CleanVision, la librería que te ayudará a depurar tu colección de fotos

En la era digital, capturar y almacenar fotografías se ha vuelto más fácil que nunca. Con la proliferación de los teléfonos inteligentes y las cámaras digitales, las personas ahora pueden tomar miles de fotos en un corto período de tiempo. Sin embargo, esta facilidad para crear y almacenar imágenes también presenta desafíos únicos. Uno de los problemas más comunes es la dificultad para detectar problemas de calidad en grandes cantidades de fotos.

Para resolver este problema se puede utilizar la librería CleanVision la cual detecta automáticamente problemas potenciales en conjuntos de imágenes, la librería es capaz de detectar problemas como imágenes borrosas, subexpuestas/sobreexpuestas, duplicadas, etc. Este paquete además de ser útil para depurar esas colecciones de fotos que podemos tener, puede ser el primer paso rápido para cualquier proyecto de visión por computadora para encontrar problemas en el conjunto de datos, que se deben solucionar antes de aplicar el aprendizaje automático. CleanVision es muy sencillo: ejecuta unas pocas líneas de código en Python para auditar cualquier conjunto de datos de imágenes.

Para instalar la librería usa el siguiente comando:

pip install cleanvision

Para evaluar imágenes puedes usar el siguiente código:

from cleanvision import Imagelab

# Se configura la carpeta donde están las imágenes
imagelab = Imagelab(data_path="CARPETA_IMAGENES/")

# Ejecuta la revisión de las imágenes de la carpeta con los 
imagelab.find_issues()

# Generar reporte con los problemas de calidad
imagelab.report()

Estas son los tipos de problemas que puede detectar la librería:

'dark'
'light'
'odd_aspect_ratio'
'low_information'
'exact_duplicates'
'near_duplicates'
'blurry'
'grayscale'
'odd_size'

En caso de que desees revisar problemas específicos puedes usar el siguiente código:

# Defectps que se desean detectar
issue_types = {"dark": {}, "blurry": {}}

# Ejecuta la revisión de las imágenes de la carpeta con los 
imagelab.find_issues(issue_types=issue_types)

# Generar reporte con los problemas de calidad específicos
imagelab.report(issue_types=issue_types)

Para saber más de esta librería puedes visitar el enlace del Github y en su página principal

Esta es un ejemplo de reporte final de análisis: