TP3 - Detección de Logotipo de Coca-Cola

Este proyecto implementa distintos métodos clásicos y avanzados de visión por computadora para detectar el logotipo de Coca-Cola en imágenes reales, usando técnicas como Template Matching, características locales (ORB/SIFT), multi-escala, rotaciones y validación geométrica.

Estructura del proyecto

• deteccion_logo.py: Script principal de detección y visualización.
• images/: Imágenes de prueba con distintos logos de Coca-Cola.
• template/: Imagen patrón (template) del logo.
• resultados/: Imágenes generadas con los resultados de las detecciones.

Métodos implementados

• Template Matching clásico y multi-escala
• Detección por características locales (ORB/SIFT)
• Validación geométrica por homografía (RANSAC)
• Detección de esquinas (Harris y Shi-Tomasi)
• Transformada de Hough (líneas y círculos)
• Visualización clara de bounding boxes y scores

Ejecución

Para ejecutar el script principal:

python3 deteccion_logo.py