Seguimiento automatizado de diferentes crustáceos acuáticos con potencial aplicación a la cuantificación de movimiento de animales
DOI:
https://doi.org/10.25260/EA.23.33.1.0.1920Palabras clave:
detección de objetos, ecología del comportamiento, seguimiento por vídeoResumen
En este trabajo se describe un conjunto de algoritmos escritos en el lenguaje de programación Python, orientados a la detección y el seguimiento autónomo de objetos en vídeos experimentales. Esta rutina se desarrolló bajo los fundamentos de la sustracción de fondo y umbral de imagen (empleando la biblioteca OpenCV), lo cual posibilita seguir un espectro amplio de animales bajo diferentes condiciones. La rutina fue validada usándola en crustáceos acuáticos y semi-terrestres, y bajo diferentes escenarios experimentales (muestreo de laboratorio, de campo y utilizando vídeos creados en condiciones nocturnas y diurnas). Una de las ventajas de la rutina que presentamos es que fue construida empleando un software de código abierto y multiplataforma, por lo que se la puede emplear en cualquier sistema operativo. La naturaleza de código abierto de esta rutina permite flexibilidad y escalabilidad, y fácil personalización. Por lo tanto, es transferible a otras especies o experimentos en el contexto de la ecología del comportamiento. La presente rutina constituye una alternativa gratuita a los sistemas comerciales de seguimiento de vídeo y, en consecuencia, se la puede aplicar a una gran variedad de programas, tanto educativos como de investigación.
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