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.
Here, we present a set of algorithms using the Python programming language, that will allow using a routine for object detection and tracking in experimental videos. We developed a script, under the fundamentals of background subtraction and image thresholding (using the OpenCV package), that makes it possible to track a wide spectrum of animals under different conditions. We have validated this script through testing on semi-terrestrial and aquatic crustacean species and under different experimental scenarios (laboratory and field sampling and using video created under nocturnal and diurnal conditions). The open-source nature of the script allows for flexibility and scalability, so it can be easily customized and is thus transferable to other species/experiments in the context of behavioral ecology. The tracking script is easy customizable and free alternative to commercial video tracking systems and therefore, applicable to a wide variety of both educational and research programs.
| Título: | Automated tracking of aquatic crustaceans with potential application on the quantification of animals movement |
| Título alt: | Seguimiento automatizado de diferentes crustáceos acuáticos con potencial aplicación a la cuantificación de movimiento de animales |
| Autor: | Nuñez, Jesús Darío; Massone, Octavio Antonio; García Suárez, José Antonio |
| Fecha: | 2023-04 |
| Título revista: | Ecología austral |
| Editor: | Asociación Argentina de Ecología |
| Handle: | http://hdl.handle.net/20.500.12110/ecologiaaustral_v033_n01_p053 |
| Ciudad: | Buenos Aires |
| Idioma: | Inglés |
| Palabras clave: | DETECCION DE OBJETOS; ECOLOGIA DEL COMPORTAMIENTO; SEGUIMIENTO POR VIDEO |
| Keywords: | PYTHON, OPENCV; OBJECT DETECTION; BEHAVIORAL ECOLOGY; VIDEO TRACKING |
| Año: | 2023 |
| Volumen: | 033 |
| Número: | 01 |
| DOI: | https://doi.org/10.25260/EA.23.33.1.0.1920 |
| Título revista abreviado: | Ecol. austral (En línea) |
| ISSN: | 1667-782X |
| Formato: | |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/ecologiaaustral/ecologiaaustral_v033_n01_p053.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/ecologiaaustral/document/ecologiaaustral_v033_n01_p053 |
