Biblioteca OpenCV
Introducción, instalación y documentación
Para el tratamiento de imágenes disponemos en Python de [varias herramientas]. Ya conocemos Pillow, pero no podemos hablar de este tema sin mencionar la que posiblemente es la mejor y más completa en la actualidad: OpenCV, que no está desarrolla en Python ni se limita a este lenguaje, aunque es frecuente trabajar con ella desde Python puesto que son plenamente compatibles.
Son muchas las posibilidades que ofrece el trabajo con imágenes mediante OpenCV, desde procesos de manipulación simples hasta desarrollo de IA como la visión por ordenador, el reconocimiento biométrico, el análisis de contenido de vídeos y un largo etc... que incluye el OCR. Por resumir, todo lo que podemos hacer con Pillow y mucho más; motivo más que sobrado para que nos pongamos límites bastante estrictos para no perdernos por caminos tan atractivos como secundarios para los fines de este blog.
Por concretar intereses, dentro del amplio y complejo mundo de la manipulación de imágenes, OpenCV nos va a ayudar como herramienta complementaria (o alternativa) a Pillow para la manipulación de imágenes y como auxiliar para el trabajo con imágenes que contienen texto.
La instalación de OpenCV, paso necesario, no ofrece mayor dificultad: accedemos a [esta página] y copiamos el enlace pip en nuestro cmd. La [manipulación básica] es simple, al menos para los usos que podemos tener inicialmente en mente, pero también muy complejos, cuanto los objetivos también lo son. De hecho te recomiendo la lectura de algunos documentos sobre el tema para que te hagas una idea de las posibilidades de esta biblioteca. Yo estoy en ello.
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