El trabajo consiste en la creación de un programa en lenguaje Python que, dada una imagen
con los granos de trigo a analizar, identifica cada una de las semillas por separado y obtiene
ciertas características de las mismas con el objetivo de crear un dataset de forma pseudoautomática.
Se realizan pruebas con dos tipos de imágenes: procedentes de cámara digital
y procedentes de escáner.
El trabajo se divide en dos partes: en la primera fase, que aborda la identificación individual
de cada grano, se logra que, a partir de una imagen con fondo negro, con casillas dibujadas
de 1x1cm y donde en el centro de cada casilla se sitúa un grano, se apliquen una serie de
filtros para detectar los bordes de cada grano y se obtenga por separado una imagen de
cada uno de ellos.
La segunda fase, centrada en la obtención de características, implica la creación de un
dataset con alrededor de 15-30 características basadas en 4 aspectos principales: forma,
color, tamaño y textura. El dataset así obtenido, que incluye valores estadísticos básicos,
constituye el punto de partida para análisis y estudios subsiguientes fuera del ámbito de
este trabajo. Además, el mecanismo pseudo-automático se emplea en el análisis de nuevas
muestras.
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