# Face Detection Esta función detecta rostros humanos en una imagen de entrada y devuelve resultados visuales y numéricos para su uso posterior. ## 📥 Entradas `Image Any`\ La imagen a analizar en busca de rostros (color o escala de grises). Proporcione fotogramas desde cámaras o imágenes cargadas. ## 📤 Salidas `Image Any`\ Imagen anotada con rectángulos que marcan los rostros detectados. `Face Area Coordinates`\ Lista de coordenadas de rectángulos para cada rostro detectado. `Face Count`\ Número de rostros detectados en la imagen de entrada. ## 🕹️ Controles `Confidence Threshold %`\ Un control deslizante para fijar la confianza mínima requerida para detecciones. Aumente el valor para reducir falsos positivos; bájelo para ser más permisivo. ## ✨ Características * Detección de rostros en tiempo real, adecuada para fotogramas de cámara en vivo o imágenes estáticas. * Devuelve feedback visual (imagen anotada) y datos estructurados (coordenadas y recuento) para lógica posterior. * Nivel de confianza ajustable para controlar la estrictitud de la detección. ## 📝 Instrucciones de uso 1. Conecte un bloque productor de imagen (cámara o cargador de archivos) a la entrada `Image Any`. 2. Ajuste el deslizador `Confidence Threshold %` al nivel de sensibilidad deseado. 3. Use las salidas según lo necesite: * Previsualice la imagen anotada conectando la salida a un bloque `Show Image`. * Lea `Face Area Coordinates` para procesamiento por ROI o seguimiento. * Use `Face Count` para alertas, registros o análisis simples. ## 📊 Evaluación Al ejecutarse, el bloque analiza la imagen entrante buscando rostros por encima de la confianza configurada y produce la imagen anotada, una lista de rectángulos de rostros y el recuento de rostros detectados. ## 💡 Consejos y trucos * Para inspección visual, conecte la salida de este bloque a `Show Image` para abrir el visor y revisar las detecciones. * Si solo necesita monitorizar un área (p. ej., una puerta), recorte primero con `Image ROI Select` para reducir falsos positivos y acelerar el procesamiento. * Para reducir uso de CPU o aumentar velocidad, inserte `Image Resize` antes de este bloque para bajar la resolución de los fotogramas. * Use `Draw Detections` para combinar rectángulos de detección con superposiciones o textos de estado personalizados para resultados más claros en pantalla. * Guarde ejemplos de detecciones exitosas o fallidas con `Image Logger` para revisión offline y ajuste de parámetros. * Preprocese entradas ruidosas con `Blur` o un bloque de umbralización como `Image Threshold` para mejorar la estabilidad de la detección. ## 🛠️ Solución de problemas * No se detectan rostros: Baje el valor de `Confidence Threshold %` y asegúrese de que la imagen contenga rostros frontales o ligeramente orientados. Intente aumentar el contraste de la imagen o usar `Image Resize` a un tamaño de trabajo razonable. * Demasiados falsos positivos: Aumente `Confidence Threshold %` y recorte la escena con `Image ROI Select` para excluir áreas irrelevantes. * Problemas de rendimiento: Reduzca la resolución de entrada con `Image Resize` o ejecute la detección solo en fotogramas seleccionados usando una señal de control o una estrategia por lotes. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.augelab.com/spanish/bloques-de-funcion/ai-blocks/face-detection.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.