))
        closed=cv2.morphologyEx(edged,cv2.MORPH_CLOSE,kernel,iterations=2)

        cv2.imshow("Closed",closed)

        #4.Encontrar contornos
        _,cnts,_=cv2.findContours(closed.copy(),
                          cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        #print "contornos",len(cnts)
        
        total=0
        for c in cnts:

                area=cv2.contourArea(c)
                #print "area",area

                if area>1700:
        
                        #aproximacion de contorno
                        peri=cv2.arcLength(c,True) #Perimetro
                        approx=cv2.approxPolyDP(c,0.02*peri,True)
                        #Si la aproximacion tiene 4 vertices correspondera a un rectangulo (Libro)
                        if len(approx)==4:
                                cv2.drawContours(image,[approx],-1,(0,255,0),3,cv2.LINE_AA)
                                total+=1

        #5.Poner texto en imagen
        letrero= 'Objetos: '+ str(total)
        cv2.putText(image,letrero,(10,150),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,0,0),2)

        
        #Mostramos imagen
        cv2.imshow("video", image)
        #capturamos teclado
        tecla=cv2.waitKey(25) & 0xFF
        #Salimos si la tecla presionada es ESC
        if tecla== 27:
            break


#Liberamos Objeto
captura.release()

#Destruimos Ventanas
cv2.destroyAllWindows()

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La detección de objetos usando Visión por Computador es una herramienta muy útil para crear aplicaciones novedosas y controlar procesos.
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