🖼️ Detector de Objetos en Imágenes

📋 Descripción General

Este script es una herramienta avanzada de procesamiento de imágenes que utiliza inteligencia artificial (a través de Ollama) para detectar automáticamente objetos en imágenes almacenadas en una base de datos MongoDB. Cuenta con una interfaz de usuario interactiva basada en menús con colores para facilitar su uso.

📁 Código Fuente: El script en Python está disponible para descarga y revisión: detectar_objetos_ollama.py

🎯 Funcionalidades Principales

• Detección de Objetos: Análisis automático de imágenes usando modelos de IA
• Filtro por Tamaño: Procesar solo imágenes menores a un tamaño específico en KB
• Filtro por Extensión: Procesar solo imágenes de un tipo de archivo determinado
• Interfaz Colorida: Menús interactivos con colores usando la librería Colorama
• Progreso en Tiempo Real: Indicador de progreso en una sola línea durante el procesamiento
• Control de Interrupciones: Posibilidad de detener la ejecución en cualquier momento

⚙️ Requisitos del Sistema

Software Requerido

• Python 3.7+
• MongoDB ejecutándose en localhost:27017
• Ollama con modelo gemma3:4b instalado

Librerías Python

Estructura de Base de Datos

El script requiere una base de datos MongoDB con:

• Base de datos: album
• Colección: imagenes_2
• Campos requeridos por documento:
• ruta: Ruta completa al archivo de imagen
• peso: Tamaño del archivo en KB
• objeto_procesado: Booleano (opcional, se crea automáticamente)

🚀 Cómo Usar el Script

Instalación de Dependencias

Ejecución

📱 Interfaz de Usuario

Menú Principal

Opciones Disponibles

Opción	Descripción	Comportamiento
1. Por Tamaño	Filtra imágenes por tamaño máximo en KB	Solo procesa imágenes menores al límite especificado
2. Por Extensión	Filtra imágenes por tipo de archivo	Solo procesa imágenes con la extensión especificada
q. Salir	Cierra la aplicación	Termina la ejecución del programa

🔧 Ejemplos de Uso

Ejemplo 1: Procesar Imágenes Pequeñas

Ejemplo 2: Procesar Solo JPG

⚡ Cómo Funciona el Script

1. Inicio: El script verifica las conexiones a MongoDB y Ollama
2. Búsqueda: Consulta la base de datos por imágenes no procesadas
3. Filtrado: Aplica el filtro seleccionado (tamaño o extensión)
4. Procesamiento: Para cada imagen:
   • Codifica la imagen en base64
   • Envía a Ollama para análisis con el modelo gemma3:4b
   • Extrae la lista de objetos detectados
   • Actualiza la base de datos con los resultados
5. Reporte: Muestra estadísticas finales del procesamiento

📊 Formato de Resultados

Estructura en MongoDB

Cada documento procesado se actualiza con:

🔍 Detalles Técnicos

Modelo de IA

• Proveedor: Ollama
• Modelo: gemma3:4b
• Idioma: Español (configurable)
• Timeout: 40 segundos por imagen

Configuraciones

• Conexión MongoDB: localhost:27017
• Base de datos: album
• Colección: imagenes_2
• Límite de tamaño predeterminado: 512KB

🚨 Manejo de Errores

• "Error al conectar a MongoDB": Asegúrese de que MongoDB esté ejecutándose
• "Modelo no encontrado": Ejecute ollama pull gemma3:4b
• "Imagen no encontrada": Verifique que las rutas en la BD sean correctas
• Timeout: Imágenes muy complejas pueden exceder el límite de 40s

🎨 Características de la Interfaz

• Colores: Usa la librería Colorama para interfaz colorida
• Navegación: Menús claros con opciones numeradas
• Progreso: Indicador en una sola línea durante procesamiento
• Interrupciones: Soporte para Ctrl+C y 'q' en cualquier momento

📝 Notas Importantes

🔮 Mejoras Futuras

• Soporte para múltiples modelos de Ollama
• Configuración personalizable de timeouts
• Exportación de resultados a diferentes formatos
• Interfaz gráfica (GUI)
• Procesamiento en paralelo para múltiples imágenes