# Reconocer objetos

Distinguir distintos objetos bajo diversos ángulos de visión y condiciones de iluminación es una tarea habitual, pero difícil. En ciertos casos, pueden resultar viables enfoques como la coincidencia de patrones de patrones o la comparación de histogramas de colores. Sin embargo, en general no funcionan de manera fiable, son difíciles de ajustar con precisión y ha de seleccionarlos cuidadosamente y caso por caso un experto en visión.

En este tutorial, utilizaremos la Herramienta de clasificación verde y su sencilla e intuitiva interfaz para trabajar con una base de datos de clasificación de imágenes que contiene 150 objetos diferentes. Para cada objeto, hay 24 imágenes desde diferentes ángulos de visión. La finalidad es usar un subconjunto de imágenes de cada clase para entrenar y, luego, probar el rendimiento resultante en las imágenes restantes no entrenadas.

###### Objetivos de aprendizaje

- Conocer la herramienta de clasificación verde.
- Etiquetar imágenes según su clase (usar el etiquetado automático basado en los nombres de los archivos de imagen).
- Usar una relación de separación para separar muestras de entrenamiento y de prueba a fin de evaluar el rendimiento de clasificación.
- Investigar la relevancia del color para esta aplicación.