Abres Netflix, paseas un rato por su catálogo y es prácticamente imposible que no haya nada que te apetezca ver. Gran parte de ese mérito no está en las descripciones de sus series o en las sinopsis, sino en una imagen de portada intrigante y evocadora. Elegir esas imágenes es el trabajo perfecto... para un algoritmo.

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No es que elegir la imagen perfecta sea una tarea fuera del alcance de una persona, pero cuando tienes una base de datos de millones de imágenes, siempre es bueno comenzar con algo de automatización. En el blog oficial de Netflix han explicado algunos detalles interesantes sobre esta tarea.

An√°lisis de punto focal

Lo primero que hacen las imágenes es pasar por un algoritmo que analiza la distancia focal de la imagen (las áreas más y menos enfocadas, para entendernos) y sugiere una zona ideal para recortar. En las fotos con personas en primer plano esto es fácil, pero hay fotogramas en los que no hay personas o no se trata de imagen real. En esos casos, el algoritmo aplica un desenfoque y a continuación analiza la dureza de los bordes.

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Ubicación del texto

El siguiente paso es elegir en qué área de la imagen poner el texto. Aparte de encontrar una vacía con pocos datos visuales, es importante evitar las áreas de la imagen que ya tienen texto. Para ello Netflix emplea un algoritmo muy efectivo de reconocimiento de textos que somete la imagen a varios filtrados para localizar cualquier carácter que no se deba pisar al introducir texto nuevo.

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Trabajo por grupos

Cuando se manejan miles de im√°genes para diferentes mercados y formatos, es habitual tener varias versiones de la misma foto a diferentes tama√Īos y con textos sutilmente distintos, y es crucial que todas ellas tengan los mismos ajustes de color. Los histogramas normales no sirven aqu√≠, as√≠ que Netflix emplea un √≠ndice de similitud basado en cuatro par√°metros: Histograma, parecido estructural, mapeo de la imagen para buscar puntos de inter√©s y un algoritmo que compara los colores. [v√≠a Netflix]

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